Исследователи Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого (СПбПУ) разработали модель на основе искусственного интеллекта, позволяющую анализировать активность нейронных сетей в мозге.
Как пояснила заведующая научно-исследовательской лабораторией анализа биомедицинских изображений и данных СПбПУ Екатерина Пчицкая, созданная модель получила название NEuRT. По её словам, с помощью этой нейросети учёные наблюдают, как нейроны «разговаривают» друг с другом.
В основе разработки лежит архитектура, изначально предназначенная для анализа человеческого языка и используемая в современных языковых ИИ-помощниках. Как отметила Пчицкая, сигналы нейронов и текст устроены схожим образом — в обоих случаях важны последовательность и контекст. Модель обучалась по принципу «угадай пропущенное слово», но вместо слов восстанавливала скрытые фрагменты нейронных записей.
Модель позволяет отличить здоровый мозг от мозга, поражённого болезнью Альцгеймера, на основе только записей нейронной активности. В экспериментах на мышах точность метода достигла 98%. Пчицкая подчеркнула, что сеть способна не только диагностировать патологию, но и объяснять её причину, показывая, что именно нарушилось в функционировании нейронной сети.
Обучение проводилось на открытом массиве данных объёмом 270 гигабайт записей нейронов мышиной зрительной коры, после чего модель успешно применила полученные знания к другому отделу мозга — гиппокампу. Нейронную активность у мышей регистрировали с помощью миниатюрной флуоресцентной микроскопии: устройства крепятся на голову животного и позволяют наблюдать за нейронами при свободном передвижении. Для анализа использовался флуоресцентный белок GCaMP6f, который светится при активности нейрона.
В ближайшее время научная группа планирует добавить в модель поведенческие данные, чтобы нейросеть учитывала не только активность мозга, но и действия животного в каждый момент. Как полагают учёные, это существенно расширит возможности анализа, сообщают РИА Новости.
Исследование поддержано грантом в рамках государственного задания Министерства науки и высшего образования РФ, а также профинансировано Фондом поддержки молодёжных инноваций и инициатив Санкт-Петербурга. Лаборатория входит в кампус цифровых лабораторий Blue Sky Research.
