Już Platon pisał, że każde przeżycie powoduje w mózgu pewną zmianę — proces ten opiera się na pamięci, a w szczególności na pamięci długotrwałej. Nad tym zjawiskiem pracuje zespół badawczy na Marine Biological Laboratory (MBL) w Woods Hole w stanie Massachusetts, kierowany przez prof. Andre Fentona z New York University oraz dra Abhisheka Kumara z University of Wisconsin–Madison.
„Celem mojego życia jest zrozumienie, jak działa umysł, a szczególnie pamięć — nie tylko jako ślad przeszłości w mózgu, lecz jako ekstrapolacja przyszłości, jaką mózg jest w stanie przewidzieć” — mówi Fenton. Aby przyspieszyć badania, zespół włączył do pracy zaawansowane narzędzia obliczeniowe: karty graficzne NVIDIA RTX, stacje robocze HP Z oraz platformę rzeczywistości wirtualnej syGlass, która umożliwia interaktywną eksplorację danych 3D. Projekt jest dodatkowo finansowany ze środków National Institute of Mental Health oraz Chan Zuckerberg Initiative.
Neuronalny „las” i poszukiwanie znaczników
Głównym obiektem zainteresowania badaczy jest hipokamp — łukowata struktura mózgu przypominająca kształtem morskiego konika. Fenton porównuje komórki hipokampu do lasu: miliardy neuronów wyglądają jak pnie drzew, a wypustki neuronów jak liście. Zespół skupia się na bardzo małej części tych „liści” — na białkowych znacznikach obecnych na wypustkach. Każdy z tych znaczników ma zaledwie około jednego mikrometra długości, a istotne dla badania markery stanowią tylko około 1% wszystkich znaczników w hipokampie, co czyni ich odnalezienie wyjątkowo czasochłonnym i uciążliwym zadaniem.
Przed wdrożeniem nowych technologii zbieranie i analiza wystarczającej ilości trójwymiarowych danych o tych znacznikach były główną przeszkodą. Dzięki stacjom roboczym HP i procesowaniu na kartach NVIDIA RTX zespół był w stanie wykonać pierwszy, kluczowy krok: przechwycić, sprawdzić i przechować obrazy 3D. Badacze zgromadzili w ten sposób 10 terabajtów danych wolumetrycznych, które następnie przeszły inspekcję jakościową wykonywaną wzrokowo przez ludzi.
Dlaczego to się liczy dla zdrowia mózgu
Ostatecznym celem jest zrozumienie, jak pamięć działa na poziomie molekularnym. Taka wiedza może przyspieszyć badania nad przyczynami chorób związanych z funkcjonowaniem poznawczym, jak choroba Alzheimera czy demencja. „Ludzie rzadko myślą o pamięci jako o elemencie zdrowia psychicznego, a jednak prawie każde zaburzenie funkcji psychicznej wiąże się z tym, co mózg przechowuje — z przekonaniami, oczekiwaniami, lękami” — tłumaczy Fenton. Zrozumienie mechanizmów pamięci pozwala badać, jak nieprawidłowe rozmieszczenie białek w hipokampie wpływa na zapamiętywanie i przewidywać, jak odtworzyć prawidłowe działanie.
Zespół analizuje zależności między strukturą i funkcją komórek mózgowych, wykorzystując obrazy 3D o wysokiej rozdzielczości, które są katalogowane i udostępniane w syGlass na stacjach roboczych HP Z wyposażonych w wiele kart NVIDIA RTX. „Jeżeli zrozumiemy, jak coś jest zbudowane, będziemy w stanie rozebrać problem na części i dojść do jego źródła” — mówi Kumar. „Chcemy zrozumieć, jak zachowujemy pamięć, by w razie problemów wiedzieć, jak je naprawić.”
Rzeczywistość wirtualna jako narzędzie nauczania i badań
Integracja syGlass z desktopową stacją HP Z6 działającą na kartach NVIDIA RTX przekształciła wcześniej mozolny proces w interaktywne doświadczenie naukowe. Taka forma pracy okazała się także świetnym narzędziem edukacyjnym: tego lata badacze zaangażowali trzech uczniów szkół średnich jako stażystów, którzy korzystając z zestawów VR analizowali dane 3D. Zadaniem stażystów było odnalezienie markerów związanych z pamięcią i ich oznaczenie — zadanie trudne, bo polegające na przeszukaniu miliardów neuronów w poszukiwaniu zaledwie kilku tysięcy istotnych znaczników.
Pilotowy program odniósł sukces i zespół planuje jego rozszerzenie. „Dlaczego ograniczać się do trójki studentów?” — pyta Fenton. „W przyszłym roku może to być 10 uczniów w kilku lokalizacjach, którzy będą uczyć się o mózgach, jednocześnie pomagając nam w badaniach.”
Wdrożenie zaawansowanych narzędzi obliczeniowych i VR przyspiesza akwizycję oraz analizę ogromnych zestawów danych, ułatwia walidację wyników przez ludzi i jednocześnie otwiera nowe możliwości edukacyjne — co łącznie przybliża naukowców do wyjaśnienia mechanizmów pamięci i ich roli w chorobach mózgu.