DMCA.com Protection Status

Bản đồ mạng lưới thần kinh não ruồi giấm ba chiều đầu tiên  quan tâm

Được đăng bởi: Ẩn danh

Cập nhật lúc 21:07 ngày 28/12/2017

Mục tiêu quan trọng trong khoa học thần kinh– neuronscience là hiểu được cấu trúc của các liên kết giữa những tế bào thần kinh trong bộ não: nói cách khác là xây dựng một bản đồ ba chiều chính xác mạng lưới tế bào thần kinh bộ não.

Với mục tiêu đó, các nhà nghiên cứu đã đạt được tiến bộ đáng kể với các kỹ thuật hình ảnh có độ phân giải cao. Ví dụ, gắn các phân tử huỳnh quang vào tế bào thần kinh, hình ảnh hiển vi các lát cắt của não có thể tiết lộ cấu trúc não ở cấp độ tế bào. Tuy nhiên, những kỹ thuật này đều có một hạn chế lớn. Hình ảnh xuất ra có sự thay đổi về cường độ và có thể tác động tới kết quả phân tích vị trí và hình dạng của các tế bào thần kinh. Càng khó khăn hơn khi mà có tới hàng ngàn tế bào thần kinh và hàng triệu mối tương tác giữa chúng.

Do đó, mô hình bộ khung các liên kết trong não bộ là rất cần thiết để bổ sung cho mô hình ba chiều của bộ não.

Hiện nay, điều đó hoàn toàn khả thi nhờ vào nghiên cứu của Ryuta Mizutani và cộng sự tại Đại học Tokai Nhật Bản. Các nhà khoa học đã cải biên kỹ thuật nhằm xây dựng mô hình tương tự như bộ khung của các phân tử và được sử dụng để lập bản đồ các tế bào thần kinh trong não ruồi giấm. Kết quả là lần đầu tiên cho ra đời mô hình ba chiều mạng lưới tế bào thần kinh.

Nền tảng của các mô hình này là hóa sinh. Do đó, các nhà hóa sinh phải đối mặt với một vấn đề tương tự khi xây dựng mô hình 3D các phức hợp phân tử. Họ bắt đầu bằng việc tạo ra cấu trúc tinh thể của các phân tử đó. Sau đó, họ chiếu tia X vào cấu trúc này và đo dạng nhiễu xạ mà phân tử tạo thành, kỹ thuật này được gọi là tinh thể học tia X (x-ray crystallography).

Nhưng có một vấn đề xảy ra. Các tia X bị nhiễu xạ bởi các đám mây electron xung quanh các nguyên tử trong phân tử. Vì vậy, sự thay đổi của mật độ electron trong phân tử ảnh hưởng tới dữ liệu nhiễu xạ thu được sau cùng. Dẫn tới, vị trí thực tế của các nguyên tử khi phân tích bằng kỹ thuật này bị nhiễu bởi eclectron. Khi cấu trúc trở nên phức tạp, thì đây là một vấn đề không đơn giản.

Các nhà hóa học gần đây đã sử dụng mô hình trên máy tính để giải quyết các vấn đề gặp phải trên. Mô hình này hoạt động bằng cách ước tính vị trí của một nguyên tử trong không gian ba chiều, đặt một nút ở vị trí đó trong mô hình, và liên kết nó với một dây ảo để ước tính vị trí của các nguyên tử tiếp theo cho tới hết. Theo cách này, phần mềm sẽ xây dựng mô hình dây liên kết ảo của phân tử.

Nhóm nghiên cứu gộp các dữ liệu này bằng một kỹ thuật gọi là chụp cắt lớp bằng tia X. Họ đưa bộ não một con ruồi vào thuốc nhuộm bạc, bắn nó bằng tia X, tia X khi đó sẽ chiếu vào não theo các hướng khác nhau, tạo ra một bản đồ mật độ hình ảnh 3D nhờ khả năng hấp thụ tia X của bạc trong các tế bào thần kinh.

Bước quyết định tiếp theo là sử dụng các dữ liệu để ước tính vị trí và hình dạng thực tế của các tế bào thần kinh. Mizutani và cộng sự đặt các dữ liệu trên không gian ba chiều kích thước 840x1.250x1.200 điểm ảnh. Dựa vào cường độ hấp thụ tia X để biết vị trí tế bào thần kinh trong không gian điểm ảnh. Sau đó, họ xây dựng một mô hình kết nối bằng cách ước tính các điểm ảnh của tế bào thần kinh liền kề.

Mô hình này có độ phân giải khoảng 600 nanomet, thể hiện được khoảng 100.000 tế bào thần kinh và có thể phân tích 15.000 dấu vết. Đó là một nỗ lực đáng kể. "Phải mất 1700 giờ để xây dựng một mô hình khung", nhóm nghiên cứu cho biết.

Kỹ thuật này đã tạo ra mô hình dây 3D đầu tiên của bán cầu não ruồi thể hiện vị trí và hình dạng của mỗi neuron trên hệ tọa độ đề các 3D. Mô hình này đã thể hiện được sự đa dạng cấu trúc của một tế bào thần kinh, thể hiện được đầy đủ nhánh của tế bào thần kinh và nó cũng tiết lộ một số cấu trúc chưa xác định nhưng đóng vai trò quan trọng.

Tuy nhiên, các dữ liệu không dễ xử lý và tốn khá nhiều công sức. Mizutani và cộng sự cho biết: "Việc tái thiết lập mạng lưới não [với độ phân giải cao] gặp khó khăn vì cần phải làm khối lượng lớn công việc". Phân tích dữ liệu là một chướng ngại lớn trước mắt, và tốt hơn nên phát triển các mô hình tự động. Đây là một cơ hội cho các nhà khoa học máy tính.

Tài liệu tham khảo

"First 3-D Map of a Fruit Fly’s Brain Network", MIT Technology Review, September 16, 2016.

Lược dịch Lê Văn Trình- Lê Phạm Tiến Triều