Коннектом. Как мозг делает нас тем, что мы есть - Себастьян Сеунг

…новые методы окрашивания… В наши дни применяют аналогичные методы, основанные на применении других меток – крупных и тяжелых атомов (осмия, урана, свинца), они хорошо отражают электроны.

…дифракционного барьера. Недавно физики поняли, что дифракционный барьер можно преодолеть с помощью флуоресцентной микроскопии – метода, недоступного для Гольджи (Hell, 2007).

Так объект выглядел бы в оптическом микроскопе. Размытую версию снимка сделал Винфрид Денк, который воспроизвел действие объектива микроскопа с апертурой 1,4 при длине волны 500 нм.

Ее ширина – всего 2 нанометра… Точнее, 2 нанометра – это «краевой радиус кривизны», как гордо заявляют на своих сайтах некоторые производители алмазных ножей. В литературе встречается более скромный показатель – 4 нм (Matzelle., 2003).

Кейт Портер и Джозеф Блюм. Porter, Blum, 1953. Бехтель (Becht el, 2006) рассказывает об истории применения электронных микроскопов в биологии.

…ультрамикротом, вмонтированный в вакуумную камеру электронного микроскопа. Denk, Horstmann, 2004.

…«серийной сканирующей электронной микроскопией основного блока образца»… В более ранний период исследователи применяли трансмиссионную (просвечивающую) электронную микроскопию (ТЭМ) – в этих установках электроны направлялись сквозь срезы ткани. (По сути, это как рассматривание негативной фотопленки на просвет.) В сканирующей электронный микроскопии электроны отражаются от поверхности объекта, чье изображение мы хотим получить.

…имели толщину всего 25 нанометров… Это важный показатель: он устанавливает вертикальный предел разрешения для стопки трехмерных снимков. В двух горизонтальных измерениях у электронной микроскопии разрешение гораздо лучше (всего несколько нанометров или даже меньше). Вертикальное же разрешение куда грубее.

…в конце концов тот достиг показателя в 30 нанометров. Первоначальная конструкция Хэйворта, показанная на рис. 30, называлась не АЛУМ (автоматический ленточный ультрамикротом), а АТЛУМ (автоматический токарный ленточный ультрамикротом). Пластмассовый блок, содержащий в себе образец мозговой ткани, закрепляется на приводе-оси, как у токарного станка. Каждый поворот оси проталкивает блок мимо алмазного резака, и в результате «сбривается» тончайший верхний слой образца. Вначале Хэйворт считал, что такое вращательное движение позволит лучше контролировать толщину срезов. Но затем он вернулся к традиционному линейному движению обычного ультрамикротома: так режут мясо в автоматических установках индийского ресторана.

…для нее не требуется алмазный резак. Нотт (Knott et al., 2008) описывает метод «размалывания с помощью сфокусированного пучка ионов». Бок (Bock, 2011) рассказывает о модификации трансмиссионного (просвечивающего) электронного микроскопа, позволяющей получать изображения более широкой рабочей области, тем самым ускоряя сбор данных.

…мимо проносятся стенки аксона. Этот молекулярный автомобиль – белок из семейства кинезинов. «Шоссе», по которому он едет, похоже на трубку и называется микротубулой.

Он способен детектировать до миллиарда столкновений частиц в секунду. CMS Collaboration, 2008.

Тогда еще не придумали термин «коннектом»… Когда в 2007 году Бреннер читал вступительную лекцию для моих студентов, которым я преподаю коннектомику, он выразил неудовольствие термином и посоветовал окрестить эту область нейрономией, пошутив, что «нейрономия по отношению к нейрологии – то же самое, что астрономия по сравнению с астрологией».

…немецко-американского биолога Рихарда Гольдшмидта… White et al., 1986.

…срезы толщиной около 50 нм – как раз достаточно, чтобы с уверенностью проследить путь большинства нейронных ветвей. В идеальном случае толщина среза должна равняться величине объемного разрешения для двухмерных изображений, получаемых с помощью электронного микроскопа. Тогда у создаваемого из них трехмерного изображения будет одно и то же объемное разрешение. Но резать так тонко невозможно, так что в третьем измерении картинка неизбежно будет иметь худшее разрешение.

…ставили одно и то же обозначение на поперечном сечении данного нейрона, различимом на длинной череде последовательно сделанных снимков. Они делали надписи маркерами на прозрачной ацетатной пленке, помещаемой на фотопластинки. Иногда процесс усложнялся: ученые следили за маршрутом сразу двух нейритов, идущих из разных мест и сходящихся в определенной точке. Выяснив, что эти отростки являются частью одного и того же нейрона, они отлистывали снимки назад и меняли все буквы на одном нейрите, относя его к нужному нейрону.

…где описывались 302 нейрона червя… Точнее, 282 соматических нейрона. Кроме них у бедняги есть 20 фарингальных нейронов, образующих почти независимую нервную систему (Albertson, Thomson, 1976). Исправить ошибки, устранить несоответствия и заполнить пробелы позже удалось другим исследователям (результаты их трудов см. в: Chen, Hall, Chklovskii, 2006). Эта исправленная версия опубликована на сайте Wormatlas.org.

…уползание червя после касания его головки. Chalfie et al., 1985.

Джон Файэла и Кристен Харрис. Fiala, 2005.

…представлять части нейритов в трех измерениях… Более толстый объект на снимке – коротенький сегмент дендрита, из него торчат дендритные шипики. Более тонкие объекты – части аксонов.

…примерно миллион человеко-часов… Helmstaedter, Briggman, Denk, 2008.

Этот метод называется машинным обучением… Как помочь компьютеру учиться? Первым делом придумайте алгоритм выполнения задачи, но заложите в него побольше изменяемых параметров. Алгоритм может выполнять задачу по-разному – в зависимости от того, какие параметры вы зададите. После этого придумайте, как количественно оценивать разницу между успехами человека и компьютера в обработке базы данных, с примерами. Эта оценка зависит от изменяемых параметров нашей компьютерной программы. Ее называют функцией стоимости или объективной функцией обучения. Следует минимизировать стоимость с учетом изменяемых параметров. Чтобы это сделать, требуется третий – завершающий – этап создания программы: нужно отыскать оптимальные значения параметров. Часто это делается методом последовательных приближений. Программа сама находит то небольшое изменение параметров, которое снижает функцию стоимости. Процесс повторяется, пока не будет достигнуто минимально возможное значение.

Вирен Джейн и Шрини Турага. Jain, Seung, Turaga, 2010. с. 211 Бывалые хакеры… Kelly, 1994.

…о новом направлении исследований – усилении интеллекта… По замечанию Энгельбарта, честь создания этого термина принадлежит Уильяму Россу Эшби (William Ross Ashby), одному из пионеров кибернетики.

…становится возможным путем интернет-краудсорсинга привлекать к выполнению научных задач огромное количество людей по всему миру. Я не стал говорить, что люди тоже допускают ошибки, прослеживая маршруты нейритов, пускай и реже, чем их совершают компьютеры. В работе Helmstaedter, Briggman, Denk (2011) показано, как объединить усилия множества людей для увеличения точности: пример так называемой «мудрости толпы».