Abordagem de aprendizado de máquina interpretável para neurônios

Scientific Reports volume 13, Número do artigo: 5567 (2023) Citar este artigo

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A complexidade do córtex cerebral fundamenta sua função e nos distingue como humanos. Aqui, apresentamos uma metodologia de ciência de dados verídica baseada em princípios para histologia quantitativa que muda o foco de investigações em nível de imagem para representações em nível de neurônio de regiões corticais, com os neurônios na imagem como objeto de estudo, em vez de conteúdo de imagem em pixels. Nossa metodologia se baseia na segmentação automática de neurônios em seções histológicas inteiras e em um extenso conjunto de recursos de engenharia, que refletem o fenótipo neuronal de neurônios individuais e as propriedades dos bairros dos neurônios. As representações em nível de neurônio são usadas em um pipeline de aprendizado de máquina interpretável para mapear o fenótipo para camadas corticais. Para validar nossa abordagem, criamos um conjunto de dados exclusivo de camadas corticais anotadas manualmente por três especialistas em neuroanatomia e histologia. A metodologia apresentada oferece alta interpretabilidade dos resultados, proporcionando uma compreensão mais profunda da organização do córtex humano, o que pode ajudar a formular novas hipóteses científicas, bem como lidar com a incerteza sistemática em dados e previsões de modelos.

O córtex cerebral humano é uma estrutura altamente organizada e complexa, composta por bilhões de neurônios. Uma das características mais proeminentes do córtex cerebral humano são as camadas corticais - estruturas laminares paralelas à superfície do hemisfério cerebral e sobrepostas umas sobre as outras. Essa estrutura em camadas é causada por variações na densidade celular, tamanho e formato dos neurônios, específicos para cada camada cortical. Todo o córtex cerebral pode ser subdividido, com base no número de camadas, em um neocórtex de seis camadas (ou isocórtex) e alocórtex, que pode ser subdividido em um paleocórtex de duas camadas, arquicórtex de três camadas e geralmente um mesocórtex de cinco camadas . Atualmente, a classificação mais utilizada das camadas neocorticais é aquela baseada no conceito desenvolvido por Korbinian Brodmann no início do século XX1. Nesta classificação, o neocórtex é composto por seis camadas diferenciadas por características neuronais, como tipo neuronal, número, tamanho, forma, densidade, etc. Em seu trabalho seminal, Brodmann também resumiu trabalhos anteriores feitos sobre a composição do neocórtex mostrando que No neocórtex genérico, os pesquisadores diferiram significativamente na descrição do número de camadas variando de quatro a sete. Assim, podemos inferir que as camadas corticais, embora características biológicas do córtex cerebral, são delineadas por critérios arbitrários desenvolvidos por observadores humanos. Além disso, a composição, tamanho e número de camadas não são constantes em todo o córtex cerebral. Com base nas variações dessas características citoarquitetônicas, o córtex cerebral pode ser dividido em áreas citoarquitetônicas corticais menores. No início do século 20, pesquisadores no campo da citoarquitetônica (ou seja, estudo do plano de construção cortical) desenvolveram vários mapas citoarquitetônicos que dividiam o córtex cerebral em unidades estruturais menores, sendo duas das mais influentes uma desenvolvida por Brodmann1,2 e o outro por von Economo e Koskinas3. Para cada área citoarquitetônica, pode ser definido um conjunto claro de características que as distinguem de outras áreas. No entanto, as fronteiras entre duas áreas nem sempre são bem definidas, mas sim uma área de transição com mudanças graduais de uma para a outra. Nessas partes em transição, muitas vezes é difícil para o observador humano delinear de forma precisa e consistente as áreas corticais e as lâminas dentro das áreas. O interesse na análise dessas estruturas é impulsionado pela evidência da relação entre as características da estrutura citoarquitetônica e as funções corticais. Hoje, acredita-se que a forma como os neurônios são distribuídos no cérebro determina sua função. As sutilezas nesta fina estrutura do cérebro subjacente à sua função podem ser caracterizadas em grande detalhe pelo estudo da organização das células ao longo do córtex4. No entanto, as investigações nesse campo são feitas, em sua maioria, de forma manual, exigem uma quantidade significativa de tempo dos pesquisadores, introduzem viés observador-dependente e dificultam a reprodutibilidade da pesquisa5. À medida que a tecnologia avança, mais e mais dados histológicos digitalizados se tornam disponíveis. Os métodos auxiliados por computador fornecem meios para investigações mais rápidas, mais objetivas e de maior rendimento das estruturas corticais por meio do processamento automatizado de seções histológicas do córtex. Isso permite que os pesquisadores respondam a várias questões científicas, compreendendo melhor a organização anatômica e funcional do cérebro, além de observar mudanças sutis nas estruturas cerebrais causadas por doenças neurológicas e psiquiátricas.