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挑战人脑860亿神经元,谷歌团队先从小鼠大脑入手,AI算法创新立大功

2024-07-10 0 3,469
先进的机器学习和AI算法被用于分析大量的神经数据,以识别和理解脑部神经的连接模式。

智东西7月9日消息,昨日据谷歌连接组学(Connectomics)团队公布的最新消息,继5月发布迄今为止最大突触分辨率、3D重建的人类大脑片段后,他们开始了对小鼠大脑的研究,他们介绍了在研究中创新性引入的AI算法、成像技术等工具。

该团队在研究过程中需要以纳米级分辨率对大脑进行成像,并处理海量数据。这是一个巨大的技术挑战,需要在成像技术、AI算法和数据管理工具方面不断创新。因此,他们引入了泛洪填充网络(机器学习自动着色)、SegCLR自动识别算法和Neuroglancer可视化软件等各种开发工具,大大提升了绘制脑连接组图的效率。

Connectomics团队致力于研究和绘制大脑的连接图谱,即大脑神经元和它们之间连接的全面地图。这个领域被称为连接组学(connectomics)。通过理解大脑中神经元之间的连接方式,研究人员希望揭示大脑如何处理信息,从而更好地理解认知功能、记忆形成、情感处理等复杂的神经过程。

一、绘制脑连接组图的技术挑战是处理海量数据

谷歌研究人员最近公布了迄今为止最大、最详细的“人脑地图”。虽然这只描述了1立方毫米的脑组织——相当于半粒米的大小——但其分辨率高到可以显示单个神经元及其相互连接,并需要1.4PB的数据来编码。

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▲“人脑地图”(图源:Google Research&Lichtman Lab,效果图:D. Berger)

尽管这只是大脑的一个微小切片,这张地图却带来了几项惊人的发现。例如,谷歌研究员Viren Jain(维伦·杰恩)谈到神经元时说:“我们发现一些神经纤维会缠绕成这些巨大的结,我们完全不知道为什么——以前从未见过这种现象。”

现在,Viren和他的团队将研究对象转向了小鼠。这是有充分理由的——这些哺乳动物可能有助于解决自我们诞生以来一直困扰我们的关于大脑的奥秘。比如:记忆是如何存储和提取的?我们如何识别物体和面孔?我们为什么需要这么多睡眠?以及阿尔茨海默病和其他脑部疾病出了什么问题?

“我们之所以没有答案,是因为我们还没有足够的数据来研究大脑。”Viren说。

人脑大约有860亿个神经元,这些神经元通过超过100万亿个突触连接,使你能够思考、感受、移动和与世界互动。通过创建这些神经连接的地图——被称为“连接组”——我们可以点亮关于大脑工作原理的新认知,以及为什么有时它们会出问题。

为了在突触水平上建立详细的地图,研究人员需要以纳米级分辨率对大脑进行成像,并处理海量数据。这是一个巨大的技术挑战,需要在成像技术、AI算法和数据管理工具方面不断创新。正因如此,谷歌研究在10年前成立了Connectomics团队。

谷歌的研究员称:“理解大脑显然是一个生物学问题,但大规模获取大脑地图确实是成像计算机科学和软件开发中的一个问题。”在过去的十年里,团队开发了更高效处理、分析和共享数据的技术,使研究人员能够在理解大脑方面取得显著进展。

例如,他们引入了泛洪填充网络(泛洪填充的基本原理是从一个像素点出发,以此向周边的像素点扩充着色,直到图形的边界),通过使用机器学习自动追踪神经元在组织层中的路径,取代了手动为脑图像中的细胞着色的工作。

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▲谷歌研究中对于泛洪填充网络的解释(图源:Google)

在此基础上,他们的SegCLR算法自动识别这些网络中细胞和细胞类型的不同部分。此外,他们还开发了如TensorStore和Neuroglancer(可视化软件以便观察收集到的数据集和3D重建图像)等软件,帮助存储、处理和可视化大型多维图像和体积。

哈佛大学分子和细胞生物学教授Jeff W. Lichtman(杰夫·W·利奇曼)表示:“我认为可以公平的说,如果没有谷歌研究的帮助,我们就会失败。因为他们拥有处理如此大量数据的专业知识和计算机能力。

二、选择绘制小鼠大脑是深入研究人脑的次佳选择

尽管如此,绘制整个大脑的连接组图需要收集和分析多达1ZB(十亿兆字节)的数据,现有技术还无法实现这一目标。Viren说:“如果我们现在要绘制整个大脑的连接组图,可能需要耗资数十亿美元和数百年的时间。”

因此,研究人员专注于绘制小动物的大脑大片区域,或大型动物的小块脑组织。2020年,连接组学团队绘制了半只果蝇的大脑,揭示了25000个神经元之间的连接。通过与该领域研究人员的合作,他们还为斑胸草雀和斑马鱼幼虫的部分大脑创建了连接组图。而在今年5月,上述1立方毫米的人类脑组织地图发表在了《科学》杂志上。

世界各地数以千计的研究人员使用了这些项目的数据集,发表了数百项研究结果。

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▲研究人员在一小块人脑组织中构建了几乎每个神经元及其连接的3D图像。顶部图像显示兴奋性神经元,底部图像显示抑制性神经元。(图源:Google)

目前,Connectomics团队正与哈佛大学、普林斯顿大学及其他合作伙伴一起,致力于绘制小鼠海马体的连接图谱——海马体是大脑中负责编码记忆、注意力和空间导航的部分,占整个小鼠大脑的2-3%。

由于没有足够的时间或技术来绘制整个人类大脑的连接图谱,分析小鼠的连接组是次佳选择。小鼠大脑足够小,技术上可行,而且有可能提供对我们自身大脑的洞见。

Jeff称:“当你在电子显微镜下观察小鼠大脑时,它看起来和人类大脑一模一样。实际上,它就是人类大脑的微型版本。”这也是科学家们经常用小鼠来研究人类脑部疾病的原因。

三、从鼠脑中获取的数据是目前最大的生物数据集

小鼠只是Connectomics组最新的研究前沿;神经科学家们几十年来一直致力于绘制越来越大、越来越复杂的大脑连接图谱。第一个连接组图谱是1986年发表的一个蠕虫大脑连接图谱,这项工作花费了16年时间才完成。

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▲几十年以来连接组学的研究(图源:Google)

尽管老鼠的大脑比人类的大脑小1000倍,绘制老鼠的大脑仍然是一个巨大的技术挑战。从一只老鼠大脑连接体中获得的纳米分辨率的数据集可能是迄今为止收集到的最大的生物数据集,估计大约有2万到3万兆字节。

“因此,不仅仅是获取数据,甚至只是存储和准确处理所有这些数据都是一个重大挑战,”Viren说。“但这是我们对该领域的独特贡献:开发工具,用最先进的技术提升准确性,然后真正将它们大规模应用于越来越大的数据集。”

如果成功的话,Connectomics组的老鼠大脑项目将是科学家们第一次绘制出哺乳动物海马体的一部分。这也是迄今为止研究人员试图绘制的最大的大脑区域。

“基础研究产生了非凡的价值,”Viren说。“让我兴奋的是,终有一天,我们将准确地了解我们是如何形成记忆,以及精神障碍或疾病的根本原因。但为了做到这一点,我们必须创造这种技术循环,这在20年前是不可想象的。”

结语:AI算法赋能学术前沿,人类脑科学研究正在提速

人脑不愧人体上为最精密的器官,从谷歌连接组学团队的研究成果来看,现有的机器学习、AI算法等技术成为了他们绘制大脑连接图谱的重要开发工具,有了这些工具,处理大脑切片中的海量数据并绘制更精确的人脑地图成为了可能。

AI工具在脑科学研究领域的成功应用是某种意义上的“活水溯源”,脑科学领域的发展不仅有助于科学家理解大脑的复杂结构和功能,在未来还可能推动新型计算技术的发展,尤其是在神经网络和AI领域。

来源:Google

本文来自“智东西”,编译:罗添瑾,编辑:云鹏

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