「コネクトーム」の版間の差分

電子顕微鏡写真に基づき、形態的にコネクトームを構築することは、センチュウのコネクトーム構築でも利用された効果的な方法である<ref>Briggman, K. L., Helmstaedter, M. & Denk, W. Wiring specificity in the direction- selectivity circuit of the retina. Nature 471, 183–8 (2011).</ref><ref>Bock, D. D. et al. Network anatomy and in vivo physiology of visual cortical neurons. Nature 471, 177–82 (2011).</ref><ref>Takemura, S. Y. et al. A visual motion detection circuit suggested by Drosophila connectomics. Nature 500, 175–81 (2013).</ref><ref>Kasthuri, N. et al. Saturated Reconstruction of a Volume of Neocortex. Cell 162, 648–61 (2015).</ref><ref>Morgan, J.L, Berger, D.R., Wetzel, A.W., & Lichtman, J.W. The fuzzy logic of neuronal connectivity in the mouse visual thalamus. Cell 165, 192–206 (2016).</ref>。しかしながら、哺乳類の脳のようにサイズの大きな構造におけるコネクトームの構築では、薄い切片を失うことなく、巨大な数の電子顕微鏡写真撮影を行い、それぞれの写真上の神経細胞とその突起、結合性を、多数の写真上で逐一トレースしていく必要がある。その[[情報量]]は、ビッグデータの典型であり、方法論の開発が進められてきている<ref>Plaza, S. M., Scheffer, L. K. & Chklovskii, D. B. Toward large-scale connectome reconstructions. Current opinion in neurobiology 25, 201–10 (2014).</ref>。特に重要なのは、電子顕微鏡写真のトレースを一箇所間違えると、全く違う細胞をトレースすることになるという危険性があることである。そのため、Sebastian Seungらは、網膜のコネクトームを理解するために、ゲーム感覚で、神経細胞のコネクトーム構築に、一般市民を参加させようとするEyeWire<ref>http://eyewire.org/</ref>と名付けたクラウドサイトを構築している。これは、現状では、ヒトという作業者の目で電子顕微鏡写真を見て、それをトレースしていくことが、最も確実であるという見地から実施されているものであり、将来は、人工知能などにより、コネクトーム構築の作業が自動化される可能性も高い。このアプローチにおいては、神経細胞の広がりが小さく局所的なケースでは、電子顕微鏡写真上での追跡も比較的容易であろうが、例えば長い神経線維でつながった細胞同士のコネクトームを構築することは困難になる。

[[ファイル:Fly.jpg|サムネイル|右|ショウジョウバエ視覚系　http://openconnecto.me/takemura13　doi: 10.1038/nature12450]]<br />