ИСТИНА

Данный проект будет направлен на решение следующих задач: (1) Развить новые методы и подходы для подавления шума, низкоранговой репрезентации и классификации данных кальциевого имиджинга и мультиспектральных КР-изображений нервной ткани с использованием тензорных разложений, графических моделей и генеративных алгоритмов, в том числе динамических моделей, основанных на данных. (2) Продемонстрировать работоспособность и применимость данных методов на максимально широком наборе данных имиджинга астроцитарной кальциевой сигнализации in vivo и на переживающих срезах ex vivo — будут проанализированы масштабные массивы записей, как полученные научным коллективом данного проекта, так и предоставляемые коллабораторами из ведущих мировых лабораторий, занимающихся имиджингом астроцитарной активности. На данных с одновременным окрашиванием генетически кодируемыми кальциевыми репортерами нейронов и астроцитов (в разных цветовых каналах) установить взаимосвязь между активностью нейронов и астроцитов у бодрствующих активных животных. (3) С использованием разработанных методов получить новые данные о пространственно-временной организации сетевой кальциевой активности астроцитов, сопряженной с движением и поведением животного; используя экспериментальные данные с одновременным морфологическим и кальциевым окрашиванием в сочетании с моделированием выявить взаимосвязь между характеристиками кальциевой активности и морфологического профиля астроцита. (4) Разработать методы машинного обучения для кластеризации и сегментации исследуемых мультиспектральных КР-изображений по их спектральным свойствам. Это обеспечит решение задач сравнительного исследования ЭТЦ митохондрий в астроцитах в разных областях мозга, на различном удалении от кровеносных сосудов, в нормальных и патологических условиях, а также позволит строить карты для визуализации концентрации оксигемоглобина в различных микрососудах головного мозга и их сопоставления с КР-картами редокс-состояния митохондрий в окружающих клетках. Уникальность и масштабность данного проекта заключается в комплексном сочетании задач обработки серий изображений и интеллектуального анализа данных с одной стороны и экспериментальных задач исследования кальциевой активности астроцитов и метаболизма клеток центральной нервной системы с другой. Ни одна из частей проекта – анализ и моделирование, экспериментальные исследования – не может быть выполнена без выполнения другой части.

In this project, we will obtain and analyze new experimental data on the single-cell and collective activity of CNS astrocytes in vivo and in situ, their involvement in processing sensory information and memory formation. New data will be obtained on the spatial heterogeneity of astrocytes and neurons in terms of the functional state of their energetics. The solution of these scientific problems will become possible due to development and application of new methods of data processing, analysis and modeling. We will develop and implement original methods and approaches to processing and analyzing data from fluorescent calcium imaging of astrocytes and neurons and Raman multispectral images of nervous tissue. For the first time in this area tensor decompositions will be used in the problems of denoising and low-rank representation of imaging data with temporal resolution. Original approaches to interactive visualization of calcium dynamics using projections into low-dimensional spaces using linear (SVD, DCA, TT) and nonlinear (DAE, UMAP) data dimension reduction algorithms will be implemented and applied to our data. The obtained experimental results, their advanced processing and interpretation in the form of biophysical models will make it possible to understand how calcium signaling in astrocytes integrates information about the current neuronal activity and the general state of the animal and transforms this information into a signal to change the local blood flow, the level of metabolism and the balance of excitation and inhibition in nervous system. The proposed study is at the forefront of the world state of the art in this field. The obtained results will help in the search for new drug targets for treating pathological conditions associated with a break in the balance of excitation and inhibition in the cortex, including sleep disorders and obsessive-compulsive disorders. New experimental data will be generated to understand the spatial heterogeneity of astrocytes in terms of the content of mitochondria and the activity of the mitochondria respiratory chain of astrocytes. For the first time, a comparison of the redox state of C and B cytochromes in the mitochondria of neurons and astrocytes will be performed to explain the reasons for the discrepancies in the amount of superoxide anion radical formed in the ETC of neurons and astrocytes. These results will explain why neurons and astrocytes in different parts of the brain vary in their susceptibility to the regulatory and damaging effects of reactive oxygen species. For the first time, the results of a comparative study of the redox state of the ETC cytochromes of the mitochondria in the fine processes and the soma of astrocytes near and far from blood vessels will be obtained. These results will expand the existing understanding of the role of astrocytic mitochondria in neuro-glio-vascular interactions and will help to understand the essence of astrocyte-associated disorders of intercellular interactions that regulate local tissue oxygen supply. All of these results will correspond to the top-rank world level of research and will significantly expand the understanding of the role of mitochondria in the functioning of astrocytes and their interaction with neurons. In addition, the experiments will be of high methodological importance, because they will expand the range of the few available methods for studying mitochondria in astrocytes and neurons. The successful implementation of these plans also directly depends on the development of methods for analyzing multispectral data, including algorithms for dimensionality reduction and clustering, and the selection of significant spectral components.