Vedcom sa po prvýkrát podarilo presvietiť ľudskú hlavu! Toto zvláštne svetlo má odhaliť, čo sa skrýva hlboko v mozgu
Výskumníci objavili svetlo, ktoré dokáže odhaliť informácie z hlbších vrstiev mozgu, kde tradičné metódy nedosiahnu.
Výskumníci už celé desaťročia používajú blízke infračervené žiarenie na to, aby skúmali mozog neinvazívnym spôsobom. Ide o metódu, ktorá je známa ako fNIRS (Functional near-infrared spectroscopy). Výskumníci ale odhalili novú metódu, ktorá je neporovnateľne lepšia, informuje portál Optics.
fNIRS je užitočnou metódou, ktorá sa zameriava na meranie toho, ako je svetlo absorbované krvou v mozgu. Na základe toho výskumníci vyvodzujú mozgovú aktivitu. Ide o dobrú metódu s vážnym nedostatkom. fNIRS nedokáže vidieť hlboko do mozgu. Svetlo sa spravidla dostáva len do najvrchnejšej časti mozgu, ktorá je hlboká 40 milimetrov.
Táto metóda stačí, keď chcú výskumníci študovať povrch mozgu. Nedostanú sa však do hlbších vrstiev, kde sa nachádzajú regióny, ktoré ovládajú najdôležitejšie funkcie, napríklad pamäť, emócie alebo pohyb. Toto obmedzenie výskumníkom značne sťažilo schopnosť študovať hlbšie regióny mozgu bez drahých a veľkých zariadení, medzi ktoré patrí napríklad magnetická rezonancia.
Viacero výhod oproti fNIRS
Výskumníci ale v rámci novej štúdie odhalili niečo, čo sa zdalo byť až do dnešného dňa nemožné. Odhalili svetlo, ktoré prechádza cez celú hlavu dospelého človeka. So správnymi prístrojmi môžeme toto svetlo zachytiť a získame aj fotóny, ktoré prešli aj cez najširší bod mozgu. Autori štúdie využili silné lasery a mimoriadne citlivé detektory. V jemne ovládanom experimente namierili pulz laserového svetla na jednu stranu dobrovoľníkovej hlavy a detektor umiestnili na druhú stranu. Tento experiment bol navrhnutý tak, aby dokázal zablokovať akýkoľvek iný svetelný zdroj a zároveň zachytil aspoň pár fotónov, ktoré prešli cez celú lebku a mozog človeka.
Popri tom vedci vytvárali aj detailné počítačové simulácie. Tie im pomohli predpovedať, ako by sa svetlo mohlo pohybovať cez komplexné vrstvy v hlave človeka. Tieto simulácie ukázali, že svetlo má tendenciu nasledovať špecifické dráhy. Tie vznikajú cez oblasti v mozgu, ktoré majú nižší rozptyl svetla, napríklad mozgomiešna tekutina.
Neprehliadni
“Naša práca naznačila, že môže existovať možnosť navrhnúť optické zariadenia, ktoré by sa dostali aj do hlbších vrstiev mozgu. Naša metóda zatiaľ nie je praktická pre uplatnenie v reálnom svete. Potrebovali sme 30 minút zberu dát pred experimentom a ten fungoval len na osobe svetlej pleti bez vlasov,” hovoria autori štúdie.
Zároveň ale naznačujú, že v budúcnosti by sme mohli vylepšiť citlivosť týchto prístrojov tak, aby sme nahradili tradičné fNIRS metódy. Autori veria, že v budúcnosti by mohli mať kliniky cenovo dostupnejšie a prenosnejšie metódy, ako skúmať hlbšie vrstvy mozgu, než MRI.
Výskum ľudského mozgu
Tento rok sa objavila aj ďalšia prelomová štúdia, ktorá by nám mohla pomôcť vyriešiť záhady ľudského mozgu. Výskumníci zo Stanford Medicine predstavili technológiu, ktorá je založená na AI a dokázala by vytvoriť dokonalú kópiu ľudského mozgu.
Autori štúdie veria, že rovnako ako piloti cvičia na leteckom simulátore, tak aj výskumníci by mohli v budúcnosti vykonávať experimenty na digitálnom modeli ľudského mozgu. V rámci štúdie sa podarilo autorom vybudovať AI model vizuálneho kortexu myši a pomocou neho predpovedať ako neuróny zareagujú na rôzne vizuálne vnemy.
Táto digitálna dvojička bola trénovaná na veľkom datasete mozgovej aktivity. Ten získali výskumom reálneho vizuálneho kortexu myší, ktoré sledovali klipy z filmov. Na základe týchto dát potom dokázali predpovedať, ako sa obrovské množstvo neurónov aktivuje pri vzhliadnutí nového videa. Digitálne dvojičky by mohli urobiť výskumy toho, ako mozog pracuje oveľa jednoduchšie.
Predchádzajúce AI modely vizuálneho kortexu dokázali simulovať reakciu mozgu len na stimul, ktorý videli v tréningových dátach. Nový model dokáže predpovedať reakciu mozgu na oveľa širšie spektrum vizuálnych vnemov. Tento model myšacieho vizuálneho kortexu je príkladom základového modelu. Ide o relatívne novú triedu AI modelov, ktoré sa dokážu učiť z veľkých datasetov. Získané poznatky následne dokážu aplikovať na nové úlohy a nové typy dát. Viac o nej nájdeš v našom článku.
