Một milimét khối não được lập bản đồ ở độ phân giải nano

Nghiên cứu lập bản đồ một phần nhỏ của não ở mức độ đáng kinh ngạc

• Các nhà khoa học Google đã mô hình hóa một phần nhỏ của não người ở độ phân giải nano
• Các tế bào với những đặc điểm chưa từng được phát hiện trước đây đã được hé lộ
• Kết quả nghiên cứu được công bố hôm nay trên tạp chí Science và cũng có thể xem trực tuyến

Kết quả lập bản đồ 3D của mảnh não

• Đối tượng nghiên cứu là một mảnh não có kích thước khoảng 1 milimét khối, chỉ tương đương 1 phần triệu toàn bộ bộ não
• Mảnh này chứa khoảng 57.000 tế bào và 150 triệu khớp thần kinh (kết nối giữa các neuron)
• Tổng cộng chứa khối dữ liệu khổng lồ lên tới 1,4 petabyte
• Nhà nghiên cứu Google Viren Jain cho biết sẽ không dễ để hiểu được sự phức tạp này

Quá trình chuẩn bị mẫu và chụp ảnh não

• Mẫu nghiên cứu là một phần vỏ não của một phụ nữ 45 tuổi từng phẫu thuật điều trị động kinh
• Mẫu được ngâm trong chất bảo quản và nhuộm bằng kim loại nặng để các tế bào hiện rõ hơn
• Nhóm của nhà thần kinh học Jeff Lichtman tại Harvard đã cắt mẫu thành 5.000 lát dày 34 nanomet và chụp bằng kính hiển vi điện tử
• Nhóm Google đã tạo mô hình AI để tái dựng các ảnh hiển vi này thành cấu trúc 3D

Những neuron bất thường mới được phát hiện

• Phát hiện các neuron tạo ra tới 50 kết nối với nhau (thông thường nhiều nhất chỉ khoảng 2)
• Cũng phát hiện các neuron có các nhánh tự quấn quanh chính nó để tạo thành nút thắt
• Còn có một cặp neuron được phát hiện có tính đối xứng gần như hoàn hảo với nhau
• Vai trò của các cấu trúc này hiện vẫn chưa rõ ràng

Cần xác minh khối dữ liệu khổng lồ

• Phần lớn dữ liệu vẫn chưa được xác minh thủ công, nên có thể tồn tại lỗi trong quá trình ghép ảnh
• Trong số 50.000 tế bào, mới chỉ có vài trăm tế bào được kiểm chứng
• Jain hy vọng các nhà nghiên cứu sẽ trực tiếp xác minh những phần bản đồ thuộc lĩnh vực họ quan tâm
• Trong tương lai, nhóm có kế hoạch tạo các bản đồ tương tự từ mẫu não của những người khác, nhưng việc lập bản đồ toàn bộ não được dự đoán vẫn sẽ khó khả thi trong vài thập kỷ tới

Ý nghĩa và hiệu quả kỳ vọng của nghiên cứu

• Hongkui Zeng của Allen Institute đánh giá bài báo này là một kỳ tích trong việc xây dựng dữ liệu vỏ não người
• Khối dữ liệu đồ sộ được công bố tự do sẽ rất hữu ích cho nghiên cứu các vi mạch của vỏ não
• Yongsoo Kim của Penn State kỳ vọng bản đồ này sẽ làm sáng tỏ các quy tắc mới về kết nối thần kinh và góp phần giải mã cách bộ não con người hoạt động
• Nếu hiểu sâu nguyên lý hoạt động của vỏ não, có thể tìm ra manh mối cho việc điều trị các bệnh tâm thần và bệnh thoái hóa thần kinh

Ý kiến của GN⁺

• Nghiên cứu này có ý nghĩa lớn ở chỗ dù quy mô nhỏ nhưng đã cung cấp mức độ thông tin chi tiết chưa từng có về cấu trúc và kết nối của não. Tuy nhiên, do dữ liệu quá đồ sộ nên việc xác minh và diễn giải có vẻ sẽ đòi hỏi rất nhiều nỗ lực.

• Việc làm rõ vai trò và ý nghĩa của các cấu trúc neuron bất thường mới được phát hiện sẽ là nhiệm vụ tiếp theo quan trọng. Qua đó, có thể thu được những hiểu biết sâu sắc quan trọng để hiểu nguyên lý hoạt động của não và cơ chế của các bệnh liên quan.

• Khi ngày càng có nhiều bản đồ não được tạo ra và dữ liệu được tích lũy trong tương lai, chúng được kỳ vọng có thể được ứng dụng vào phát triển thuốc mới hoặc y học chính xác. Tuy nhiên, cũng có vẻ cần có sự đồng thuận xã hội về các vấn đề đạo đức và pháp lý.

• Dù vẫn còn rất xa mới có thể hiểu trọn vẹn sự phức tạp của não bộ, nghiên cứu lần này được xem là một thành tựu đủ tầm trở thành cột mốc của khoa học não bộ. Đây cũng là một trường hợp đáng chú ý về sự hợp tác liên ngành mang lại kết quả tốt giữa các nhà nghiên cứu Google và Harvard.

[GN⁺]

Ý kiến Hacker News

• Phần trực quan hóa tương tác rất xuất sắc
  • Hãy thử phóng to các lát cắt và cuộn qua các lớp, hoặc phóng to mô hình 3D
  • Có thể thấy rằng khi rê chuột lên một phần của nơ-ron, toàn bộ nơ-ron đó sẽ được làm nổi bật
• Bản đồ 3D bao phủ thể tích khoảng 1 milimét khối, tương đương 1 phần triệu của toàn bộ não, và chứa khoảng 57.000 tế bào cùng 150 triệu khớp thần kinh (các kết nối giữa nơ-ron)
• Điều này cho phép thực hiện một phép tính sơ bộ về việc cần mô hình mạng nơ-ron lớn đến mức nào để mô phỏng não người
  • Nếu giả định trung bình mỗi nơ-ron có 2.632 khớp thần kinh, thì 100 tỷ nơ-ron trong não người trưởng thành được ước tính sẽ có tổng cộng 2.6x10^14 khớp thần kinh
  • Nếu giả định mỗi khớp thần kinh tương ứng với 1 tham số, thì kích thước mô hình tối thiểu phải lớn hơn GPT-4 hàng trăm lần
  • Tuy nhiên, nếu tính đến 10-100 kênh ion cho mỗi khớp thần kinh và tối thiểu 10 tham số cho mỗi kênh, thì có vẻ sẽ cần hơn 2.6x10^16 tham số
• Hãy đọc lại "There's Plenty of Room at the Bottom" của Richard Feynman
  • Hãy chú ý đến đoạn các nhà sinh học yêu cầu ông tạo ra một kính hiển vi điện tử mạnh hơn 1.000 lần
  • Cũng hãy chú ý đến công nghệ được dùng để quét các hình ảnh này
• Dựa trên ảnh của một nơ-ron đơn lẻ, các nhà nghiên cứu mô phỏng não có lẽ cần tính lại ước lượng về sức mạnh tính toán cần thiết
• Có thuật ngữ nào để chỉ cảm giác hơi khó chịu khi nhìn loại hình ảnh não chụp bằng kính hiển vi như thế này không? Không biết đây có phải phản ứng bình thường không
• Tò mò không biết họ làm cách nào để cắt thành 5.000 lát dày 34nm mà không làm hỏng mẫu
• Có tính toán cho rằng sẽ cần 1.76 zettabyte dung lượng lưu trữ để quét toàn bộ một bộ não người lớn
• Có vẻ mảnh não này được lấy từ vỏ não của một phụ nữ 45 tuổi đã phẫu thuật để điều trị động kinh. Tò mò không biết họ đã quyết định cắt bỏ phần nào bằng cách nào
• Việc tái dựng chính xác thể tích 3D từ các lát cắt 2D vốn đã là lĩnh vực được nghiên cứu kỹ, vậy tại sao các nhà nghiên cứu lại dùng mô hình ML có nguy cơ tạo ra kết quả ảo giác sai lệch?
• Đây là thêm một dấu hiệu cho thấy AGI (Artificial General Intelligence) có lẽ là bất khả thi
  • Nuôi một bộ não sinh học thực tế có lẽ còn dễ hơn nhiều
  • Điều đó sẽ không bao giờ xảy ra trên silicon, và mọi cỗ máy rồi sẽ đều có một khối mô thần kinh cỡ xentimét khối được nhúng ở đâu đó bên trong