A módszerek szivárványa: Mekkorát és milyen gyorsan szeretnél látni?

2022. szeptember 11. vasárnap

A Forma 1 egyre gyorsabb és kevesebbet fogyasztó autóit a mérnökök által kidolgozott új megoldások hajtják előre. Hasonlóan, az agykutatás nagy áttöréseit módszertani újdonságok alapozzák meg.

 

Ahogy azt a „Mi az az idegtudomány?” és a szerveződési szintek-ről szóló bejegyzésekben bemutattuk, az agyat eltérő irányokból vizsgáló kutatók kérdéseik megválaszolására egyedi módszereket használnak. Az egyes vizsgálati módszerek az agy szerkezetének és működésének elemzését különböző térbeli és időbeli léptékben teszik lehetővé.

 


A két, kicsit hasonló ábra azt mutatja, hogy a térbeli skálán (függőleges), mely a nm-től a méterig terjedve lefedi a makromolekuláktól a viselkedő embert, illetve az időskálán (vízszintes) a msec-től a hónapokig terjed, mely agyi folyamatok (felső ábra) és milyen módszerek (alsó ábra) hol helyezkednek el.

 

 

Az alsó ábra két részből áll. Jobb alsó sarka a 30 évvel ezelőtt rendelkezésre álló módszereket mutatja. Az ábra fő részéhez képest a különbség az, hogy a korábbi módszerek ábrájának közepe üres, hiányoztak azok a módszerek, amelyek a közepes térbeli és időbeli felbontást tudták vizsgálni. Az elmúlt évtized hatalmas előrelépését, mely összekötötte az alulról és a felülről az agyat vizsgáló kutatókat és ezáltal lehetővé tette, hogy bemutassuk hogyan működik az agy, ezeknek, a lukat betöltő módszereknek (optogenetika, fMRI, mikro stimuláció, sokcsatornás mező potenciálok) köszönhetjük. Ezek tették lehetővé, hogy az agyterületek viselkedés közbeni dinamikája és nagy idegsejt csoportok működése közötti megfelelést vizsgálhassuk. Kicsit hangzatosan szólva, a pszichológiát összeköthessük a neurobiológiával.


A megfigyelhetőség határait térben és időben egyre jobban kitoltuk. A fénymikroszóp megengedte a struktúrák mm és um szintjén való megfigyelését, az elektron mikroszkóp ezt a nm szintjére vitte le, de az atomic force mikroszkóppal már egyedi atomokat is megfigyelnek, akiket ez érdekel. Az idegsejtek működésének megfigyelése a térbeli skálán az agy léptékű felbontástól (EEG) a molekuláris szintű felbontásig (FRET) lehetséges. Az időbeli felbontásban az elektrofiziológiai módszerek az óráktól a milliszekundumig működnek. A képalkotó módszereknél még van mit fejlődni, az fMRI időbeli felbontása 3-5 másodperc (ugye az idegsejt msec szinten működik), térbeli felbontása mm körüli (az idegsejtek mm alatti léptékűek), a 2 foton mikroszkópiában használt feszültség érzékeny festékek felbontása a 10 msec, de már fejlesztik a feszültség érzékeny festékeket, melyek időbeli felbontása vetekszik az elektrofiziológiai módszerek felbontásával (sajnos most, 2022ben érzékenységük még hagy kívánnivalókat maga után).


És ugye nem csak a tér és időbeli felbontás skálájának lefedésében történt hatalmas előrelépés, hanem a párhuzamosan mérhető elemek: molekulák, sejtek, agyterületek számában is. A fenti 2D ábra igazából 3Dben lenne méltányolható, ahol a merőleges harmadik tengely a mért elemek számát mutatná. Itt is hatalmas előrelépések történtek. Manapság már van, ahol 8 idegsejtből vezetnek el jeleket egyszerre voltage clamp elektódával, több száz elektródával vizsgálják a mezőpotenciálokat, sejaktivitást és az EEGt, illetve ezer fölötti agyterületet vagy optogenetikailag jelölt idegsejtet vizsgálnak fMRI vel vagy 2-foton mikroszkóppal.

 

Ennek a hatalmas adatmennyiségnek az elemzéséhez matematikusoktól és fizikusoktól kölcsönzött és továbbfejlesztett módszereket használnak az idegtudományok. Az igazság az, hogy nem csak a módszereket kölcsönözzük, hanem a matematikusokat és fizikusokat is :). Az agykutatás és a molekuláris biológia kérdéseinek vizsgálatára kialakult a biomatematika. Intézetünkben sok olyan kollegánk van, akik matematikusként, de még inkább fizikusként végezték tanulmányaikat.


A módszerek egy része a jelek feldolgozásával foglalkozik a másik része pedig az összefüggések megtalálásával. Ha egy elem helyett többet vizsgálunk akkor hatalmas kombinatorikai robbanás következik be a lehetséges kölcsönhatások vizsgálatában. Hiszen 1 elem esetén 1 dolgot kérdezhetünk. 2 elem esetében a kölcsönhatások lehetséges száma 2 (oda és vissza), 3 elem esetében már 6, 4 elem esetében 12, 5 elem esetén 20. Egész pontosan N*N-1. Ezt a gombafelhőt adatbányász módszerek használatával lehet elemezni és alapvetően új típusú következtetéseket lehet segítségükkel levonni. Csak néhány példa: a Fourier analízis a jelek ritmikusságát vizsgálja, a kereszt korrelációk vagy kereszt spektrumok a jelek időbeli vagy térbeli összefüggésének megállapításában segítenek, a PCA megtalálja az egymástól függetlenül ható elemkombinációkat és ezáltal a kölcsönhatásokban fontos és nem fontos elemeket el tudjuk különíteni egymástól, az ICA megmutatja melyik elemkombinációk mivel járulnak hozzá a hatáshoz, klaszter analízissel összefüggő csoportokat lehet kialakítani, Markov analízissel kitalálhatjuk milyen állapotokon keresztül mehet át a rendszer és ezek milyen valószínűséggel követik egymást, Granger kauzalitás vizsgálattal a kölcsönhatások irányát és erősségét lehet becsülni. Sok módszernek az a lényege, hogy a rengeteg adatból kibogarásszuk mi a lényeges és mi a lényegtelen, illetve, hogy a rengeteg lehetséges összefüggésből levont következtetések melyike csak véletlen és melyik, ami igazán fontos. A kapcsolatrendszerek elemzésére, pedig a gyorsan fejlődő hálózat elmélet módszereit használjuk.

 

A szivárvány színeiről, majd számos további bejegyzésben fogunk beszámolni.

 

 

Kérdés a mai napra: Téged a szivárvány melyik eleme fogott meg a legjobban? Melyik szintet és milyen időablakban vizsgálnád?

Korábbi hozzászólások
Még nincsenek hozzászólások
Új hozzászólás
A hozzászólások moderáltak, csak az Admin jóváhagyása után jelennek meg!