"커넥토믹스는 첨단 영상 기술과 AI를 활용하여 뇌의 복잡한 연결망을 지도화하고 상세한 신경망을 구축합니다. 최근의 획기적인 성과는 초파리 뇌 전체 지도를 완성한 것으로, 뇌 기능 이해에 중요한 단계입니다. 하지만 쥐나 인간과 같은 더 큰 포유류 뇌를 지도화하는 것은 훨씬 더 큰 과제입니다. 구글 리서치는 신경 세포의 식별 및 시각화를 가속화하기 위한 새로운 AI 기술을 개발하고 있습니다.그들은 인간 뇌의 작은 부분을 포함하여 다양한 동물 뇌의 조각들을 지도화하는 작업을 진행하고 있습니다. 합성 신경 형태 모델인 "MoGen"의 발전은 AI 재구성을 개선합니다. MoGen이 강화된 모델은 재구성 오류를 4.4% 감소시켰는데, 이는 상당한 발전입니다.이러한 개선은 상당한 시간을 절약하며, 쥐 뇌의 경우 150년 이상의 수작업에 해당하는 시간을 절약할 수 있습니다. 연구팀은 10년 이상 커넥토믹스를 위한 여러 도구를 개발해 왔습니다.신경 세포는 일반적인 구형 세포와 달리 복잡한 형태를 띠며, 이는 기능에 매우 중요합니다. PATHFINDER와 같은 AI 모델은 현미경 이미지에서 상세한 3D 신경 세포 형태를 만드는 데 사용됩니다.수동 검토는 여전히 프로세스의 병목 현상으로 남아 있으며, 인간 전문가가 오류를 수정해야 합니다. MoGen은 PATHFINDER와 같은 AI 모델의 훈련 데이터를 보강하기 위해 합성 신경 세포를 생성하여 정확도를 향상시킵니다.MoGen은 AI를 사용하여 무작위 포인트 클라우드를 실제 신경 세포 형태와 유사하게 변환하여 실제 신경 세포의 형태를 모방합니다. MoGen을 사용하면 신경 세포 재구성 시 병합 오류가 감소했습니다.인간 전문가는 실제 신경 돌기 조각과 AI 생성 신경 돌기 조각을 신뢰할 수 있게 구별할 수 없는데, 이는 합성 데이터의 사실성을 나타냅니다. 합성 형태를 통합하면 AI 모델의 성능이 크게 향상됩니다.MoGen을 사용한 합성 데이터 사용은 재구성 오류를 4.4% 감소시켜 뇌 지도화의 효율성을 높였습니다. 이러한 개선은 커넥토믹스 분야에서 큰 도약입니다.이 연구는 특정 신경 세포 유형을 생성하고 재구성 초기 단계를 위한 합성 이미지를 만드는 기회를 열어줍니다. MoGen의 오픈 소스 공개는 협업과 신경 과학 분야의 추가 발전을 촉진합니다.이 연구는 궁극적으로 복잡한 뇌의 지도화를 가속화하는 것을 목표로 하며, 이는 신경학적 과정과 질병을 이해하는 데 중요합니다."