ИИ научился «подслушивать» нейроны мозга: какие прогнозы делают по новой разработке
Как это работает: от текста к сигналам мозга
Учёные из Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого (СПбПУ) совершили прорыв в нейробиологии, создав модель на основе искусственного интеллекта для анализа активности нейронных сетей. Разработка, названная NEuRT, позволяет не просто фиксировать сигналы мозга, но и понимать «язык», на котором общаются нейроны, что открывает новые горизонты в диагностике и лечении нейродегенеративных заболеваний.
В основе технологии лежит архитектура, изначально разработанная для анализа человеческого языка. Учёные обнаружили поразительное сходство: и в тексте, и в сигналах мозга ключевую роль играют последовательность и контекст.
«Образно говоря, с помощью нейросети мы наблюдаем, как нейроны "разговаривают" друг с другом. Модель обучалась по принципу "угадай пропущенное слово", но вместо слов она восстанавливала скрытые фрагменты нейронных записей», — объясняет заведующая лабораторией анализа биомедицинских изображений и данных СПбПУ Екатерина Пчицкая.
Для обучения системы был использован огромный массив данных (270 гигабайт записей) с нейронами зрительной коры мышей. Затем модель успешно применила свои знания для анализа совершенно другого отдела мозга — гиппокампа, отвечающего за память.
Главное преимущество новой модели — её диагностическая точность и способность к объяснению. В ходе экспериментов на мышах система с точностью до 98% отличала здоровый мозг от поражённого болезнью Альцгеймера.
«Такая модель позволяет не только ставить диагноз и определять патологию, но и объяснять, по какой причине она возникла. Нейросеть показывает, что именно "сломалось" в функционировании нейронной сети при патологии», — подчёркивает эксперт.
Это даёт медикам бесценный инструмент для оценки эффективности новых препаратов и понимания механизмов развития болезней на самом глубоком уровне. В будущем учёные планируют обогатить анализ поведенческими данными, чтобы ИИ учитывал не только активность мозга, но и действия подопытного животного в реальном времени.
Наблюдение за активностью велось с помощью миниатюрной флуоресцентной микроскопии: крошечные устройства на голове мыши фиксировали свечение специального белка GCaMP6f, который активируется вместе с нейроном. Это позволило изучать мозг в динамике, пока животное свободно передвигается.
