Sains & Teknologi

Kecerdasan Buatan mampu Mengenali Sel-Sel Saraf Berdasarkan Penampilannya

Apakah mungkin untuk memahami otak? Sains masih jauh dari menjawab pertanyaan ini. Namun, karena para peneliti telah mulai melatih kecerdasan buatan pada analisis neurobiologis, dan minimal hal ini memungkinkan untuk merekonstruksi struktur seluler otak. Jaringan saraf tiruan baru yang dikembangkan oleh Max Planck Institute of Neurobiology dan Google AI sekarang bahkan dapat mengenali dan mengklasifikasikan sel-sel saraf secara independen berdasarkan penampilannya. Studi ini dipublikasikan di Nature Communications.

Otak manusia terdiri dari sekitar 86 miliar sel saraf dan sekitar sel glial. Selain itu, ada sekitar 100 triliun koneksi antara sel-sel saraf. Sementara memetakan semua koneksi otak manusia tetap di luar jangkauan, para ilmuwan telah mulai mengatasi masalah pada skala yang lebih kecil. Melalui pengembangan mikroskop elektron pemindaian blok-wajah serial, semua sel dan koneksi area otak tertentu sekarang dapat disurvei dan ditampilkan secara otomatis dalam gambar tiga dimensi.

“Butuh beberapa bulan untuk mensurvei otak 0,3 mm3 di bawah mikroskop elektron,” kata Philipp Schubert, mahasiswa doktoral di Departemen Winfried Denk di Max Planck Institute of Neurobiology.  “Bergantung pada ukuran otak, akan sepertinya memerlukan banyak waktu untuk bagian kecil, yang mengandung ribuan sel.” Kumpulan data semacam itu juga akan membutuhkan ruang penyimpanan hampir 100 terabyte. Namun, bukan pengumpulan dan penyimpanan tetapi analisis data yang merupakan bagian yang sulit.

Philipp Schubert mempelajari fisika komputasi di Universitas Heidelberg. Sejak 2017, ia telah mengembangkan jaringan saraf tiruan sebagai bagian dari tesis doktoralnya di Max Planck Institute of Neurobiology. Data dikumpulkan di mikroskop elektron. Kredit: Max Planck Society. Sumber: Nature Communications.

Untungnya, metode analisis telah meningkat di samping teknik mikroskop. Untuk waktu yang lama, hanya otak manusia yang tampaknya mampu mengenali dan melacak bagian dan koneksi sel saraf dengan andal dalam gambar mikroskop elektron. Misalnya, orang masih harus bekerja berjam-jam di depan layar komputer untuk melacak komponen sel di tumpukan gambar dan mengoreksi analisis komputer. Akibatnya, rekonstruksi set data terkecil sekalipun membutuhkan waktu bertahun-tahun. Namun, beberapa tahun yang lalu, para peneliti menggunakan bantuan kecerdasan buatan.

Pembuatan multi-view untuk rekonstruksi neurit. Sumber: Nature Communications.

Para ahli neurobiologi dari Martinsried melatih jaringan saraf convolutional untuk mengenali dan membedakan komponen sel saraf dalam data gambar. Dengan cara meningkatkan analisis gambar menggunakan flood-filling networks, seluruh sel saraf dengan semua komponen dan koneksinya secara otomatis diekstraksi dari tumpukan gambar pada 2018 — tanpa ada kesalahan. “Dan sekarang, dengan jaringan saraf morfologi seluler (CMN), kita akan selangkah lebih maju dalam analisis,” kata Schubert. “Seperti manusia, CMN mengenali sel berdasarkan bentuk dan konteksnya, bukan dengan membandingkan masing-masing piksel.”

Inferensi tipe sel menggunakan jaringan saraf morfologi seluler. Sumber: Nature Communications.

CMN sekarang dapat menetapkan sel-sel saraf yang diekstraksi dari tumpukan gambar ke jenis sel saraf atau sel glial tergantung pada penampilan mereka. CMN juga mengenali apakah area sel milik tubuh sel, akson, dendrit, atau proses spinosusnya. Informasi ini penting untuk dapat memahami fungsi sel atau, misalnya, arah aliran informasi pada titik kontak sinaptik.

Artikel Terkait:

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *