HotLine 097 808 6789
FreeShipping Các đơn hàng nội thành Hà Nội
Mở cửa 7h30-21h30 Tất cả các ngày trong tuần
Giỏ hàng0 sản phẩm

Bản đồ 3D độ phân giải cao của não chuột

Everon Thái Hà13/05/2020

Viện Khoa học Não Allen của Mỹ xây dựng thành công phiên bản thứ ba của bản đồ 3D não chuột, được gọi Khung tọa độ chung Allen (CCFv3).

Bản đồ 3D độ phân giải cao của não chuột

Ảnh chụp cắt lớp hai photon của CCFv3 nhìn từ trên xuống.  Ảnh: Viện Khoa học Não Allen.

Sau ba năm thu thập dữ liệu chuyên sâu và vẽ cẩn thận, bản đồ CCFv3 đã hoàn tất và được công bố trên tạp chí Cell vào ngày 7/5. Nhóm nghiên cứu cho biết đã phác họa tỉ mỉ tất cả các đỉnh, rãnh và viền của mẫu vật chỉ dài 1,27 cm và nặng như một viên kẹo, đó chính là bộ não của một con chuột trong phòng thí nghiệm.

Chuột từ lâu được sử dụng rộng rãi trong các nghiên cứu y sinh. Não của chúng được chia thành hàng trăm khu vực khác nhau, mỗi khu vực chứa tới 100 triệu tế bào. Trong bối cảnh các bộ dữ liệu về khoa học thần kinh càng ngày càng nhiều và phức tạp hơn, các nhà nghiên cứu cần một bản đồ tọa độ chung của não chuột để đồng bộ chính xác nhiều loại dữ liệu khác nhau vào không gian 3D để so sánh và đối chiếu.

Để dễ hình dung hơn, hãy liên tưởng chức năng của bản đồ mới với thiết bị GPS trên điện thoại. Thay vì tự tìm kiếm vị trí trên bản đồ giấy dựa trên những gì thấy được ở xung quanh, GPS sẽ cho bạn biết mình đang ở đâu. Với các bộ dữ liệu chứa hàng nghìn hoặc hàng triệu thông tin khác nhau, việc có được một tập hợp tọa độ chung là rất cần thiết.

"Trước đây, các nhà khoa học chỉ xác định các khu vực khác nhau của não chuột bằng mắt. Khi phải xử lý nhiều dữ liệu hơn, phương pháp thủ công đó không còn hữu dụng nữa", Tiến sĩ Lydia Ng, Giám đốc cấp cao của Khoa Công nghệ, Viện Khoa học Não Allen cho biết. Ông là một trong hai tác giả chính của CCFv3, cùng với Tiến sĩ Julie Harris, Phó giám đốc Khoa Giải phẫu học Thần kinh tại Viện Allen.

Bản đồ 3D độ phân giải cao của não chuột

Một góc nhìn nghiêng của CCFv3. Ảnh: Viện Khoa học Não Allen.

Bản đồ CCFv3 được nâng cấp dựa trên một phiên bản có độ phân giải thấp được phát hành vào năm 2016. Phiên bản mới này đã được nâng cấp với độ phân giải cao đến mức có thể xác định vị trí của từng tế bào riêng lẻ.

Tiến sĩ Nick Steinmetz, trợ lý giáo sư tại Đại học Washington của Mỹ, một thành viên trong nhóm nghiên cứu, đã sử dụng CCFv3 trong một nghiên cứu gần đây về hoạt động của tế bào thần kinh ở chuột, bằng cách cho chuột quan sát các hình ảnh khác nhau trong phòng thí nghiệm và dùng các đầu dò điện nhỏ để ghi lại cùng lúc hoạt động của hàng trăm tế bào thần kinh trên một số vùng não.

Khi phân tích dữ liệu, các nhà khoa học nhận thấy nhiều phần của não chuột tham gia vào việc lựa chọn hình ảnh hơn họ nghĩ. Nhóm nghiên cứu cần có một cái nhìn toàn cảnh và CCFv3 đã giúp họ làm điều này.

"Bản đồ là nguồn tài nguyên vô cùng quan trọng. Nó cho phép thực hiện ý tưởng nghiên cứu ở cấp độ toàn bộ não", Steinmetz nhấn mạnh, "Khung tọa độ chung (CCF) có thể giúp ta bao quát tất cả các vị trí tốt hơn khi thu nhận dữ liệu từ hàng trăm khu vực trên não chuột."

Để tạo ra CCFv3, các nhà khoa học đã chia não thành các điểm ảnh ảo ba chiều (được gọi là voxels) và gán cho mỗi điểm một tọa độ duy nhất. Nhóm nghiên cứu lúc này chỉ định từng voxels cho một trong hàng trăm vùng khác nhau của não chuột và tạo viền cẩn thận cho các khu vực riêng biệt. Bộ dữ liệu sử dụng cho tập bản đồ này đến từ nhiều loại thí nghiệm được thực hiện tại Viện Allen trong nhiều năm qua, bao gồm việc giải phẫu não của gần 1.700 động vật khác nhau. Điều này tạo nên sự độc nhất cho CCFv3 so với các bản đồ não tham chiếu khác.

Trước đây, bản đồ não chuột hầu như được thể hiện dưới dạng 2D bằng cách xếp chồng các khung mô hình não với chiều sâu khác nhau. Đối với một số loại dữ liệu, hình thức bản đồ 2D được ứng dụng rất tốt. Tuy nhiên, đối với các nghiên cứu khoa học thần kinh hiện đại, việc xem xét hoạt động của tế bào thần kinh hoặc đặc điểm tế bào trên toàn bộ não cần sử dụng bản đồ 3D.

Nhóm nghiên cứu cho biết các phiên bản tiếp theo của CCF trong tương lai có thể sẽ ứng dụng máy móc hoặc các hình thức tự động hóa khác, thay vì phải điều khiển bằng tay tốn nhiều công sức trong phiên bản hiện tại.

Đoàn Dương (Theo Phys)

Bình luận