Approccio di machine learning interpretabile per i neuroni

Rapporti scientifici volume 13, numero articolo: 5567 (2023) Citare questo articolo

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La complessità della corteccia cerebrale è alla base della sua funzione e ci distingue come esseri umani. Qui, presentiamo una metodologia di scienza dei dati veritiera di principio per l'istologia quantitativa che sposta l'attenzione dalle indagini a livello di immagine verso rappresentazioni a livello di neurone delle regioni corticali, con i neuroni nell'immagine come oggetto di studio, piuttosto che il contenuto dell'immagine in termini di pixel. La nostra metodologia si basa sulla segmentazione automatica dei neuroni in intere sezioni istologiche e su un ampio insieme di caratteristiche ingegnerizzate, che riflettono il fenotipo neuronale dei singoli neuroni e le proprietà dei quartieri neuronali. Le rappresentazioni a livello neuronale vengono utilizzate in una pipeline di apprendimento automatico interpretabile per mappare il fenotipo sugli strati corticali. Per convalidare il nostro approccio, abbiamo creato un set di dati unico di strati corticali annotati manualmente da tre esperti di neuroanatomia e istologia. La metodologia presentata offre un'elevata interpretabilità dei risultati, fornendo una comprensione più profonda dell'organizzazione della corteccia umana, che può aiutare a formulare nuove ipotesi scientifiche, nonché a far fronte all'incertezza sistematica nei dati e nelle previsioni dei modelli.

La corteccia cerebrale umana è una struttura complessa e altamente organizzata composta da miliardi di neuroni. Una delle caratteristiche più importanti della corteccia cerebrale umana sono gli strati corticali: strutture laminari parallele alla superficie dell'emisfero cerebrale e sovrapposte l'una sull'altra. Questa struttura a strati è causata da variazioni nella densità cellulare, nella dimensione e nella forma dei neuroni, specifiche per ciascuno strato corticale. L'intera corteccia cerebrale può essere suddivisa, in base al numero di strati, in una neocorteccia (o isocorteccia) a sei strati e in un'allocorteccia che può essere ulteriormente suddivisa in una paleocorteccia a due strati, un'archicorteccia a tre strati e solitamente una mesocorteccia a cinque strati. . Oggi la classificazione più utilizzata degli strati neocorticali è quella basata sul concetto sviluppato da Korbinian Brodmann all'inizio del XX secolo1. In questa classificazione, la neocorteccia è composta da sei strati differenziati per caratteristiche neuronali come tipo, numero, dimensione, forma, densità neuronale, ecc. Nel suo lavoro fondamentale, Brodmann ha anche riassunto il lavoro precedente svolto sulla composizione della neocorteccia mostrando che in della generica neocorteccia, i ricercatori differivano significativamente nel descrivere il numero di strati che vanno da quattro a sette. Pertanto, possiamo dedurre che gli strati corticali, nonostante le caratteristiche biologiche della corteccia cerebrale, sono delineati da criteri arbitrari sviluppati da osservatori umani. Inoltre, la composizione, la dimensione e il numero degli strati non sono costanti in tutta la corteccia cerebrale. Sulla base delle variazioni di queste caratteristiche citoarchitettoniche, la corteccia cerebrale può essere divisa in aree corticali citoarchitettoniche più piccole. All'inizio del XX secolo i ricercatori nel campo della citoarchitettura (cioè lo studio del piano di costruzione corticale) svilupparono diverse mappe citoarchitettoniche che dividevano la corteccia cerebrale in unità strutturali più piccole; due delle più influenti furono quella sviluppata da Brodmann1,2 e l'altro di von Economo e Koskinas3. Per ogni area citoarchitettonica è possibile definire un chiaro insieme di caratteristiche che la distinguono dalle altre aree. Tuttavia, i confini tra due aree non sono sempre netti, ma costituiscono piuttosto un'area di transizione con cambiamenti graduali dall'una all'altra. In queste parti di transizione è spesso difficile per l'osservatore umano delineare in modo preciso e coerente sia le aree corticali che le lamine all'interno delle aree. L'interesse per l'analisi di queste strutture è guidato dall'evidenza della relazione tra caratteristiche della struttura citoarchitettonica e funzioni corticali. Oggi si ritiene che il modo in cui sono distribuiti i neuroni nel cervello ne determini la funzione. Le sottigliezze di questa sottile struttura del cervello alla base della sua funzione possono essere caratterizzate in grande dettaglio studiando l'organizzazione delle cellule nella corteccia4. Tuttavia, le indagini in questo campo vengono svolte per lo più manualmente, richiedono una notevole quantità di tempo da parte dei ricercatori, introducono pregiudizi dipendenti dall'osservatore e ostacolano la riproducibilità della ricerca5. Con l’avanzare della tecnologia, diventano disponibili sempre più dati istologici digitalizzati. I metodi assistiti da computer forniscono i mezzi per indagini più rapide, più obiettive e con una maggiore produttività delle strutture corticali attraverso l'elaborazione automatizzata di sezioni istologiche della corteccia. Ciò consente ai ricercatori di rispondere a varie domande scientifiche comprendendo meglio l’organizzazione anatomica e funzionale del cervello, nonché osservando sottili cambiamenti nelle strutture cerebrali causate da malattie neurologiche e psichiatriche.