Η όραση για το μέλλον της έρευνας στη νευροεπιστήμη των συστημάτων προαναγγέλλει μια νέα εποχή κατανόησης του πώς οι πολύπλοκες νευρικές δυναμικές διαμορφώνουν τη συμπεριφορά καθ’ όλη τη διάρκεια της ζωής ενός ατόμου.
Σύντομη Περίληψη:
- Μια εκτενής εξερεύνηση της ανθρώπινης νευρικής δραστηριότητας κατά τη διάρκεια μιας ζωής θα επαναστατήσει τη συλλογή δεδομένων στη νευροεπιστήμη.
- Η ενσωμάτωση των συμπεριφορικών δεδομένων με τον νευρικό χάρτη θέτει προκλήσεις στα παραδοσιακά μορφές δημοσίευσης.
- Τα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα υπόσχονται να επαναστατήσουν την ερμηνεία και την προσβασιμότητα των δεδομένων στην έρευνα της νευροεπιστήμης.
Φανταστείτε ένα πρωτοποριακό άρθρο στον τομέα της νευροεπιστήμης των συστημάτων, ένα που θα μπορούσε να αποτυπώσει αποτελεσματικά τη σύνθετη σχέση μεταξύ νευρικής δραστηριότητας και ανθρώπινης συμπεριφοράς κατά τη διάρκεια μιας ολόκληρης ζωής. Καθώς εξετάζουμε την εξέλιξη αυτού του πεδίου, γίνεται όλο και πιο σαφές ότι ένα τέτοιο άρθρο θα μπορούσε να επηρεάσει δραστικά όχι μόνο την κατεύθυνση της έρευνας στη νευροεπιστήμη αλλά και το πώς μοιραζόμαστε τις ανακαλύψεις μας με τον κόσμο. Αυτό το ‘ύψιστο’ ερευνητικό άρθρο θα έπρεπε να αρχίσει καταγράφοντας τη δραστηριότητα κάθε νευρώνα σε έναν ανθρώπινο εγκέφαλο από τη γέννηση έως τον θάνατο, αποτυπώνοντας την αξιοσημείωτη πολυπλοκότητα του νευρικού τοπίου ενός ατόμου. Σε ένα υποθετικό σενάριο, οι συγγραφείς θα χρησιμοποιούσαν τη μεθοδολογία του μοριακού ταχυδρομείου—όπου κάθε εκτίναξη από έναν νευρώνα συμβάλλει με ένα νέο φθοριστικό δείκτη σε μια αλυσίδα πρωτεΐνης μέσα σε αυτόν. Η αλληλουχία αυτών των πρωτεϊνών θα αποκαλύψει μια πλήρη ιστορία της νευρικής δραστηριότητας, ενώ η αλληλουχία του μεταφορέα RNA που είναι ειδικός για κάθε νευρώνα θα τους κατατάξει ανάμεσα στους 104,000 καταγεγραμμένους τύπους νευρώνων.
Εκτός από αυτή την προσεκτική χαρτογράφηση της νευρικής δραστηριότητας, οι ερευνητές θα κατέγραφαν κάθε λεπτή λεπτομέρεια των συμπεριφορών του ατόμου. Μοριακοί αισθητήρες θα συνέδεαν τις μυϊκές συσπάσεις με ακριβείς κινήσεις—διευκολύνοντας τη dedução των κινήσεων των ματιών και των προτύπων ομιλίας μέσω αναλύσεων των συσπάσεων των μυών της γνάθου, του λαιμού, των χειλιών και της γλώσσας. Επιπλέον, κάμερες τοποθετημένες στον αμφιβληστροειδή, μικροσκοπικά κοχλιακά εμφυτεύματα και ευέλικτες συσκευές απεικόνισης ενσωματωμένες σε ρούχα θα κατέγραφαν οπτικά και ακουστικά ερεθίσματα αβίαστα.
Με ένα τόσο εκτενές σύνολο δεδομένων, η ερευνητική ομάδα θα εκμεταλλευόταν ένα εξαιρετικά προηγμένο δίκτυο βαθιάς μάθησης που αποτελείτο από 1,000 στρώματα και 2 τρισεκατομμύρια βάρη, αναφερόμενο ως το TraGeDy Net, για να προβλέψει τη συμπεριφορά σε μισή διάρκεια ζωής ενός ατόμου προερχόμενη αυστηρά από τη νευρική του δραστηριότητα. Αφού ολοκληρωθεί αυτή η διαδικασία, το μοντέλο θα εκτιμούσε στη συνέχεια και θα προέβλεπε τη συμπεριφορά κατά τη διάρκεια της υπόλοιπης μισής διάρκειας ζωής—επιτυγχάνοντας μια εκπληκτική τιμή R² 0.99.
Ωστόσο, ενώ αυτό το θεωρητικό άρθρο θα ήταν αναμφισβήτητα ένα εξαιρετικό επίτευγμα, θα παρουσίαζε επίσης σημαντικές προκλήσεις όσον αφορά την κατανάλωση και την κατανόηση. Ο όγκος των δεδομένων πιθανώς θα καθιστούσε το κύριο κείμενο πυκνό και δυσνόητο, πιθανότατα γεμίζοντας χιλιάδες σελίδες και οδηγώντας σε απώλεια πολύτιμων πληροφοριών που θα θάβονταν μέσα σε αμέτρητες συμπληρωματικές φιγούρες. Για παράδειγμα, κρίσιμες συγκρίσεις μπορεί να βρεθούν σε συμπληρωματικά υλικά—αλλά πόσοι αναγνώστες θα χρειαζόταν να διασχίσουν αποτελεσματικά αυτά; Το γεγονός παραμένει: η πολυπλοκότητα των δεδομένων που δημιουργούνται από την παρακολούθηση 86 δισεκατομμυρίων νευρώνων στον ανθρώπινο εγκέφαλο οδηγεί σε μια εκπληκτική βάθρα πληροφορίας. Στο βιβλίο μου, The Spike: An Epic Journey Through the Brain in 2.1 Seconds, εκτιμώ ότι ένας μέσος άνθρωπος βιώνει περίπου 34 δισεκατομμύρια εκτινάξεις μόνο στον φλοιό κατά τη διάρκεια της ζωής του. Αναμφίβολα, τα συμπεριφορικά δεδομένα από μόνα τους θα αποτελούσαν ένα ακόμα πιο περίπλοκο δίκτυο συνδέσεων.
Παρά την πιθανή έλξη ενός άρθρου νευροεπιστήμης αυτού του μεγέθους, είναι απίθανο να αφιερώσει κάποιος χρόνο για να το διαβάσει—η πολυπλοκότητά του είναι απλώς συντριπτική. Η στατική φύση τέτοιων μορφών αποτυγχάνει να αντικατοπτρίσει την ρευστή, μη γραμμική πρόοδο της επιστημονικής ανακάλυψης, αφήνοντας τους ερευνητές να παλεύουν με την αδιάσπαστη αλυσίδα της γραμμικής τεκμηρίωσης που δεν ταιριάζει στην πάντα εξελισσόμενη τοπιογραφία της επιστημονικής κατανόησης.
“Ζούμε σε μια εποχή όπου τα δεδομένα μας θα γίνουν ολοένα και πιο περίπλοκα, απαιτώντας να επαναστατήσουμε στο πώς μοιραζόμαστε τη γνώση.”
Για να απεικονίσουμε την πιεστική ανάγκη για προσαρμογή, μπορούμε να στραφούμε προς υπάρχουσες ερευνητικές πρωτοβουλίες που ήδη θολώνουν τις γραμμές μεταξύ παραδοσιακής και σύγχρονης διαχείρισης δεδομένων. Έργα όπως το FlyWire, το οποίο δημιουργεί έναν ολοκληρωμένο συνδετότυπο του ενήλικου θηλυκού εγκεφάλου της Drosophila, έχουν πρωτοστατήσει σε νέα μοντέλα δημοσίευσης. Αυτά τα μοντέλα εκμεταλλεύονται πύλες όπου πλήρη σύνολα δεδομένων καθίστανται προσβάσιμα παράλληλα με περιγραφικά εργαλεία που επιτρέπουν στους ερευνητές να αλληλεπιδρούν άμεσα με τα δεδομένα. Για παράδειγμα, οι μελέτες που βασίζονται στον συνδετότυπο του FlyWire όχι μόνο πέτυχαν ανεξάρτητα αλλά απέφεραν έρευνες που χρησιμοποίησαν τον συνδετότυπο για να εξετάσουν τη δυναμική της νευρικής κυκλωματικής, αποκτώντας πληροφορίες σχετικά με συγκεκριμένους τύπους κυττάρων
