Компьютерная модель сетчатки
У нашего организма есть маленький, но очень мощный биологический компьютер - это сетчатка глаза. Понимание того, как она работает, как преобразует картину внешнего мира в сигналы, посылаемые в мозг, может быть полезным офтальмологам, а также расскажет нам больше о сущности зрения.
По мере развития машинного обучения и искусственного интеллекта заболевания глаз скоро будут описаны в терминах ошибок в алгоритмах, заложенных природой в функционирование сетчатки. Достаточно ли у нас для этого знаний уже сегодня? Интернациональная группа ученых рассмотрела этот вопрос в ходе ряда экспериментов, сочетающих достижения генетики, молекулярных исследований, микроэлектроники и математического моделирования. Созданная ими компьютерная модель сетчатки может с высокой точностью предсказать результат определенного повреждения части органа. Эта работа является важным шагом на пути к идеальной модели глаза, которая будет использоваться для лечения различных заболеваний, в том числе из-за неправильного функционирования сетчатки.
Процесс зрения в нашем организме начинается как раз в сетчатке, где фоторецепторные клетки реагируют на свет, который попадает на глаз и трансформируют его в активность нейронов. Ганглиозные (ганглионарные) клетки являются выходными нейроны сетчатки, они посылают зрительные сигналы в мозг. Однако сетчатка гораздо больше, чем просто камера и кабель. Между фоторецепторами и ганглиозными клетками существуют сложные нейронные цепи, которые собираются из разных типов клеток. Эти схемы обрабатывают входящие сигналы сложным образом и извлекают важные элементы визуальной картины перед глазом. На выходном уровне сетчатки нейроны формируют примерно 30 различных представлений входного образа: все они передаются мозгу одновременно. Таким образом, сетчатка действует как мощное вычислительное устройство, декодируя и зашифровывая видимое глазом изображение.
Чтобы понять механизмы зрения и предсказать методы лечения офтальмологических заболеваний, важно понять, как 30 выходных каналов сетчатки представляют реальный мир и как различные образы формируются из-за строения сетчатки. В конце концов в сложных случаях можно будет устанавливать искусственный глаз, который сможет сам формировать этот 30-канальный поток визуальной информации для мозга. Возможно, таким образом человечество победит многовековую проблему слепоты.
В исследовании принимали участие ученых из института Фридриха Мишера, института молекулярной и клинической офтальмологии Базеля и швейцарской высшей технической школы Цюриха. Ученые повреждали какой-нибудь специфический элемент сетчатки и наблюдали, как изменяется в результате различные выходные каналы глаза.
Команда разработала метод контроля активности горизонтальных клеток. Горизонтальные клетки представляют собой элемент нейронной сети глаза, который обеспечивает прохождение сигнала от начальных фоторецепторов к расположенным далее биполярными клетками.
Метод заключался в использовании определенного набора вирусов, перенесенных мышиных генов и сконструированных лиганд-зависимых ионных каналов, позволил ученым включать и выключать связи в одной горизонтальной клетке, как бы повреждая один входной элемент огромного входного устройства - сетчатки.
Чтобы обнаружить эффект этого возмущения на выходе сетчатки, команда использовала массивы микроэлектродов высокой плотности, специально разработанных для этого эксперимента. Они одновременно регистрировали электрические сигналы сотен ганглиозных клеток. Удивительно, что выключение лишь одной входящей клетки вызвало множество различных изменений на выходе сетчатки. Ученые рассказывают, что первоначально даже не поверили своим глазам и искали неисправность в оборудовании - так много различий они видели. Однако после записи сигналов в тысячах ганглиозных клеток и анализе происходящих изменений они поняли, что такое разнообразие ответа возникает из-за специфической архитектуры нейросети сетчатки.
Команда построила компьютерную модель сетчатки и смоделировала различные пути, которые может пройти входящий сигнал через одну горизонтальную клетку. Практическое подтверждение модель получила именно при отключении и включении отдельных элементов, это позволило понять, что компьютерные алгоритмы верно отображают реальное поведение глаза. Изучая поведение модели, исследователи обнаружили, что она может воспроизвести весь набор изменений, которые они получили в ходе опытов.
Кроме того, команда обнаружила, что их модель сделала еще несколько прогнозов о функционировании горизонтальных клеток. Ранее эти характеристики нигде не были описаны. Все дополнительные предсказания программы оказались правильными, когда ученые провели эксперименты для их проверки».
Исследование заключалось в том, чтобы изменять один из входящих сигналов и наблюдать изменение выходных. Это классическая задача вычисления алгоритма функционирования “черного ящика”, однако с сетчаткой дело обстоит лучше - ее строение довольно хорошо изучено, и поэтому законы ее работы более прозрачны. Следующим шагом команды будет использование своей модели для анализа различных заболеваний глаз.
