Kanada ja Saksa neuroteadlased on pea kümme aastat kestnud projekti tulemusena loonud detailseima inimaju atlase, mille lahutusvõime küündib kahekümne mikromeetrini, pakkudes võimalust üksikasjalikemate molekulaarseid mehhanisme ja geenide avaldumist kirjeldavate uurimistulemuste laiemasse konteksti asetamiseks.

Inimaju kaardistamisel ei ole kaasaegse infotehnoloogia poolt pakutavaid võimalusi veel täielikult ära kasutatud. Suuresti lähtutakse veel klassikalistest kahemõõtmelistest joonistest. Kuigi on koostatud ka kolmemõõtmelisi digitaliseeritud mudeleid, pole nende lahutusvõime olnud tihti piisav, et üksikuid neuroneid eristada. Tehniliselt on see küll juba võimalik. Näiteks ulatub parima hiireaju kujutava kolmemõõtmelise mudeli lahutusvõime ühe mikromeetrini – sellel on võimalik eristada detaile, mille suurus on vaid viiekümnendik juuksekarva läbimõõdust. Taolise lõpptulemuse saavutamine on aga äärmiselt töömahukas.

Kümme aastat tagasi alustas Saksa neuroteadlane Katrin Amunts projekti, mille eesmärgiks oli luua üksikasjalik mudel ka inimajust. Koos kolleegidega valis ta aluseks 65-aastaselt surnud naise aju, kes polnud nähtavalt kannatanud mõne neurodegeneratiivse haiguse all, mis aju struktuuri kahjustada oleks võinud. Esmalt seda formaliinis, keemilises kinnistis ja parafiinis prepareerides asusid nad aju seejärel mikrotoomiks kutsutava tööriistaga viilutama. Iga 7404 viilu läbimõõt oli 20 mikromeetrit. Protsessiga kaasnes paratamatult lõikude kerge moondumine.

Seda ette aimates tegid nad ajust eelnevalt magnetresonantstomograafi kasutades madala resolutsiooniga ülesvõtteid. Infot alusena kasutades suutsid nad lõike vajalikul määral siluda. Viimaks toonis töörühm kergelt neuroneid, et neid paremini välja tuua. Kokku võttis see aega tuhat töötundi. Lõikudest tehtud ülesvõtete digitaliseerimiseks kulus aasta. Nende õigesse asetusse viimine ja fotografeerimisel tekkinud moonutuste kõrvaldamine veel neli aastat. Kokku tuli läbi töötada ligikaudu terabaidi jagu andmeid.

Valminud kolmemõõtmelise atlase lahutusvõime küündib 20 mikromeetrini. Lõpptulemusel on võimalik eristada enamikke neuroneid ja nendevahelisi ühendusi. Mudeli abiga on võimalik uurida näiteks rakkude tiheduse ja morfoloogia muutust aju erinevates piirkondades. Samuti saab seda kõrvutada ajutegevusest tehtud ülesvõtetega, et leide paremasse konteksti asetada. Viimaks muudab see teatud kliiniliste protseduuride läbi viimise, nagu Parkinsoni tõve sümptomite leevendamiseks ajju elektroodide paigutamise, hõlpsamaks.

Siiski on mudelil veel mõned puudused. Kuna see põhineb vaid ühel ajul, ei peegelda see täielikult inimeste ajude erinevust. Samuti polnud võimalik kõiki aju prepareerimisega seotud moonutusi kõrvaldada. Mil esimest probleemi on võimalik kergemini lahendada, on teine uute meetodite esile kerkimiseni paratamatu. Mõned kuud tagasi esitleti küll CLARITY'ks kutsutavat meetodit, mis võimaldab ajud läbipaistvaks muuta ja seega selle struktuure aju lahkamata fotografeerida. Ent hetkel on seda võimalik rakendada vaid väikeste ajukoe tükkide puhul.

Sellest hoolimata kujutab BigBrain'i projekt Euroopa Inimaju Projektile, mille üks osa see oli, suurepärast alguspunkti. Viimase eesmärgiks on järgmise kümne aasta jooksul luua inimajust superarvutite abil üksikasjalikuim arvutisimulatsioon. BigBrain'i mudelile saavad teadlased aga CBRAIN'i portaali vahendusel ligi pääseda juba lähiajal.

Töörühma uurimus ilmus ajakirjas Science.

Toimetas Jaan-Juhan Oidermaa