Voltametrie și învățare automată pentru detectarea neurotransmițătorilor în timp real
News Medical discută cu Anne Andrews de la UCLA despre măsurarea neurotransmițătorilor din creier prin utilizarea voltametriei și a învățării automate.
Andrews explică modul în care grupul său folosește optimizarea Bayesiană pentru a crea noi forme de undă voltametrică și modele de recunoaștere a tiparelor, cu scopul de a separa semnalele electrochimice suprapuse, având ca obiectiv măsurarea mai multor neurotransmițători simultan. De asemenea, ea discută despre software-ul disponibil public și ce ar putea însemna acesta pentru transferul monitorizării neurochimice din mediul de cercetare în utilizarea reală.
Începând, ce te-a inspirat să urmezi o carieră în știință și cum ai ajuns să lucrezi la intersecția chimiei analitice și neuroștiinței?
Știința a început pentru mine devreme, în școala generală și la liceu, când am avut câțiva profesori de chimie foarte buni. Le mulțumesc acestor oameni care își dedică viața acestei meserii: ei ne influențează. Am obținut o diplomă de licență în chimie și apoi am lucrat în industrie, primul meu loc de muncă fiind în chimia analitică.
La sfârșitul studiilor de licență și în acel prim loc de muncă, am realizat că îmi place să măsor lucruri. Apoi, când am început drumul către obținerea unui doctorat, am avut o numire temporară de un an la Institutul Național de Sănătate Mintală, deoarece voiam o imersiune scurtă în cercetarea de bază pentru a vedea dacă îmi place cu adevărat înainte de a mă angaja în doctorat. Acolo m-am îndrăgostit de neuroștiință. De atunci, am încercat să combin cele două domenii.
Focalizându-ne pe serotonină și dopamină, ce știm despre rolurile lor normale în creier și condițiile cu care sunt asociate?
Îți voi spune ce știm. În mod evident, există multe lucruri pe care nu le știm, dar dopamina și serotonina sunt implicate atât în comportamente normale, cât și în comportamente dezordonate asociate cu o serie de condiții neuropsihiatrică. Tulburările precum depresia și anxietatea sunt asociate cu serotonina, iar consumul de substanțe și tulburările de mișcare sunt asociate cu dopamina. Totuși, ele lucrează împreună, și începem să învățăm mai multe despre acest aspect.
Până să ajungem la partea de învățare automată, cum au măsurat cercetătorii acești neurotransmițători și cum se compară microdializa cu voltametria?
Am început devreme, chiar înainte de cariera mea și în primii ani ai acesteia, prin capacitatea de a măsura concentrațiile lor în țesutul cerebral ex vivo. Apoi, domeniul a dezvoltat metode pentru a începe monitorizarea concentrațiilor lor in vivo în timp real. Există două metode utilizate pe scară largă: prima este microdializa, iar a doua este voltametria, ambele fiind utilizate în laboratorul nostru, despre care am ținut prezentări.
Microdializa este o tehnică care implică implantarea unei membrane semi-permeabile, un dispozitiv mic, în creier, pentru a preleva spațiul extracelular al creierului, iar apoi acele probe sunt analizate printr-o metodă instrumentală. În cazul meu, folosim cromatografia lichidă de înaltă performanță cu electrochimie. Aceasta oferă, datorită separării, capacitatea noastră de multiplexare.
Prin tehnica voltametrică, un avantaj este că senzorul poate fi implantat direct. Măsurătorile sunt efectuate direct pe ceva, de obicei un microelectrod din fibră de carbon, și deoarece acest senzor este mult mai mic, avem o rezoluție spațială mai bună. Rezoluția temporală este de ordinul sub-secunde, comparativ cu microdializa, care, în cazul nostru, este printre cele mai rapide înregistrate, la un minut.
Cu toate acestea, voltametria suferă de faptul că neurotransmițătorii electroactivi au voltamograme similare care se suprapun. Aceasta face dificilă examinarea mai multor neurotransmițători simultan și detectarea neurotransmițătorilor prezenți în concentrații foarte mici. Cele două metode au propriile puncte forte și slabe în ceea ce privește timpii de reacție, rezoluția spațială și capacitatea de multiplexare. Grupul meu a folosit întotdeauna ambele metode și am încercat să profităm de aceste diferențe.
Care consideri că este marele avantaj al măsurării neurotransmițătorilor în timp real, față de a lua doar instantanee?
Avantajul cheie, în special pe măsură ce îmbunătățim scările pe care le putem măsura, este încercarea de a decoda modul în care informația rezidă în fluxurile chimice din spațiul extracelular al creierului. Încă nu suntem acolo, dar neuroștiințele, și în special neurochimiștii, se apropie din ce în ce mai mult.
Unde se integrează învățarea automată în fluxul tău de lucru și ce a schimbat pentru tine?
Când susțin prezentări despre învățarea automată, le consider un apel la acțiune în domeniu, deoarece credem că am dezvoltat unele modalități de utilizare a învățării automate atât la începutul, cât și la sfârșitul procesului de dezvoltare a voltametriei. La început, folosim optimizarea Bayesiană pentru a explora foarte rapid spații mari de forme de undă și a ajunge la forme de undă complet noi cu caracteristicile specifice pe care dorim să le utilizăm.
La sfârșit, folosim învățarea automată. Oamenii o numesc acum frecvent AI, dar există o lungă istorie de matematică care stă la baza acesteia. Aceasta ne permite să analizăm seturi de date foarte mari pe care le generăm cu fiecare experiment și să păstrăm toate datele dintr-o voltamogramă, inclusiv curentul de fond. De asemenea, permite modelului de învățare automată să găsească tipare în date.
Asta ne permite să vedem simultan mai multe lucruri care au voltamograme suprapuse.
Ați făcut disponibil software pentru alți cercetători. Ce pot accesa oamenii astăzi și cum îl pot utiliza?
Da, mă bucur că ai întrebat. Facem software-ul nostru disponibil public; trei din cele patru module au fost deja lansate. Acestea sunt în MATLAB, iar noi avem și o versiune autonomă pentru utilizatorul obișnuit. Nu este necesar să ai o licență MATLAB pentru a folosi software-ul. De asemenea, am publicat tot codul MATLAB pe GitHub, astfel încât utilizatorul avansat să poată adapta codul pentru orice caz de utilizare specific.
În informațiile suplimentare pentru lucrarea însoțitoare, am publicat tutoriale și avem și tutoriale video realizate de studenții noștri. I-am instruit pe studenți să folosească acest software, iar ei l-au învățat foarte repede, așa că oricine ar trebui să poată să-l utilizeze. Este un software foarte flexibil. Poți proiecta orice formă de undă concepută și este importată direct în modulul de analiză. Poți schimba forma de undă în timp real când efectuezi analizele.
Toate datele tale, care acum pot fi înregistrate pe parcursul orelor, sunt introduse direct în modulul trei pentru analiza preprocesării. Și vom lansa în curând modulul patru, care îți va permite să lucrezi cu diverse modele de învățare automată. Suntem foarte entuziasmați de ceea
