Çalışma, Kaliforniya Üniversitesi San Francisco (UCSF) ile Allen Hücre Bilimi Enstitüsü'nden araştırmacılar tarafından yürütüldü. En dikkat çekici yönü ise, bu haritanın insan müdahalesi olmadan, yalnızca yapay zeka aracılığıyla oluşturulmuş olması.

Araştırmada, genetik bilginin hücre düzeyinde nasıl kullanıldığını ortaya koyan spatial transcriptomics (mekansal transkriptomik) tekniğinden elde edilen veriler kullanıldı. Bu teknoloji sayesinde, her hücrede 500 ila 1.000 genin aktivite düzeyi analiz edilebildi. Ancak bu düzeydeki karmaşık verileri tek bir harita hâline getirmek ciddi bir zorluk oluşturuyordu.

Araştırmacılar, bu sorunu çözmek için “ChatGPT benzeri” bir büyük dil modeli (LLM) yaklaşımını temel alan yeni bir yapay zeka sistemi geliştirdi: CellTransformer. UCSF’den nörobilim ve biyomühendislik profesörü Reza Abbasi-Asl ve doktora öğrencisi Alex Lee tarafından geliştirilen bu sistem, beyin haritalamasında büyük bir aşama kaydedilmesini sağladı.

CellTransformer, hücrelerin beyin içindeki konumlarına ve genetik aktivitelerine bakarak aralarındaki ilişkileri matematiksel olarak değerlendiriyor. Böylece, mekansal transkriptomik verilerden elde edilen bulanık veriler yerine, çok daha keskin ve tanımlı bir harita sunuyor. Bu sistem sayesinde daha önce kataloglanmamış küçük beyin bölgeleri de tanımlanabildi.

Yeni harita, yaklaşık 9 milyondan fazla hücre verisi içeriyor ve Allen Enstitüsü’nün önceden manuel olarak oluşturduğu Ortak Koordinat Sistemi (CCF) ile yüksek derecede uyum gösterdi. Bu da elde edilen sonuçların doğruluğunu kanıtladı.

CellTransformer, hafıza merkezi olarak bilinen hipokampus gibi bilinen bölgeleri başarıyla eşleştirmenin yanında, daha önce haritalanması zor olan orta beyin retiküler çekirdeği gibi alanları da ayrıntılı şekilde görselleştirdi.

Araştırmacılar, CellTransformer'ın sadece beyin dokusunda değil; kalp, diğer organlar ve hastalık modelleri gibi farklı doku haritalamalarında da kullanılabileceğini belirtti. Abbasi-Asl, sistemin insan beyni için de potansiyel taşıdığını ancak yaklaşık 170 milyar hücreden oluşan insan beyninin çok daha fazla veri gerektirdiğini söyledi.

Abbasi-Asl, yeterli veri sağlandığı takdirde CellTransformer’ın insan beyninde de benzer başarıyı gösterebileceğine inandığını vurguladı.