Bản đồ thần kinh não ruồi.
Bạn có biết rằng việc lập bản đồ một mẩu nhỏ của não người (nhỏ hơn một hạt gạo) đã tiết lộ những cấu trúc chưa từng thấy trước đây, như các tế bào thần kinh đơn lẻ được kết nối với nhau bằng tới 50 khớp thần kinh? Điều này mang đến cho chúng ta những manh mối hoàn toàn mới về cách não xử lý thông tin, hình thành ký ức, và điều gì xảy ra khi các mạng lưới đó bị hỏng.
Việc lập bản đồ các mạng lưới phức tạp này là một lĩnh vực gọi là connectomics và nó rất quan trọng để giúp các nhà khoa học hiểu cách não hoạt động.
@GoogleResearch đang phát triển công nghệ tiên tiến và các công cụ AI để đẩy nhanh nghiên cứu connectomics. Dưới đây là lịch sử tóm tắt của connectomics và cách nó đã phát triển trong suốt 40 năm qua:
— Giun tròn: Năm 1986, các nhà nghiên cứu đã hoàn thành connectome đầu tiên cho giun tròn C. elegans (302 tế bào thần kinh). Phải mất 16 năm sử dụng các chất đánh dấu để truy vết thủ công các đường đi trên các bức ảnh phóng to!
— Ruồi giấm: Năm 2020, nhóm của chúng tôi đã lập bản đồ khoảng một nửa não ruồi giấm (25.000 tế bào thần kinh). Cơ sở dữ liệu connectome đó và hình ảnh trực quan của nó đã định hình lại cách các mạch thần kinh được nghiên cứu và hiểu trong não ruồi.
— Mẫu não người đầu tiên: Năm 2021, bộ dữ liệu H01 được công bố, hiển thị kết xuất 3D 1,4 petabyte của một milimét khối mô não người. Đây là bản đồ connectome người đầu tiên và mang lại những hiểu biết mới về vỏ não người.
— Lập bản đồ não chuột: Năm 2023, một dự án được NIH hỗ trợ nhằm lập bản đồ 2–3% não chuột đã được khởi động, tập trung vào vùng hồi hải mã mã hóa trí nhớ và định vị như một bước quan trọng để tiến tới lập bản đồ toàn bộ não chuột.
— Ruồi giấm và cá hoàn chỉnh: Sắp ra mắt, các connectome hoàn chỉnh của ruồi giấm đực (166.000 tế bào thần kinh) cũng như cá ngựa vằn giai đoạn ấu trùng. Cá ngựa vằn ấu trùng sẽ đánh dấu bản đồ não đầy đủ đầu tiên cho một động vật có xương sống!
Tìm hiểu những gì Google Research đã tiết lộ về não bộ.
Khám phá thêm nghiên cứu của chúng tôi tại đây: https://sites.research.google/gr/neural-mapping/
