海洋生物实验室利用 AI 和虚拟现实 (VR) 探索人类记忆

位于马萨诸塞州的实验室正在利用 NVIDIA RTX GPU、HP Z 工作站和虚拟现实技术研究人类记忆功能的分子机制。
作者 Zoe Kessler

柏拉图的作品指出,当人类经历某种体验时,大脑中会发生一定程度的变化,这种变化是由记忆驱动的——特别是长期记忆。

纽约大学神经科学教授 Andre Fenton 和威斯康星大学麦迪逊分校细胞与再生生物学助理教授 Abhishek Kumar 正在马萨诸塞州伍兹霍尔的海洋生物实验室 (MBL) 研究大脑的这一变化。

Fenton 表示:“我毕生的工作是了解思维的运作机制,尤其是理解记忆——记忆不仅仅是大脑中过去的痕迹,更是大脑对未来的预测。”

研究人员利用 NVIDIA RTX GPUHP Z 工作站对海量数据集进行可视化处理,并集成定制的 AI 工具和用于科学探索的虚拟现实 (VR) 平台 syGlass,从而将他们的项目水平提升到一个新高度。

此外,该项目还得到了国家心理健康研究所和陈·扎克伯格基金会的资助。

揭开神经森林的面纱

记忆是大脑海马体的职责。这个形似海马的 C 形结构正是 MBL 研究组的主要研究对象。

Fenton 将海马体内的细胞比作一片森林,其中数十亿个神经元看起来像微小的树干,而从树干延伸出来的线条就像树叶。

神经元细胞核 (左) 和树突 (右) 的投影图像,树突是神经细胞的分支延伸部分。图像由 Matthew Parent 和 Daryl Watkins 获取。

研究团队正在研究这些“叶片” (代表蛋白质标记物) 中的一小部分:由于它们非常细小,每片只有大约一微米长,因此这是一项极其繁琐的工作。研究人员必须在大脑细胞的“森林”中搜寻正确的蛋白质标记物,而这些标记物仅占海马体中所有蛋白质标记物的约 1%。

研究人员希望简化这些蛋白质的研究流程,并探究它们多变的结构来揭示的关于记忆编码的信息。

在 NVIDIA 和惠普技术被引入工作流之前,收集和分析足够的蛋白质标记物 3D 体积数据一直是该项目的一个瓶颈。

Fenton 表示,“这是一项巨大的计算挑战,而惠普和 NVIDIA 的技术使我们能够迈出第一步:捕获、检查和存储 3D 图像数据。”

利用这些技术,MBL 的研究人员采集了 10TB 的体积数据,然后进行了人工视觉质量检查。

了解记忆或可预防神经系统疾病

团队的最终目标是在分子层面弄清记忆如何运作,这将推动对阿尔茨海默病、痴呆症等神经认知疾病的根源研究。

Fenton 说:“人们通常不会把记忆视为心理健康的一部分,但几乎所有心理功能障碍都取决于大脑存储的内容——你的信念、预期、焦虑以及所期待的事物。这些都是记忆运作的不同方面,因此几乎所有神经精神疾病和干预手段都依赖于对记忆机制的理解。”

为了解决这些大规模问题,研究人员正在研究当海马体中的蛋白质位置异常时,记忆会受到怎样的影响。

该团队还通过 syGlass 在配备多块 NVIDIA RTX GPU 的 HP Z 高性能工作站上策划和存储的高分辨率 3D 图像,研究大脑细胞的结构与功能之间的相关性。

Kumar 说:“如果我们能够理解某物是如何构建的,那么一旦出现问题,我们就可以剖析它并找出问题的根源。这就是我们正在努力的方向:理解记忆的存储机制,这样如果问题出现时,我们就知道该如何解决。”

赋能虚拟现实和学生探索

在配备 NVIDIA RTX GPU 的 HP Z6 台式工作站上使用 syGlass,将研究人员原本耗时费力的工作变成了交互式的科学探索——非常适合高中生参与其中。

Kumar 表示:“HP-NVIDIA-syGlass 系统让我们得以通过吸纳三名高中实习生来推动创新,他们对我们的科学研究抱有浓厚的兴趣,我们意识到 syGlass 的虚拟体验可能会让他们着迷。事实证明,我们是对的。”

今年夏天,研究人员将这三位好奇的学生带到他们的实验室,让他们使用 VR 头显分析记忆蛋白,该设备能够将数据转化为 3D 可视化图像。

他们的任务是找到与记忆相关的特定蛋白质并进行标记。这听起来似乎简单,但实习生们必须从数十亿个神经元中筛选出与研究相关的几千个蛋白质标记物。

高中实习生使用 syGlass VR 头显识别蛋白质标记物。图片由 Andre Fenton 拍摄。

由于此次试点项目的成功,该团队现在正计划进一步扩大该项目在高中阶段的研究机会。

Fenton 说:“为什么要只限于三个学生?明年我们可能有十名学生,让他们在学习大脑知识的同时,也帮助我们研究大脑。”

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