Bản đồ 3D não chuột: Khi AI và khoa học thần kinh hợp lực làm nên kỳ tích

Dù chỉ làm việc với một mảnh mô có kích thước bằng hạt cát, nhóm nghiên cứu đã xây dựng thành công bản đồ hoạt động của 84.000 tế bào thần kinh, hơn 500 triệu khớp thần kinh và 200.000 tế bào não khác, trong đó có 5,4km dây thần kinh - gần gấp rưỡi chiều dài công viên Trung tâm ở New York.

Công trình kỳ công này là thành quả của gần một thập kỷ lao động miệt mài từ 150 nhà khoa học thuộc 22 tổ chức nghiên cứu, đứng đầu là Viện Khoa học não bộ Allen, Trường Y Baylor và Đại học Princeton (Mỹ). Với độ chính xác chưa từng có, dự án cung cấp cho giới khoa học một cái nhìn sâu sắc về cấu trúc và hoạt động của bộ não động vật có vú, mở ra hướng tiếp cận mới cho ngành thần kinh học và trí tuệ nhân tạo.

Một bản đồ 3D mô tả chi tiết hình dạng, chức năng và hoạt động của 84.000 tế bào thần kinh trong não chuột - Video: Viện Allen

Từ ánh nhìn đến dữ liệu: Bắt đầu từ một lát mô nhỏ

Dự án mang tên MICrONS (Trí tuệ máy móc từ mạng lưới vỏ não) đã lựa chọn vỏ não thị giác chuột - khu vực xử lý tín hiệu hình ảnh - để làm mẫu nghiên cứu. Tại Trường Y Baylor, các nhà khoa học sử dụng kính hiển vi chuyên dụng để theo dõi hoạt động của vùng mô rộng chỉ 1mm khối trong vài ngày liên tục. Trong thời gian đó, chuột thí nghiệm được đặt trên máy chạy bộ và xem các trích đoạn phim có tính kích thích thị giác cao, như "The Matrix", "Mad Max: Fury Road" và video thể thao mạo hiểm từ YouTube.

Sau khi quá trình ghi hình hoàn tất, chuột được an tử nhân đạo. Nhóm nghiên cứu tại Viện Allen ở Seattle tiếp tục cắt lát phần não này thành hơn 28.000 lớp siêu mỏng - mỗi lớp chỉ dày bằng 1/400 sợi tóc người. Quá trình cắt lát và chụp ảnh diễn ra liên tục suốt 12 ngày đêm, với sự giám sát nghiêm ngặt để tránh làm hỏng chuỗi mẫu liên tiếp.

“Chúng tôi không cắt bằng tay, mà dùng máy tự động, nhưng vẫn cần có người túc trực liên tục. Nếu một lớp bị lỗi, toàn bộ thí nghiệm có thể phải bắt đầu lại từ đầu”, tiến sĩ Nuno Macarico da Costa, một trong những nhà nghiên cứu chính của dự án, cho biết.

AI và bước nhảy của khoa học thần kinh

Khi đã có hàng chục nghìn bức ảnh lát cắt não, nhóm tại Đại học Princeton sử dụng công cụ học máy và AI để phân tích cấu trúc tế bào thần kinh. AI sẽ tô màu và phân đoạn các tế bào, giúp làm rõ ranh giới và hình dạng từng đơn vị thần kinh trong bản đồ. Tuy nhiên, công đoạn này không hoàn toàn tự động: mọi thông tin do AI xử lý đều được kiểm tra lại thủ công bởi các chuyên gia để đảm bảo độ chính xác.

Một hình ảnh động cho thấy tất cả 1.800 tế bào dọc theo một cột vỏ não thị giác trong não chuột - Video: Viện Allen

Thành quả là một bản đồ “connectome” - bản đồ kết nối thần kinh - có độ chi tiết vượt xa mọi nỗ lực trước đây. Chỉ từ một phần rất nhỏ của não chuột, nhóm nghiên cứu đã thu thập được 1,6 petabyte dữ liệu, tương đương với 22 năm video HD liên tục.

“Connectome là điểm khởi đầu cho cuộc cách mạng kỹ thuật số trong khoa học não bộ. Trước đây, cần cả một luận án tiến sĩ để truy cập được một phần thông tin, nhưng giờ chỉ cần vài cú nhấp chuột”, tiến sĩ Sebastian Seung, giáo sư thần kinh học và khoa học máy tính tại Đại học Princeton, nhận định.

Vẻ đẹp ẩn sâu trong hàng triệu kết nối

Không chỉ là một bước tiến khoa học, công trình này còn khơi gợi cảm xúc thẩm mỹ đối với cấu trúc phức tạp của bộ não.

“Chỉ cần nhìn vào các tế bào thần kinh này, bạn sẽ bị choáng ngợp bởi độ chi tiết và sự tinh xảo của chúng. Cảm giác đó giống như khi bạn chiêm ngưỡng một bức ảnh thiên hà ở rất xa”, tiến sĩ Forrest Collman, phó giám đốc dữ liệu và công nghệ tại Viện Allen, cho hay.

Bản đồ 3D cung cấp thông tin chi tiết về hơn 500 triệu khớp thần kinh - Ảnh: CNN

Bản đồ này, dù chỉ đại diện cho 1/500 thể tích não chuột, vẫn cung cấp cái nhìn hiếm hoi về cách các tế bào thần kinh liên kết, tương tác và xây dựng nên các hoạt động tinh vi như nhìn, ghi nhớ hay ra quyết định.

Công trình không chỉ dừng lại ở khía cạnh học thuật. Dữ liệu thu được từ dự án MICrONS hiện đã được công bố rộng rãi để cộng đồng nghiên cứu toàn cầu có thể truy cập và phân tích. Điều này mở đường cho những khám phá mới trong các lĩnh vực như điều trị bệnh thần kinh, phát triển AI dựa trên cấu trúc não sinh học, hoặc thiết kế hệ thống học máy có khả năng học và thích nghi giống con người.

Ngoài ra, thành tựu này cho thấy tiềm năng khi phối hợp liên ngành - giữa thần kinh học, công nghệ hình ảnh, khoa học dữ liệu và AI. Những dự án trong tương lai có thể mở rộng quy mô, thậm chí hướng đến bản đồ connectome của não người, điều mà trước đây từng được coi là bất khả thi.

Hoàng Vũ