人腦是現(xiàn)存最復(fù)雜的計算機(jī)器，由數(shù)十億個細(xì)胞網(wǎng)絡(luò)組成。

而直到現(xiàn)在，研究人員也沒能大腦中的細(xì)胞網(wǎng)絡(luò)機(jī)制的缺陷是如何導(dǎo)致了精神疾病和癡呆等其他疾病。

然而，新興的連接組學(xué)領(lǐng)域可以幫助解決這一問題。

連接組學(xué)旨在精確繪制大腦中每個細(xì)胞之間的連接圖，現(xiàn)在，學(xué)界已繪制了較為簡單的生物體的大腦圖譜，如果蠅。

但想要繪制更復(fù)雜一點的生物體，就變得十分困難。

而繪制更大的大腦圖譜的技術(shù)進(jìn)步可以促進(jìn)對人腦是如何工作的了解，以及如何治療腦部疾病。

近期，在美國國立衛(wèi)生研究院（NIH）的創(chuàng)新神經(jīng)技術(shù)（BRAIN）大腦研究項目的支持下，谷歌研究院的Connectomics團(tuán)隊將與哈佛、艾倫研究所、MIT、劍橋大學(xué)，普林斯頓大學(xué)和約翰霍普金斯大學(xué)的多學(xué)科專家團(tuán)隊，以及哈佛大學(xué)醫(yī)學(xué)研究所Janelia研究園區(qū)的顧問一起展開研究。

這項耗資3300萬美元的項目，目標(biāo)是解決神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域的巨大挑戰(zhàn)：繪制小鼠大腦的極小部分圖譜（2~3%）。

這項研究將特別瞄準(zhǔn)，小鼠大腦中負(fù)責(zé)記憶編碼、注意力和空間導(dǎo)航的海馬區(qū)。

谷歌Connectomics團(tuán)隊將為該項目提供計算和分析資源，這也引出了一個關(guān)鍵問題：

我們能否通過擴(kuò)大和加快數(shù)字化技術(shù)，從而繪制出小鼠大腦的整個連接組？

現(xiàn)代的連接組學(xué)

繪制小鼠大腦的2~3%，聽起來似乎也不是什么大目標(biāo)。但實際上，連接組學(xué)走到這一步，已經(jīng)花費了數(shù)十年的創(chuàng)新和積累。

2021年，谷歌和哈佛大學(xué)合作成功繪制了一立方毫米的人腦地圖，并將其作為H01數(shù)據(jù)集發(fā)布。

這成為了研究人腦和擴(kuò)展連接組學(xué)技術(shù)的寶貴資源。

但人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性甚至可以與宇宙的星系網(wǎng)絡(luò)相比擬，繪制整個人腦連接組將需要收集和分析多達(dá)澤字節(jié)（十億個TB）的數(shù)據(jù)。

這遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了現(xiàn)有技術(shù)的能力。

圖片

于是人們把目光轉(zhuǎn)向了同為哺乳動物，并且與人類基因組相似程度達(dá)到90%的小鼠身上。

將其選為繪制大腦連接組的原因有兩點：

首先，小鼠的大腦足夠小，在技術(shù)上是可行的。

其次，小鼠的大腦有可能提供與我們自己的大腦相關(guān)的見解，如神經(jīng)科學(xué)家已經(jīng)用小鼠來研究人類大腦的功能和功能障礙。

通過合作繪制10-15立方毫米的小鼠大腦圖譜，開發(fā)出新的方法，讓我們能夠繪制小鼠大腦的其余部分，以及之后完整的人類大腦圖譜。

圖片

幾十年來，神經(jīng)科學(xué)家一直致力于繪制越來越大、更復(fù)雜的連接體圖譜

生物學(xué)上最大的數(shù)據(jù)集之一

谷歌Connectomics團(tuán)隊將繪制小鼠大腦海馬體形成的連接組，它能將短期記憶轉(zhuǎn)化為長期記憶并幫助小鼠在空間中進(jìn)行導(dǎo)航。

通過繪制小鼠大腦的海馬體的連接組，可以幫助我們了解大腦中最大的區(qū)域，同時創(chuàng)建生物學(xué)領(lǐng)域里最大的數(shù)據(jù)集之一，其中包含約25000TB或25PB的大腦數(shù)據(jù)。

作為參考，銀河系中大約有2500億顆恒星。如果這些恒星中的每一顆都是一個字節(jié)，那么需要10萬個銀河系才能匹配該項目繪制小鼠大腦一小塊區(qū)域時收集的25 PB數(shù)據(jù)。

圖片

為了說明海馬項目的規(guī)模，谷歌計算了需要多少臺有512GB儲存空間的Pixel手機(jī)（如下所示的Pixel手機(jī)堆疊）來存儲完成的連接組項目所繪制的線蟲和果蠅大腦的圖像數(shù)據(jù)，以及剛剛啟動的小鼠海馬區(qū)和整個小鼠大腦項目。

然后，我們將每個Pixel（單個Pixel的厚度9mm）堆疊的高度與熟悉的物體和地標(biāo)進(jìn)行了比較：

圖片

存儲大腦蛔蟲大腦的圖像數(shù)據(jù)需要2臺Pixel手機(jī)，高度與一個橄欖差不多。

存儲果蠅大腦的圖像數(shù)據(jù)需要100臺Pixel手機(jī)，高度與一個四歲的女孩一樣高。

相比之下，小鼠海馬連接組項目將需要相當(dāng)于48,800多臺Pixel手機(jī)的存儲空間，高度與帝國大廈相當(dāng)。

而存儲整個小鼠大腦的連接組數(shù)據(jù)則需要堆疊的Pixel手機(jī)與珠穆朗瑪峰高度相同。

打開拍字節(jié)PB級（10^15）管道

過去的數(shù)十年來，谷歌Connectomics團(tuán)隊一直致力開發(fā)用于管理海量連接組數(shù)據(jù)集的工具，并從中提取科學(xué)價值。

谷歌曾幫助果蠅建立了大腦大部分區(qū)域的連接組，但小鼠大腦的神經(jīng)元數(shù)量是果蠅大腦的1000倍。

構(gòu)建小鼠大腦連接組的數(shù)據(jù)對現(xiàn)有技術(shù)提出了挑戰(zhàn)，團(tuán)隊必須要以前所未有的速度才能繪制更多數(shù)據(jù)。

對此，谷歌表示將會繼續(xù)改進(jìn)其洪水填充網(wǎng)絡(luò)（flood-filling networks），該網(wǎng)絡(luò)使用深度學(xué)習(xí)來追蹤或“分割”每個神經(jīng)元在電子顯微鏡數(shù)據(jù)制成的三維腦體積中的路徑。

圖片

除此之外，谷歌將通過擴(kuò)展的自我監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)SegCLR的功能，從分割的三維腦體積中自動提取關(guān)鍵信息：

例如識別細(xì)胞類型（如錐體神經(jīng)元、籃子神經(jīng)元等）和每個神經(jīng)元的部分（如軸突、樹突等）。

圖片

同時，谷歌還表示將會進(jìn)一步提升和增強(qiáng)核心連接組學(xué)基礎(chǔ)設(shè)施的可擴(kuò)展性和性能，例如用于存儲的TensorStore和用于可視化的Neuroglancer。

這將使所有的計算管道和人類分析工作流程都能在這些新的數(shù)據(jù)規(guī)模下運行。

一葉知秋，探索小鼠的大腦將會是人類在攻克莫測難解的腦科學(xué)路上的又一沖鋒。

我們也可以期待，或許完全解析大腦奧秘的這一天，就在眼前了。

參考資料：

https://blog.research.google/2023/09/google-research-embarks-on-effort-to.html