Marja-Leena Linne paljastaa matemaattisella mallinnuksella sen, mitä emme vielä tiedä aivojen toiminnasta
Millainen sää mahtaa olla huomenna?
Sateista ja tuulista näyttää olevan, kertoo sääennustus. Kukaan säätieteilijä ei ole kuitenkaan kiivennyt vuoren laelle katsomaan, mistä suunnasta säärintama on tulossa ja milloin. Sen sijaan havaintoasemien keräämät tiedot syötetään tietokoneelle ennustemalliin, joka laskee, millainen saderintama ylitsemme pyyhkäisee.
Samalla tavalla voidaan tutkia myös ihmisen aivoja: kokeellisesti saatu tieto kerätään mahdollisimman tarkkaan matemaattiseen malliin, jonka avulla voidaan simuloida ja ennustaa aivojen toimintaa eri tilanteissa.
– Suurin haaveeni on ymmärtää, mitä ihmisen aivoissa solu- ja molekyylitasolla tapahtuu ja miten nämä tapahtumat näkyvät koko aivojen tasolla, kertoo dosentti Marja-Leena Linne, joka johtaa laskennallisen neurotieteen tutkimusryhmää Tampereen yliopiston Hervannan kampuksella.
Täällä, Sähkötalon uumenissa, tehdään alan eurooppalaista huippututkimusta. Linnen tutkimusryhmä on osoittanut esimerkiksi, miten aivojen gliasolut osallistuvat uusien asioiden oppimiseen aivoissa.
Aiemmin ajateltiin, että gliasolut ovat vain aivojen tukisoluja, joiden tehtävänä on tukea hermosoluja ja poistaa kuona-aineita. Linnen ryhmän tutkimus on kuitenkin osoittanut, että gliasoluilla on keskeinen rooli siinä, miten tieto siirtyy synapseissa hermosolusta toiseen.
Tutkimusta tehtiin osana laajaa, EU-rahoitteista Human Brain Projectia, joka päättyi viime syksynä. Kymmenen vuotta kestäneeseen, yli 600 miljoonan euron hankkeeseen osallistui yli 150 organisaatiota 19 eri maasta, ja siinä tehtiin yli 2 500 julkaisua.
– Hanke oli hyvin sitova ja vaativa, mutta samaan aikaan erittäin mielenkiintoinen. Meillä on nyt loistavat verkostot ympäri Eurooppaa, joiden kanssa on helppo tehdä yhteistyötä, Linne kiittelee.
Mallinnus auttaa selvittämään, mitä aivoissa tapahtuu
Matemaattista mallinnusta tarvitaan, sillä ihmisaivojen solutason toimintaa ja sen linkittymistä koko aivojen tasolle on muuten erittäin vaikeaa tutkia.
Ihmisen aivotoimintoja voidaan mitata pään ulkopuolelta esimerkiksi toiminnallisen magneettikuvauksen eli fMRI:n avulla, mutta aivojen sisälle voidaan nähdä vain erikoistapauksissa, kuten epilepsiakirurgian yhteydessä.
Tietokonemallinnus auttaa selvittämään paitsi aivojen toiminnan perusmekanismeja, myös erilaisten aivosairauksien syntyä. Malleissa voidaan testata erilaisia hypoteeseja ennen niiden kokeilemista soluviljelmissä, aivoleikkeissä tai eläinmalleissa. Tämä säästää paljon aikaa ja rahaa.
– Yksi mallinnuksen eduista on, että sillä saadaan erilaisten tekijöiden yhteisvaikutukset paremmin esiin. Laskennallisessa mallissa voimme laittaa vaikka kaikki osaset eri tilaan ja katsoa, mihin systeemi päätyy, Linne sanoo.
Tulevaisuudessa voi olla mahdollista rakentaa jopa yksilöllisiä malleja kunkin potilaan aivoista. Niitä voitaisiin käyttää sairaalassa aivosairauksien diagnostiikan tukena.
Linnen mukaan epilepsia-aivomalli on jo testikäytössä diagnostisena menetelmänä 13 ranskalaisessa sairaalassa. Laskennallinen neurotiede on siis tulossa osaksi kliinistäkin työtä.
EBRAINS helpottaa ja vauhdittaa alan tutkimusta
Vielä matemaattiset mallit eivät ole riittävän tarkkoja, jotta ne ennustaisivat ihmisen aivojen toimintaa luotettavasti kaikissa tilanteissa. Lisää tutkimusta siis tarvitaan.
Eurooppalaisessa Human Brain Projectissa rakennettiin teknologiaa ja infrastruktuuria, jonka avulla tutkimusta voidaan tehdä. Hankkeessa luotiin kaikille avoin EBRAINS-alusta, jossa tutkijat pääsevät helposti uusimman aivotiedon ja siihen liittyvien matemaattisten mallien lähteille. Tavoitteena on vauhdittaa alan tutkimusta ja uusien hoitojen kehitystyötä Euroopassa.
Linnen ryhmä on mukana kehittämässä EBRAINS-alustaa edelleen, jotta se palvelisi tutkijoita mahdollisimman hyvin.
– Pyrimme siihen, että tutkijat voisivat hyödyntää matemaattisia malleja työssään, vaikka heillä ei olisi juuri tämän alan koulutusta. Lisäksi tavoitteena on, että uusi tieto siirtyisi automaattisesti osaksi näitä malleja, jotta ne ennustaisivat aivojen toimintaa entistä paremmin, Linne kuvailee.
EBRAINS-hanke saa rahoitusta EU:n Horizon Europe -tutkimus- ja innovaatio-ohjelmasta. Alusta on avoin niin tutkijoille, lääkäreille, opiskelijoille, potilaille kuin kelle tahansa terveydestään kiinnostuneelle kansalaisellekin.
Aivojen Google Maps näyttää aivoalueet ja datalähteet
Human Brain Projectin ehkä suurin tieteellinen läpimurto olivat aivoatlakset, aivojen ”maapallokuvat”, jotka kuvaavat tarkasti hermoston anatomiaa ja rakenteita eri aivoalueilla.
Linne vertaa aivoatlaksia Google Mapsiin: Ensin tutkija näkee eri aivoalueet, jotka ovat kuin maita, meriä ja vuoria kartalla. Sen jälkeen hän voi zoomata kohti tarkempia aivorakenteita ja hermosoluja, kuten karttaohjelmassakin voi lähestyä kaupunkeja, kyliä ja rakennuksia.
– Google Mapsissa voit etsiä paikallisia ravintoloita ja klikata niiden sivuja. Samalla tavalla myös aivoatlaksista löytyvät linkit alkuperäisiin datalähteisiin, joiden avulla atlakset on luotu, sekä linkit tiedon pohjalta rakennettuihin toiminnallisiin aivomalleihin, Linne havainnollistaa.
Toinen läpimurto hankkeessa on ollut sen kuvaaminen, miten muutokset hermosolujen toiminnassa näkyvät koko aivojen tasolla sekä signaaleissa, joita voidaan mitata pään ulkopuolelta. Tähän Linnen ryhmä on tuonut erityisesti gliasolujen osaamistaan.
– Aiemmin ajateltiin, että fMRI-signaali kertoisi suoraan hermosolujen toiminnasta. Olimme ensimmäisiä, jotka näyttivät tarkalla laskennallisella mallilla, että myös gliasolujen mekanismit vaikuttavat tähän signaaliin, hän kertoo.
Sähköverkot ja muuntajat vaihtuivat hermosolujen viestintään
On oikeastaan hieman yllättävää, että Marja-Leena Linnestä tuli neurotieteilijä.
Alun perin Linne opiskeli Tampereen teknillisessä yliopistossa fysiikkaa ja sähkötekniikkaa. Kesäisin hän työskenteli sähkölaitoksella, jossa hän teki jakelumuuntajien mitoitusta sekä sähköverkon kartoitusta ja kunnon arviointia.
Neljännen opiskeluvuoden keväällä Linne näki ilmoituksen kesätyöstä, jossa tutkittiin hermosolujen sähköisiä signaaleja. Se vaikutti niin kiehtovalta, että hän päätti hakea paikkaa.
– Se oli radikaali suunnanmuutos opiskeluissani ja tekemisessäni. Sillä tiellä olen edelleen.
Linne erikoistui diplomi-insinöörin opinnoissaan lääketieteelliseen tekniikkaan ja työskenteli valmistumisensa jälkeen Saksassa aivokuvantamislaitteiden kehitystyön parissa. Väitöstutkimusta tehdessään hän opiskeli myös neurobiologiaa, molekyylibiologiaa ja genetiikkaa. Sähkötekniikan osaamisestakin oli hyötyä, kun hän rakensi vahvistimia, joilla saatiin esille hermosolujen heikkoja signaaleja.
Omaa laskennallisen neurotieteen tutkimusryhmäänsä Linne on luotsannut Hervannassa jo 20 vuotta. Tällä hetkellä ryhmässä tutkitaan esimerkiksi hermo- ja gliasolujen vuorovaikutusta eri aivoalueilla, muistin ja oppimisen mekanismeja sekä aivojen kehitykseen liittyvien sairauksien taustalla vaikuttavia solu- ja soluverkkotason mekanismeja.
Kehitetäänpä ryhmässä myös entistä parempaa tekoälyä, joka oppisi asioita ihmisaivojen tavoin.
– On hedelmällistä kehittää tekoälyä neurotieteilijän viitekehyksestä. Aivot pystyvät oppimaan monimutkaisia asioita pienellä energiamäärällä ja otoskoolla. Kehittämämme mallit pyrkivät jäljittelemään tätä prosessia, Linne kertoo.
Marja-Leena Linne
Työ: Laskennallisen neurotieteen dosentti ja tutkimusryhmän johtaja, Tampereen yliopisto. On mukana eurooppalaisessa EBRAINS-hankkeessa, joka kehittää ja tarjoaa työkaluja aivojen tutkimiseen tietokonemallinnuksen avulla.
Koulutus: Diplomi-insinööri 1993, alana sähkötekniikka ja lääketieteellinen tekniikka. Väitteli vuonna 2001 tohtoriksi laskennallisen neurotieteen alalta.
Perhe: Puoliso ja 17-vuotiaat kaksoset.
Harrastukset: Ulkona sään salliessa hiihto, luonnonvesissä uinti ja suokävely, sisällä pienimuotoiset jumpat, kuntopiirit ja kuntopyöräily. Lyhytkin liikuntahetki päivittäin tuo päivään energiaa ja hyvää mieltä.
Kirjoittaja: Virpi Ekholm
