Создана уникальная карта мозга: от клеток до крупных областей в одном устройстве

Программный комплекс siibra интегрирует миллиарды нейробиологических данных из различных источников, что позволяет исследовать мозг, обучать ИИ и более точно планировать медицинские процедуры

Учёные представили программный комплекс siibra, который объединяет разрозненные данные о человеческом мозге в единый многоуровневый цифровой атлас. Эта разработка позволяет работать с информацией различных уровней — от клеток и молекул до крупных структур мозга и их взаимосвязей — через интерактивный веб-интерфейс, библиотеку на Python и программный API.

Описание системы было опубликовано в журнале Nature Methods. Основная проблема, которую решает система, заключается в том, что современные данные о мозге хранятся в различных форматах, создаются разными методами и используют разные системы координат.

Новый комплекс связывает данные МРТ, микроскопии, анализа взаимосвязей между областями мозга и другими методами с единой системой координат — цифровым атласом. В его основе лежит Multilevel Human Brain Atlas — многоуровневый атлас человеческого мозга, интегрированный с европейской исследовательской платформой EBRAINS. Он объединяет крупномасштабные модели мозга с микроскопическими картами, включая Julich Brain — трёхмерный атлас областей коры и подкорковых структур.

siibra уже предоставляет доступ более чем к 7 ТБ мультимодальных данных, включая изображения, таблицы и числовые массивы. При этом пользователю не нужно загружать все большие наборы данных сразу: система позволяет получать информацию только для необходимых областей мозга и проводить воспроизводимый анализ на основе этих данных.

Ключевая особенность системы — вероятностная привязка данных к областям мозга. Анатомия мозга варьируется у разных людей, поэтому жёсткие границы между структурами не всегда подходят для точного анализа. Вместо этого siibra использует статистические карты, учитывающие индивидуальные различия, что особенно важно при сопоставлении данных МРТ, гистологии (изучения тканей под микроскопом) и электрофизиологических измерений.

Авторы продемонстрировали практическое применение системы на примере глубокой стимуляции мозга — метода лечения некоторых неврологических заболеваний с применением имплантируемых электродов. Повторный анализ данных с помощью siibra показал, что при определении зоны стимуляции в таламусе (области мозга, передающей сигналы между различными отделами нервной системы) отдельные структуры могут быть ошибочно приняты за соседние. Более точное сопоставление анатомических карт и данных пациентов может повысить точность таких процедур.

Разработчики подчеркивают, что siibra создает основу для дальнейшего использования больших данных и ИИ в нейронауках: от анализа функционирования мозга и построения цифровых моделей до разработки новых медицинских инструментов. В будущих версиях планируется добавить ИИ-инструменты анализа и подключить дополнительные международные базы данных.