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參考消息網(wǎng)4月13日報道 據(jù)西班牙《世界報》網(wǎng)站4月9日報道，迄今為止最完整的大腦連接圖揭示了驅動生物體運行的“線路”是如何組織和工作的。

為了讓我們完成那份逾期未交的報告或在電腦上完成一直等待我們處理的Excel電子表格，大腦中的神經(jīng)網(wǎng)絡正以極快的速度工作著，同時連接著錯綜復雜的細胞通路。

我們?nèi)圆惶宄@種驅動身體精確運行的復雜“線路”是如何工作的，但神經(jīng)科學在揭開其神秘面紗方面已經(jīng)取得長足進步。

本周，“來自大腦皮層網(wǎng)絡的機器智能”項目的最新研究成果為我們提供了迄今為止最詳細的小鼠大腦結構與功能連接圖。

在美國艾倫人工智能研究所的領導下，由來自不同機構的150多名研究人員組成的研究小組花了10多年時間繪制了這幅圖譜，詳細描述了小鼠大腦皮層（特別是視覺區(qū)域）一立方毫米區(qū)域內(nèi)的情況。

這個微小空間的大小僅相當于一粒罌粟種子。科學家已經(jīng)能夠量化和詳細描述其內(nèi)的約8.4萬個神經(jīng)元、5億多個突觸和超過5.4公里長的神經(jīng)“線路”。他們成功繪制出一幅高分辨率圖譜，能夠展示大腦中不同細胞系是如何組織和協(xié)同工作的。

4月9日，英國《自然》周刊和《自然-方法》雜志發(fā)表了10篇研究報告，公布了這項工作的所有細節(jié)，以及科學家開發(fā)的利用人工智能收集數(shù)據(jù)的技術，而這些數(shù)據(jù)將向整個科學界開放。

西班牙阿利坎特神經(jīng)科學研究所的胡安·萊爾馬指出，這是迄今已知最完整的圖譜，因為它包含了納米級分辨率的結構，還將這些數(shù)據(jù)與許多神經(jīng)元的功能活動記錄結合起來。

利迪婭·里波爾是英國劍橋大學醫(yī)學研究委員會分子生物學實驗室的一名博士后研究員，她最近參與繪制了首張秀麗隱桿線蟲無線神經(jīng)信號圖譜。她說：“在我看來，他們創(chuàng)建的數(shù)據(jù)集與他們?yōu)槭占@些信息而開發(fā)的新技術工具同樣有價值。正如他們所展示的那樣，這些創(chuàng)新將使我們今后能夠更快、更詳細地研究小鼠和其他物種大腦的更大區(qū)域?！?/p>

美國哥倫比亞大學神經(jīng)技術中心主任拉斐爾·尤斯特也認為：“這批文章是‘腦計劃’中最令人印象深刻的成果之一。”該計劃2013年由時任美國總統(tǒng)奧巴馬發(fā)起，將持續(xù)到2030年。

為了開展工作，研究人員首先記錄了實驗動物視覺皮層中多個神經(jīng)元的活動。他們使用的是經(jīng)過基因改造的小鼠模型。經(jīng)過改造后，它們的神經(jīng)元在活動時就會釋放熒光蛋白。研究人員讓實驗動物觀看電影和優(yōu)兔（YouTube）網(wǎng)站上的視頻，以激活它們的視覺皮層，同時記錄了數(shù)萬個神經(jīng)元的活動。在實驗期間，動物的頭部被固定以記錄其大腦活動，但它們可以在倉鼠輪上行走。

實驗結束后，科學家從研究對象的視覺皮層中抽取一立方毫米的區(qū)域，將其切割成大約2.8萬個非常薄的切片。每個切片都經(jīng)過創(chuàng)新的電子顯微鏡技術處理，使研究人員能夠得到分辨率極高的圖像。

最后，科學家利用人工智能和機器學習工具，在三維模型中重建了結構和連接。

這項技術的發(fā)展使研究人員能夠將動物觀看圖像時被激活的神經(jīng)元與電子顯微鏡顯示的納米級大腦結構直接聯(lián)系起來。

科學家指出，有了該數(shù)據(jù)集，就可以識別新的細胞特征和類型，并制定細胞分類的新原則和方法。

例如，這項工作識別并量化了興奮性神經(jīng)元、抑制性神經(jīng)元，以及與其他神經(jīng)元相關的突觸前神經(jīng)元等。

萊爾馬強調(diào)，這一研究成果還將對神經(jīng)計算領域產(chǎn)生巨大影響。

萊爾馬認為，在結構和功能層面上顯示出的連通性原理“似乎在學習過程中發(fā)揮著關鍵作用”。這種模式也是“生物和人工系統(tǒng)”所共有的。

他說：“生物神經(jīng)網(wǎng)絡向我們展示了如何開發(fā)和設計人工神經(jīng)網(wǎng)絡，以便更好地學習和再現(xiàn)生物過程。這為我們打開了一扇通往未來的巨大窗口，讓我們能了解大腦是如何工作的，以及為什么當神經(jīng)網(wǎng)絡受到干擾時會出現(xiàn)我們稱之為疾病的故障?！?/p>

責編：李傳新

一審：李傳新

二審：楊丹

三審：楊又華

來源：參考消息網(wǎng)