Благодаря этому мы можем вспоминать прошлое или двигать рукой. Чтобы разобраться в этом лабиринте, нужно точно понимать, как нейроны расположены и связаны между собой. Ученые из Института науки и технологий Австрии (ISTA) и Google Research разработали новый метод микроскопии — LICONN, который помогает собрать этот пазл.

Результаты опубликованы в издании Nature.

Световые микроскопы совершенствовались веками. Они позволяют рассмотреть даже самые тонкие биологические структуры.

Но мозг — это вызов. В нем миллиарды плотно упакованных нейронов, каждый из которых связан с другими тысячами синапсов.

До сих пор детальную карту этих соединений можно было построить только с помощью электронной микроскопии.

LICONN — первый метод на основе световой микроскопии, который справляется с этой задачей.

Суть разработки

Моджаба Таваколи, Юлия Людчик и Йохан Данцл из ISTA вместе с коллегами из Google Research придумали, как заставить обычный микроскоп показывать то, что раньше было недоступно.

• Гидрогель — ключ к увеличению. Ткань мозга помещают в особый гель, который при добавлении воды равномерно растягивается, увеличивая расстояние между структурами. Это как надуть фотографию, чтобы разглядеть пиксели.
• ИИ распутывает нейроны. Данных так много, что вручную их не обработать. Алгоритмы Google автоматически выделяют нейроны и их связи, строя карту соединений.

Раньше ни один световой микроскоп не мог так точно воссоздать структуру мозга, — говорит Йохан Данцл.

А LICONN не только показывает связи, но и отмечает молекулы, важные для передачи сигналов.

Юлия Людчик, специалист по обработке данных, превратила сырые изображения в детализированные 3D-модели. «Даже крошечный кусочек мозга содержит десятки тысяч синапсов. Найти их все — сложная задача, но алгоритмы справляются».

Ценность исследования

Теперь ученые могут изучать мозг на уровне отдельных соединений, используя доступное оборудование. Это открывает двери для новых открытий в нейробиологии — от механизмов памяти до причин болезней вроде Альцгеймера.

При этом метод требует идеальной подготовки образцов: малейшая ошибка в фиксации ткани или настройке геля — и данные исказятся.

Три главных преимущества:

1. Доступность. Не нужны дорогие электронные микроскопы — подойдет обычный.
2. Детализация. Можно одновременно изучать и структуру нейронов, и молекулярный состав.
3. Перспективы. Метод ускорит исследования нейродегенеративных заболеваний, ведь многие из них начинаются с поломки синапсов.

Ранее ученые объяснили механизм потери памяти после инсульта.