뉴런에 대한 해석 가능한 기계 학습 접근 방식

Scientific Reports 13권, 기사 번호: 5567(2023) 이 기사 인용

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대뇌 피질의 복잡성은 그 기능의 기초가 되며 우리를 인간으로 구별합니다. 여기에서는 이미지 수준 조사에서 대뇌 피질 영역의 뉴런 수준 표현으로 초점을 이동하는 정량적 조직학에 대한 원칙적인 실제 데이터 과학 방법론을 제시합니다. 이미지의 뉴런은 픽셀 단위 이미지 콘텐츠가 아닌 연구 주제로 사용됩니다. 우리의 방법론은 전체 조직학적 섹션에 걸친 뉴런의 자동 분할과 개별 뉴런의 뉴런 표현형 및 뉴런 주변의 특성을 반영하는 광범위한 엔지니어링 기능 세트에 의존합니다. 뉴런 수준 표현은 표현형을 피질 층에 매핑하기 위해 해석 가능한 기계 학습 파이프라인에 사용됩니다. 우리의 접근 방식을 검증하기 위해 우리는 신경 해부학 및 조직학 분야의 전문가 3명이 수동으로 주석을 추가한 고유한 피질 층 데이터 세트를 만들었습니다. 제시된 방법론은 결과에 대한 높은 해석 가능성을 제공하여 인간 피질 조직에 대한 더 깊은 이해를 제공하여 새로운 과학적 가설을 공식화하고 데이터 및 모델 예측의 체계적인 불확실성에 대처하는 데 도움이 될 수 있습니다.

인간의 대뇌 피질은 수십억 개의 뉴런으로 구성된 고도로 조직화되고 복잡한 구조입니다. 인간 대뇌 피질의 가장 눈에 띄는 특징 중 하나는 대뇌 반구의 표면과 평행하고 서로 겹쳐진 층류 구조인 피질층입니다. 이 층 구조는 각 피질 층에 특정한 세포 밀도, 크기 및 뉴런 모양의 변화로 인해 발생합니다. 전체 대뇌 피질은 층 수에 따라 6층의 신피질(또는 등피질)과 동피질로 세분될 수 있으며, 이는 더 나아가 2층의 고피질, 3층의 대뇌피질, 일반적으로 5층의 중피질로 세분화될 수 있습니다. . 오늘날 가장 많이 사용되는 신피질층 분류는 20세기 초 Korbinian Brodmann이 개발한 개념에 기초한 분류입니다1. 이 분류에서 신피질은 신경 유형, 수, 크기, 모양, 밀도 등과 같은 신경 기능에 따라 구별되는 6개의 층으로 구성됩니다. Brodmann은 그의 정액 연구에서 신피질의 구성에 대한 이전 연구도 요약하여 다음과 같이 설명했습니다. 일반 신피질에 대해 연구자들은 4~7층의 층 수를 설명하는 데 있어 상당한 차이를 보였습니다. 따라서 대뇌 피질의 생물학적 특징은 인간 관찰자가 개발한 임의의 기준에 의해 묘사되지만 피질 층은 추론할 수 있습니다. 더욱이, 대뇌 피질 전체에 걸쳐 층의 구성, 크기 및 수가 일정하지 않습니다. 이러한 세포구조적 특징의 변형에 기초하여 대뇌 피질은 더 작은 피질, 세포구조적 영역으로 나눌 수 있습니다. 20세기 초에 세포건축학(즉, 피질 건축 계획 연구) 분야의 연구자들은 대뇌 피질을 더 작은 구조 단위로 나누는 여러 세포건축학 지도를 개발했습니다. 가장 영향력 있는 두 단위는 Brodmann1,2 및 다른 하나는 von Economo와 Koskinas3입니다. 모든 세포구조적 영역에 대해 다른 영역과 구별되는 명확한 기능 세트를 정의할 수 있습니다. 그러나 두 영역 사이의 경계가 항상 명확한 것은 아니며 오히려 한 영역에서 다른 영역으로 점진적으로 변화하는 전환 영역입니다. 이러한 전환 부분에서는 인간 관찰자가 피질 영역과 영역 내의 층판을 정확하고 일관되게 묘사하는 것이 종종 어렵습니다. 이러한 구조 분석에 대한 관심은 세포구조 구조의 특징과 피질 기능 사이의 관계에 대한 증거에 의해 주도됩니다. 오늘날에는 뉴런이 뇌에 분포하는 방식에 따라 그 기능이 결정된다고 믿어집니다. 뇌의 기능을 뒷받침하는 미세한 구조의 미묘함은 피질 전체의 세포 조직을 연구함으로써 아주 자세하게 특성화될 수 있습니다4. 그러나 이 분야의 조사는 대부분 수동으로 수행되고, 연구자의 상당한 시간이 필요하며, 관찰자 ​​의존적 편견을 도입하고 연구의 재현성을 방해합니다5. 기술이 발전함에 따라 점점 더 디지털화된 조직학적 데이터를 이용할 수 있게 되었습니다. 컴퓨터 지원 방법은 피질의 조직학적 부분의 자동화된 처리를 통해 피질 구조에 대한 보다 빠르고 객관적이며 처리량이 높은 조사를 위한 수단을 제공합니다. 이를 통해 연구자들은 뇌의 해부학적, 기능적 구성을 더 잘 이해하고 신경 및 정신 질환으로 인한 뇌 구조의 미묘한 변화를 관찰함으로써 다양한 과학적 질문에 답할 수 있습니다.