Khi các đầu dò được đưa vào não bộ phục vụ nghiên cứu hoặc lâm sàng, hoạt động điện của các nơ-ron sẽ được ghi lại. Những tín hiệu này có thể được dùng để hiểu cách não thực hiện các phép tính thần kinh, hoặc thậm chí để nhận diện các trạng thái bệnh lý. Tuy nhiên, não bộ được cấu thành từ nhiều loại tế bào khác nhau, mỗi loại đảm nhiệm vai trò riêng trong xử lý thông tin và bị ảnh hưởng khác nhau bởi các rối loạn tâm thần hoặc thuốc. Nếu không hiểu sâu cách các loại tế bào phối hợp để tạo nên hoạt động tổng thể, chúng ta sẽ khó phát triển thế hệ liệu pháp điều trị mới.

Các nhà nghiên cứu tại Trường Y Chobanian & Avedisian thuộc Đại học Boston, cùng với Trường Khoa học Nghệ thuật, Trường Kỹ thuật và Khoa Khoa học Máy tính & Dữ liệu, đã phát triển một công cụ mang tên PhysMAP. Công cụ này có khả năng tách “tiếng nói” của từng loại tế bào trong “nhiễu” tín hiệu điện bằng cách kết hợp nhiều đặc trưng bổ trợ của dấu hiệu điện đặc trưng cho từng loại tế bào. Thuật toán học máy này mở ra khả năng nghiên cứu cách các loại tế bào định hình cả hoạt động não bình thường lẫn các trạng thái bệnh lý mà trước đây chỉ có thể phát hiện qua ghi điện nhưng chưa được hiểu rõ.

“Trong khi nhiều rối loạn có thể được hiểu qua hoạt động tổng thể của não, ngày càng nhiều rối loạn tâm thần được cho là xuất phát từ sự rối loạn tương tác giữa các loại tế bào cụ thể, thay vì chỉ thay đổi hoạt động chung. Những rối loạn này được gọi là ‘rối loạn mạch thần kinh’ (circuitopathies), bao gồm các bệnh như tâm thần phân liệt, rối loạn trầm cảm nặng và một số dạng động kinh. PhysMAP cho phép nghiên cứu các loại tế bào tương tác trong cả mạch thần kinh nguyên vẹn và bị biến đổi, nhiều trong số đó liên quan đến các bệnh trên, trong các nghiên cứu in vivo mở rộng và thậm chí có thể ứng dụng trong lâm sàng,” tác giả liên hệ Chandramouli (Chand) Chandrasekaran, PhD, trợ lý giáo sư giải phẫu & thần kinh học và khoa học tâm lý & não bộ tại Đại học Boston, cho biết.

Nhóm nghiên cứu đã sử dụng bảy bộ dữ liệu mở, trong đó có cả hoạt động điện của từng nơ-ron riêng lẻ và thông tin về loại tế bào tương ứng. Trong các thí nghiệm này, các nhà khoa học kết hợp kỹ thuật sinh học phân tử và công cụ quang học để liên kết hoạt động điện với từng loại tế bào cụ thể bằng kỹ thuật gọi là “optotagging”; các bộ dữ liệu này được công bố kèm theo các bài báo nghiên cứu. Nhóm BU sử dụng dữ liệu này để huấn luyện PhysMAP học các dấu hiệu điện đặc trưng của từng loại tế bào và kiểm chứng rằng việc phân loại này chính xác, thậm chí tốt hơn hoặc tương đương các công cụ khác. Quan trọng hơn, sau khi đã được học, mô hình này có thể áp dụng cho các bộ dữ liệu mới không có optotagging, cho phép nghiên cứu đồng thời nhiều loại tế bào.

Công trình này cũng cho thấy sức mạnh của việc chia sẻ dữ liệu mở. Nhờ việc công bố dữ liệu công khai, các nhà khoa học có thể phát triển và kiểm chứng các công cụ hoàn toàn mới mà không cần thực hiện thêm thí nghiệm.

Theo các nhà nghiên cứu, khả năng nghiên cứu các loại tế bào trong điều kiện in vivo—không cần can thiệp di truyền—sẽ giúp hiểu rõ hơn cách các rối loạn tâm thần phát sinh từ rối loạn mạch thần kinh. “Nếu có thể xác định các loại tế bào này trong não khỏe mạnh ở môi trường nghiên cứu, thì thông tin về sự rối loạn của chúng có thể hỗ trợ phát triển các chiến lược điều trị trong tương lai,” Chandrasekaran bổ sung.

Một phiên bản trước của công cụ này (WaveMAP) đã từng được dùng để xác định loại tế bào trong những dữ liệu ghi điện đầu tiên từ người bằng Neuropixels (một loại điện cực mật độ cao hiện được xem là tiêu chuẩn trong khoa học thần kinh). PhysMAP mạnh hơn và có thể xác định nhiều loại tế bào cụ thể liên quan đến rối loạn tâm thần, như tế bào dương tính với parvalbumin trong tâm thần phân liệt hoặc hội chứng Dravet, và tế bào dương tính với somatostatin trong rối loạn trầm cảm nặng.