La synthèse de neurones par IA accélère la cartographie cérébrale

Google Research a développé le modèle MoGen (Neuronal Morphology Generation) de génération de neurones synthétiques pour améliorer la reconstruction des connexions neuronales. Le modèle MoGen, basé sur l'ajustement de flux de nuages de points PointInfinity, génère des formes 3D réalistes de neurones en utilisant des échantillons de cortex de souris préalablement vérifiés par des humains. Lorsque 10% de données synthétiques ont été ajoutées à l'ensemble d'apprentissage du modèle PATHFINDER, le taux d'erreur de reconstruction a diminué de 4,4%, principalement grâce à la réduction des erreurs de fusion de neurites. Bien que l'amélioration semble modeste, à l'échelle de la carte complète du cerveau de la souris, cela équivaut à économiser 157 années-homme de vérification manuelle. MoGen peut générer des neurones de types spécifiques en ajustant la longueur, l'étendue spatiale et l'embranchement. Les chercheurs ont également entraîné des versions de MoGen sur des données de diamant mandarin et de drosophile. Le modèle a été publié en open source avec des modèles pré-entraînés pour différentes espèces. Ces travaux seront présentés à la conférence ICLR 2026.