Fast probabilistic spike deconvolution using optimized Markov chain Monte Carlo
Questo articolo introduce l'Optimized MCMC Spike Inference (OMSI), un metodo che riduce significativamente il costo computazionale della deconversione probabilistica degli spike in tempo continuo nell'imaging del calcio di oltre il 90%, mantenendo al contempo un'accuratezza paragonabile alle alternative tradizionali MCMC e non probabilistiche.
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I neuroscienziati possiedono da tempo uno strumento potente per osservare il cervello al lavoro: una tecnica che utilizza la luce per vedere all'interno del tessuto vivente e tracciare l'attività di migliaia di neuroni simultaneamente. Iniettando un colorante fluorescente speciale che brilla quando il calcio entra in una cellula, i ricercatori possono osservare i neuroni illuminarsi mentre scaricano. Tuttavia, questo bagliore è una reazione lenta e sfocata. Una singola scintilla elettrica di un neurone, che avviene in una frazione di millisecondo, innesca un'onda di calcio che persiste per secondi. Il video risultante appare come un'onda di luce lenta e rotolante piuttosto che come una serie rapida di lampi distinti. Per capire come il cervello pensi, gli scienziati devono fare l'ingegneria inversa di questo bagliore lento per trovare i momenti esatti in cui sono avvenute le scintille elettriche originali. Questo processo, noto come deconvoluzione degli spike, è come cercare di indovinare il tempo preciso dei singoli colpi di tamburo ascoltando solo il loro lungo ed evanescente eco in una grande sala.
Per anni, il modo più accurato per risolvere questo enigma è stato un metodo chiamato catena di Markov Monte Carlo. Questo approccio tratta il problema come un gioco di probabilità, in cui un computer ipotizza, aggiunge, rimuove e sposta iterativamente potenziali spike in una linea temporale continua per vedere quale disposizione spieghi meglio la luce osservata. Sebbene questo metodo sia altamente accurato e fornisca una misura di confidenza per ogni singola ipotesi, è incredibilmente lento. Elaborare una registrazione standard di venti minuti di cinquecento neuroni può richiedere ore, rendendolo impraticabile per i massicci dataset che la moderna neuroscienza produce ora. Uno studio di Dylan Martins e Michael Goard dell'Università della California, Santa Barbara, introduce una versione raffinata di questo metodo che riduce il tempo di calcolo richiesto di oltre il novanta per cento senza sacrificare l'accuratezza. Chiamano il loro approccio Optimized MCMC Spike Inference, o OMSI.
I ricercatori hanno ottenuto questo drammatico aumento di velocità non cambiando la logica fondamentale del problema, ma facendo lavorare il computer in modo più intelligente. Nel metodo tradizionale, ogni volta che il computer proponeva una modifica alla linea temporale degli spike, ricalcolava l'intera registrazione di venti minuti per vedere se la nuova ipotesi fosse migliore. Il nuovo metodo realizza che un singolo spike influenza il bagliore del calcio solo per pochi secondi. Pertanto, il computer deve controllare solo una piccola finestra temporale locale intorno alla modifica proposta. Questo semplice spostamento significa che il computer smette di sprecare energia ricalcolando minuti di dati che non hanno nulla a che fare con lo spike specifico che viene testato.
Ulteriori perfezionamenti hanno accelerato ulteriormente il processo. Il team ha sostituito la lenta ipotesi iniziale utilizzata nei software più vecchi con una scorciatoia matematica più veloce che porta il computer a un buon punto di partenza quasi immediatamente. Hanno anche insegnato al sistema a riconoscere quando aveva trovato una risposta stabile e a fermarsi, invece di eseguire un numero fisso di round per ogni singola cellula. Per i neuroni che sono silenziosi o molto rumorosi, il sistema si ferma in anticipo. Per i neuroni complessi e attivi, continua finché non è sicuro. Inoltre, il software è stato riscritto per girare alla velocità dell'hardware del computer, utilizzando l'elaborazione parallela per gestire molti calcoli contemporaneamente e utilizzando un formato numerico più leggero che richiede meno memoria.
Quando il team ha testato OMSI rispetto ai metodi esistenti utilizzando dati simulati, i risultati sono stati sorprendenti. Il nuovo metodo ha prodotto treni di spike altrettanto accurati del lento approccio tradizionale, corrispondendo alla verità di base di quando sono avvenuti effettivamente gli spike. In termini di velocità, OMSI ha completato l'analisi di una sessione di venti minuti e cinquecien neuron in circa cinque minuti su un normale processore per computer. Al contrario, il metodo tradizionale ha impiegato circa due ore e mezza per svolgere lo stesso lavoro. Il nuovo metodo era anche più veloce degli strumenti popolari di deep learning che richiedono costose schede grafiche, girando a velocità comparabili su hardware standard.
I ricercatori non si sono fermati alle simulazioni; hanno validato il metodo su dati biologici reali dove conoscevano l'esatta tempistica degli spike elettrici perché li avevano registrati con elettrodi insieme all'imaging del calcio. In questi test, OMSI è stato efficace quanto i migliori metodi probabilistici esistenti e significativamente migliore dei vecchi algoritmi più veloci che tendevano a ipotizzare troppi spike. Il metodo si è dimostrato robusto attraverso diversi tipi di coloranti fotosensibili e varie velocità di registrazione. Sebbene il nuovo approccio abbia mostrato una difficoltà leggermente maggiore con un colorante specifico, molto veloce, che produce lampi estremamente brevi, ha comunque superato altri metodi nella maggior parte delle condizioni e ha fornito un livello di dettaglio che gli strumenti più vecchi e veloci non potevano eguagliare.
La portata di questo lavoro risiede nella sua capacità di rendere pratica l'analisi su larga scala ad alta precisione. Per decenni, i ricercatori hanno dovuto scegliere tra velocità e accuratezza: potevano ottenere una stima rapida e approssimativa dell'attività neurale o una mappa lenta e precisa di ogni singolo spike. OMSI colma questo divario, permettendo agli scienziati di elaborare enormi dataset con la precisione dei metodi statistici più rigorosi in una frazione del tempo. Rendendo efficiente l'inferenza probabilistica in tempo continuo, lo strumento apre la porta all'analisi delle complesse conversazioni su scala millisecondo di grandi popolazioni neurali in modi che erano precedentemente impossibili dal punto di vista computazionale.
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