Neuron-wikipédiával serkentik a felfedezéseket

Az agyat alkotó több milliárdnyi neuronról az elmúlt évtizedek során döbbenetes mennyiségű biofizikai információ halmozódott fel. A kutatók munkáját akarja támogatni az adatok értelmezhetővé tételével a Carnegie Mellon University idegkutatóinak és számítógépes szakembereinek új fejlesztése, ami centralizált erőforrás: szabadon hozzáférhető weboldal formájában – NeuroElektro - indexálja a neuronokkal kapcsolatos elektrofiziológiai információt, és lehetővé teszi az idegsejtek funkcióival kapcsolatos tudás további összegyűjtését és az egyes idegsejtek működésének összehasonlítását is. A honlapon elérhető adatok leírását és néhány olyan példaértékű analízis bemutatását, amelyeket a honlap felhasználásával végeztek, az idegkutatók – Shreejoy J. Tripathy és munkatársai – a Journal of Neurophysiology című szaklap legutóbbi számában tették közzé (Brain-wide analysis of electrophysiological diversity yields novel categorization of mammalian neuron types).

Fizikai és funkcionális tulajdonságaik alapján az agysejteket kb. 300 típusra lehet osztani, az ezzel kapcsolatos kutatások eredményei több tízezernyi tanulmányban találhatók. Shreejoy Tripathy és munkatársai adatbányászati eszközökkel összegyűjtötték és rendszerezték az adatokat, ezáltal lehetővé vált ezek új típusú elemzése. Mint a tanulmány vezető szerzője, Nathan Urban elmondja, ha azon gondolkodunk, hogy hogyan épül fel az agy, netán újra akarjuk tervezni agyunk működését, tudnunk kell, hogy milyen részei vannak. Azonban jelenleg, bár az agy egyes részeiről sokat tudunk, más részeivel kapcsolatosan csak minimális információval rendelkezünk. Ha meg tudjuk határozni, mi az, amit egyes neuronokról már tudunk, és mit alkalmazhatunk ebből a tudásból a kevésbé ismert idegsejtekre is, az nagymértékben ki fogja bővíteni a neuronok funkcióival kapcsolatos ismereteinket.

Shreejoy Tripathy több mint tízezer tanulmányt válogatott ki, amelyek olyan fiziológiai adatokat tartalmaznak, amelyek leírják, hogyan reagálnak neuronok különböző ingerekre. E tízezer tanulmányt szövegelemző algoritmusokkal „olvasta el”. A szövegelemző algoritmusok azonosították, hogy milyen típusú neuronról szól a szöveg, és elkülönítették a szövegből az adott típusú neuron működését leíró elektrofiziológiai adatokat. Az algoritmusok továbbá arról is információt szereztek, hogy az adott tanulmányban tárgyalt kísérleteket hogyan folytatták le, és korrigálták az adatokat, hogy a különböző kísérletekből származó adatok összehasonlíthatók legyenek. Mindezek nyomán kb. 100 különböző típusú neuronról gyűlt össze standardizált adat - normalized dataset -, amit aztán a kutatók a NeuroElektro oldalon publikáltak.

Mivel az információ adatbányászat eredményeképp jött létre, a kutatók validálták is annak nagy részét, és létrehoztak egy mechanizmust is, amivel a felhasználók megjelölhetik azt az adatot, ami szerintünk további evaluációt igényel. A website felhasználói minimális adminisztrátori segítséggel új adatokat is feltölthetnek az oldalra.

Mint Nathan Urban elmagyarázza, a NeuroElektro egy olyan dinamikus környezet, ahol az emberek gyűjthetik, finomíthatják és bővíthetik az adatokat – a világ bármely részén dolgozzon is egy idegkutató, a website hasznosítható lesz a számára. Az oldal segítségével megkereshetők pl. az azonos fiziológiai tulajdonságú neuroncsoportok, ami segítséget nyújt a neuronok működésének megértéséhez. Így pl. ha egy kutató talál egy olyan idegsejtet a neokortexben, ami spontán módon tüzel, a NeuroElektro segítségével más spontán módon tüzelő neuronokat kereshet, és hipotézist alkothat, hogy vajon az újonnan felfedezett és a régebbről ismert spontán módon tüzelő neuronoknak ugyanaz-e a működési mechanizmusa.

A website használati módját demonstrálandó a kutatók összehasonlították a szakirodalomban legrészletesebben tárgyalt 30 idegsejttípus – pl. a memóriáért felelős hippokampális piramissejtek, az addikcióban szerepet játszó középagyi dopaminerg neuronok - elektrofiziológiai adatait. Az idegsejtek között számos hasonlóságot találtak, ezek némelyike nem okozott meglepetést, azonban némelyik igen meglepte a kutatókat – ezek a meglepő hasonlóságok a jövőbeli kutatásoknak jelentenek ígéretes irányvonalat, teszik hozzá a tudósok, akik jelenleg a NeuroElektro adatait egyéb fajta információkkal hasonlítják össze, így pl. a neuronok génexpressziós mintázataival. Ennek során egy másik publikus adatbázist használnak - Allen Brain Atlas -, és azt próbálják kideríteni, hogy vajon a hasonló elektromos funkciójú neuronok génexpressziós mintázata is hasonló-e. „Sok időbe és rengeteg pénzbe kerülne az idegsejtek fiziológiai és génexpressziós sajátosságait egyaránt feltárni, azonban a NeuroElektro révén mindez jóval hatékonyabban megoldható” – mondja Urban.