Sketsa mural untuk kota Cambridge, Massachusetts. Diposting oleh Daniela Gamba.Game EyeWire, yang sudah saya tulis di sini, terus menghasilkan materi baru. Ilmuwan di laboratorium Sebastian Seung tidak hanya mengandalkan permainan dan hanya pada upaya sukarelawan sains untuk memajukan penelitian di bidang penelitian otak, tetapi tentu saja memiliki nilai ilmiah.
Menurut
statistik resmi permainan selama 5 tahun, 265 ribu orang dari 186 negara telah mendaftar (data berdasarkan profil pemain dan mungkin tidak akurat). 10 juta "kubus" dengan proses sel dianalisis, model untuk sekitar 3.000 sel selesai. Apakah banyak atau sedikit? Butuh tim ilmuwan lebih dari 10 tahun untuk sepenuhnya menggambarkan 302 nematoda neuron (C. elegans) dan hubungan di antara mereka, pekerjaan selesai pada tahun 1984.
Artikel tersebut menyatakan bahwa meskipun bantuan komputer digunakan, sebagian besar pekerjaan pada 8000 tembakan dilakukan oleh para ilmuwan secara manual. Kemajuan tidak tinggal diam dan hari ini kita dapat "mempercayakan" proses rekonstruksi jaringan saraf ke jaringan saraf komputer, tetapi pertama-tama jaringan ini perlu diajarkan. Masalah-masalah proses ini
dijelaskan , misalnya, oleh tim ilmuwan lain yang merekonstruksi neuron Drosophila. Di sisi lain, orang tidak dapat berbicara tentang deskripsi lengkap koneksi saraf (connectome) dalam organisme yang lebih kompleks tanpa peningkatan radikal dalam kecepatan pemodelan. Pada hewan kecil dan burung, sistem saraf terdiri dari 10 hingga 500 juta neuron, pada umumnya - lebih dari satu miliar, khususnya sekitar 86 miliar neuron pada manusia.
Terlepas dari kenyataan bahwa upaya untuk menggambarkan secara penuh konektifitas seluruh hewan masih jauh dari sukses, bahkan penemuan individu sangat memperkaya ilmu pengetahuan yang berkembang pesat. Misalnya, sebuah
publikasi tentang penemuan senyawa baru di bagian otak Drosophila yang dipelajari dengan baik sebagai hasil rekonstruksi dari konektifitasnya. Pekerjaan juga sedang dilakukan pada penelitian turunan: misalnya, memiliki model sistem saraf nematoda, membangun model komputer umum cacing itu sendiri, mensimulasikan perilakunya. Proyek
OpenWorm terlibat dalam hal ini -
sebuah artikel tentang Habr,
berita tentang Habr.
Tapi kembali ke EyeWire. Seiring dengan cara para ilmuwan bekerja dengan data mentah yang diperoleh dari mikroskop elektron, sukarelawan di EyeWire sebenarnya membuat satu set data yang diverifikasi. "Efek samping" dari menciptakan set data referensi seperti itu adalah penemuan jenis dan subtipe sel baru yang sebelumnya tidak ditemukan oleh para ilmuwan. Keputusan manusia juga membantu dalam kasus di mana tidak mungkin untuk membedakan jalannya cabang neuron pada luka karena persimpangan mereka dengan neuron lain. Koneksi sederhana menurut tanda-tanda tertentu, seperti kecerahan, tidak memungkinkan untuk memahami bahwa di hadapan kita ada percabangan neuron yang sedang diselidiki atau bagian dari cabang lain (
contoh di situs web game). Selain ilustrasi, yang menjadi jelas mengapa sulit bagi seseorang untuk merekonstruksi proses sel, saya menyiapkan
video dengan proses permainan. Video merekam rekonstruksi beberapa "kubus" dengan proses sel, dan pada 1: 40-2: 20 salah satu cacat (persimpangan non-kontras) terlihat dan proses berlanjut di luarnya.
Data yang digunakan EyeWire saat ini dibagi menjadi 2 bagian besar: neuron dari
retina tikus dan sel-sel yang lebih kompleks dari
otak ikan zebra.
Dataset pertama memiliki ukuran 16 sektor, masing-masing 50x50 mikron, jumlah sel diperkirakan pada tahun 2000. Pekerjaan pada dataset dimulai pada Januari 2016, pada bulan Desember 2017 (ulang tahun ke 5 permainan) sel terakhir dari sektor ke-9 diselidiki, pada Mei 2019 - sudah pertengahan 14 sektor. Pada saat yang sama, kita tidak mengambil sel glial untuk membangun - mereka adalah pembantu dan (sejauh yang saya tahu) tidak membentuk sinapsis dengan neuron lain. Di laboratorium ada orang-orang yang membantu pengaturan proses (pembuat game) dan mereka yang bekerja dengan sel-sel yang sudah diproses dan koneksi-koneksi mereka, dengan mempertimbangkannya dari sudut pandang pandangan modern tentang fungsi dan koneksi bagian otak ini.
Dalam artikel sebelumnya, saya menyebut Zoouniverse sebagai contoh platform di mana, dengan bantuan amatir, tugas ilmiah dari berbagai arah diselesaikan. Eyewire memiliki sejumlah perbedaan dari skrip Zoouniverse, yang diperlukan untuk menulis mesin Anda sendiri dan mengapa komunitas dalam permainan tidak harus terhubung dengan proyek lain.
Simulasi berlangsung dalam tiga dimensi, gambar neuron sepenuhnya tiga dimensi.
Proses dimulai dengan gamemaker menemukan inti sel yang sebelumnya tidak direkonstruksi dalam dataset dan menghapus proses pertama darinya. Kemudian, gamemaker memberikan tautan ke "kuman" ini dan meminta pemain berpengalaman untuk mengevaluasi kerumitan sel (1 atau 2). Pada titik tertentu, sel dibawa ke publik, sejak saat itu, setiap pemain dalam permainan yang telah lulus materi pelatihan dari level yang sesuai dapat mengerjakannya. Dalam sel yang lebih ringan dari tipe 1, di mana pemula memiliki akses, kubus dianggap selesai jika ada tiga rekonstruksi, dan jika setidaknya salah satu segmen rekonstruksi berbatasan dengan dinding kubus, permainan mencari bagian tetangga dalam dataset dan menggantikannya untuk bermain lebih lanjut. Jika terjadi pertentangan pendapat, permainan akan diperhitungkan dengan mayoritas. Pendapat mayoritas dapat dikoreksi oleh pemain dengan akses pengeditan (kesempatan diberikan oleh administrasi dengan pengalaman beberapa bulan dan parameter akurasi tinggi dari rekonstruksi sebelumnya) dan administrasi itu sendiri (pembuat game). Juga, pemain dengan akses untuk mengedit menempatkan label "selesai" pada kubus, sementara itu keluar dari gameplay. Segera setelah label "selesai" dari dua pemain yang berbeda ditempatkan di semua kubus, pembuat game mengambil sel untuk pemeriksaan terakhir. Di laboratorium, mereka memiliki visualisasi semua sel yang direkonstruksi dan koneksi di antara mereka, yang memungkinkan kita menemukan kekurangan dan area masalah.
Meskipun jumlah peserta aktif yang relatif kecil (100-200 orang memberikan sekitar 90% dari kontribusi per bulan), sudah jelas bahwa pada dataset ini baik permainan dan studi otak hewan kecil dengan bantuannya tidak akan berakhir. Untuk pemain berpengalaman, dataset otak ikan zebra tersedia secara paralel, dan tim pembuat game dan pengembang sedang merencanakan proyek baru yang disebut Neo, yang akan mempelajari akson (bukan dendrit, seperti sekarang). Saya tidak menyukai pratinjau permainan yang saya lihat (rasanya seperti berfokus pada anak-anak usia sekolah menengah), tetapi saya akan menantikan apa yang terjadi. Waktu, seperti yang sering terjadi, ditunda lebih dari sekali.