SAN FRANCISCO / LONDON (IT BOLTWISE) – Forscher haben mithilfe von Künstlicher Intelligenz eine der detailliertesten Karten des Mausgehirns erstellt, die jemals entwickelt wurden. Das Modell CellTransformer identifizierte 1.300 verschiedene Regionen und Subregionen, darunter auch zuvor unbekannte Bereiche. Diese Entdeckung eröffnet neue Möglichkeiten für die Erforschung der Gehirnorganisation und könnte weitreichende Auswirkungen auf die Neurowissenschaften und darüber hinaus haben.

In einer bemerkenswerten Verschmelzung von Künstlicher Intelligenz und Neurowissenschaften haben Forscher der University of California, San Francisco (UCSF) und des Allen Institute eine der detailliertesten Karten des Mausgehirns erstellt. Diese Karte, die 1.300 Regionen und Subregionen umfasst, wurde durch das KI-Modell CellTransformer ermöglicht, das neue, zuvor unkartierte Gehirnregionen identifizierte. Diese Entdeckung bietet eine beispiellose Sicht auf die Organisation des Gehirns und eröffnet neue Wege für die Erforschung der Funktionen, Verhaltensweisen und Krankheitszustände, die mit diesen präzisen zellulären Regionen verbunden sind.
Im Gegensatz zu traditionellen Gehirnkarten, die auf menschlicher Interpretation basieren, ist diese Karte vollständig datengesteuert. Sie zieht Grenzen basierend auf molekularen und zellulären Ähnlichkeiten. CellTransformer analysierte riesige Mengen an räumlichen Transkriptomik-Daten, um diese detaillierte Karte zu erstellen. Diese Methode könnte nicht nur in der Neurowissenschaft, sondern auch in der Kartierung anderer Organe und sogar von Krebserkrankungen angewendet werden, um neue Einblicke in Gesundheit und Krankheit zu gewinnen.
Die Ergebnisse, die in Nature Communications veröffentlicht wurden, bieten ein beispielloses Maß an Detailgenauigkeit und erweitern unser Verständnis des Gehirns erheblich. Forscher können nun spezifische Funktionen, Verhaltensweisen und Krankheitszustände mit kleineren, präziseren zellulären Regionen verknüpfen, was eine Grundlage für neue Hypothesen und Experimente über die Rollen dieser Bereiche bietet. Bosiljka Tasic, Ph.D., Direktorin der molekularen Genetik am Allen Institute, betont, dass diese neue, detaillierte Gehirnparzellierung, die ausschließlich auf Daten basiert, zuvor unkartierte Subregionen des Mausgehirns offenbart.
CellTransformer, das auf der gleichen leistungsstarken Technologie wie KI-Tools wie ChatGPT basiert, nutzt eine Transformer-Architektur, um die räumlichen Beziehungen zwischen Zellen zu analysieren. Es lernt, die molekularen Merkmale einer Zelle basierend auf ihrer lokalen Nachbarschaft vorherzusagen, was es ermöglicht, eine detaillierte Karte der gesamten Gewebeorganisation zu erstellen. Diese Methode repliziert erfolgreich bekannte Gehirnregionen wie den Hippocampus und entdeckt gleichzeitig zuvor nicht katalogisierte, feiner granulierte Subregionen in weniger verstandenen Gehirnregionen.

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