Мозг собрали в единую карту: она объединяет данные от клеток до целых областей

Программный комплекс siibra связывает миллиарды нейробиологических данных из разных источников, позволяя анализировать мозг, обучать ИИ и точнее планировать медицинские процедуры

Учёные представили программный комплекс siibra, который объединяет разрозненные данные о человеческом мозге в единый многоуровневый цифровой атлас. Разработка позволяет работать с информацией разных масштабов — от клеток и молекул до крупных структур мозга и связей между ними — через интерактивный веб-интерфейс, библиотеку на языке Python и программный API.

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

Новый комплекс связывает данные МРТ, микроскопии, анализа связей между областями мозга и других методов с единой системой координат — цифровым атласом. В основе используется Multilevel Human Brain Atlas — многоуровневый атлас мозга человека, 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 обеспечивает доступ более чем к 7 ТБ мультимодальных данных, включая изображения, таблицы и числовые массивы. При этом пользователю не нужно загружать огромные наборы данных целиком: система позволяет получать информацию только для нужных областей мозга и выполнять воспроизводимый анализ на основе этих данных.

Важная особенность системы — вероятностная привязка данных к областям мозга. Анатомия мозга отличается 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 показали практическое применение системы на примере глубокой стимуляции мозга — метода лечения некоторых неврологических заболеваний с помощью имплантируемых электродов. Повторный анализ данных с использованием 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 отмечают, что siibra создаёт основу для дальнейшего применения больших данных и ИИ в нейронауках: от анализа работы мозга и построения цифровых моделей до разработки новых медицинских инструментов. В будущих версиях планируется добавить ИИ-инструменты анализа и подключить дополнительные международные базы данных.