中国科学院院士骆清铭: “看见”大脑

来源:瞭望 新闻周刊

编辑:宋若一

责任编辑:冀娴贤

文:《瞭望》新闻周刊记者 扈永顺 


◇以工业化的方式大规模、标准化地产生数据并绘制脑图谱,将改变神经科学已有的研究方式

◇“全脑介观神经联接图谱”大科学计划目前已凝练了攻关研究方向,提出了合理研究目标,正处在起跑前的准备阶段。这一重大研究计划的实施,将有望使我国在该领域取得世界领先地位

◇非人灵长类动物全脑的介观图谱测绘新技术,将极大推进对大脑结构和功能的理解,从“看”得见,到“看”得清、“看”得懂

脑科学被公认为是自然科学的最后疆域,吸引了全世界众多科学家为之奋斗。在过去一个世纪,脑科学研究取得很大进展,但对大脑这一最复杂的器官如何运行,人们仍然知之甚少。特别是大脑如何感知外界、如何做出决策、如何左右情绪等复杂的脑功能,人类依然是盲人摸象,未知远大于已知。

研究黑洞般的大脑,首先需要“看见”大脑。

中国科学院院士、海南大学校长骆清铭率领团队历时十余年,发明显微光学切片断层成像技术(MOST),首次获得了亚微米分辨率的小鼠全脑高分辨图谱,首次展示了鼠脑轴突的长距离追踪,为实现单神经元分辨水平的全脑三维可视化(全脑介观神经联接图谱)研究提供了重要研究手段。

骆清铭还与中科院脑科学与智能技术卓越创新中心学术主任蒲慕明院士共同发起“全脑介观神经联接图谱”大科学计划。该计划将使用最接近人类的非人灵长类等动物模型,在单细胞分辨率上绘制具有神经元类型特异性的全脑联接图谱。

骆清铭告诉《瞭望》新闻周刊记者:“绘制脑联接图谱,是认知脑功能并进而探讨意识本质的科学前沿工作,对脑疾病防治、智能技术发展也具有引导作用。”

华中科技大学苏州脑空间信息研究院科研人员正在为鼠脑成像

——大脑:“看见”“看清”,更要“看懂”

《瞭望》:现在老年痴呆、帕金森病、抑郁和自闭症等脑疾病还不能及时有效治疗,主要的技术难题是什么?

骆清铭:实现对脑疾病防治的重要前提是认识脑、理解脑。脑的结构极其复杂,从脑区、细胞到突触,分子跨越多个层次,空间尺度覆盖5~6个数量级。因此,认识脑结构与功能需要恰当的观测手段,但现有技术存在很大局限性,所能获得的信息都是片面的、局部的。

可以说,认识脑结构与功能面临的技术挑战是全方位的。

从“看得见”层面,需要发展标记示踪技术,把感兴趣的结构与周围脑组织区分开,使它们能被看见。

从“看得清、看得全”层面,需要发展成像技术,不仅要能分辨脑的不同组成单元,微小如细胞、单个轴突、单个突触也能被清晰分辨,同时又要能将成像范围覆盖完整全脑,做到处处可辨。

从“看得懂”层面,则需要发展海量数据存储、处理与可视化技术,从中高效提取脑科学研究所需的有用信息,进而转化为新知识,帮助人们改变对脑和疾病的认识。

可以说,每个层面面临的挑战都是巨大的。

《瞭望》:为了“看见”大脑,科学家研究了哪些技术?

骆清铭:各国科学家发展了各种各样的技术。按分辨水平,脑图谱可分为宏观、微观和介观不同层次。

磁共振成像(MRI)是典型的宏观脑图谱绘制技术,它能帮助我们看到脑区层次的响应和彼此之间的联接关系。MRI能快速观测全脑,但不能在神经元/细胞分辨水平真实反映脑结构与功能活动,也就是说它“看”不清。

电子显微镜则是绘制微观脑图谱的重要手段,可以用纳米分辨率对局部突触联接进行解析,但电镜的成像范围极其有限,难以“看”全。有人测算过,即使只对1立方毫米的脑组织进行电子显微镜成像,也需要1万人1年的工作量。

我的团队在过去20多年发展的MOST系列技术则是介观脑图谱绘制技术的代表,能够对脑功能的基本单元神经元细胞的完整形态及其组成的全脑网络联接进行清晰成像。以MOST为核心的全脑定位系统(BPS)既能在亚细胞分辨水平、又能在全脑范围实现脑精细结构的观测。

BPS与电子显微镜和功能磁共振等技术的互相补充、融合,将构建出更完备的脑空间信息技术体系框架。

《瞭望》:你提出的脑空间信息学的基本内涵是什么?

骆清铭:脑空间信息学是以脑联接的基本结构与功能单元为研究对象,揭示脑联接空间信息机制,引导脑疾病防治与智能技术发展的新兴交叉学科。

脑空间信息学以脑科学和信息科学的基本理论为指导,运用新兴的全脑高分辨精准空间定位与成像方法。如BPS,同时结合多种前沿脑科学研究技术,标记、获取、分析和可视化具有明确空间尺度和位置的精细脑网络结构与功能信息,以细胞/轴突/毛细血管分辨水平的高分辨率,在全脑范围测量与绘制脑结构和功能信息的三维空间分布及其动态变化。如神经元投射、神经/血管分布、基因组/蛋白组/代谢组/转录组分布等,从而获取三维精细的脑联接图谱、建立标准化的数据体系。

由此更进一步,运用数据科学和计算神经科学,从大数据中提取跨层次、多尺度的脑联接时空特征。如神经元和血管走向、同类型神经元的覆盖范围、神经元之间的时空联接特征及投射方向等,建立模型,揭示感知、记忆、意识和情感等脑联接空间信息机制,从而促进脑健康与智能技术的跨越式发展。

——将改变神经科学已有的研究方式

《瞭望》:国际学术界对MOST有何评价?

骆清铭:生物组织中广泛存在的散射和吸收,会导致在组织内部成像时,随深度加深图像质量有所下降,直至无法成像。因此,我们提出将光学成像与组织切削相结合的策略,来打破光学成像的深度限制,同时保持始终在样本表面成像以保证所获图像质量达到最佳水平。

我们将全脑样本进行塑性包埋以实现硬化处理后,将其置于我们自主研发的MOST系列成像仪器上,对样本表面进行边成像边切削的数据采集,直至完成整个样本的成像。整个过程在纳米精度控制的三维平移台上自动运行,确保连续获取的图像之间具有天然配准性,便于后期进行三维图谱的绘制和处理。

2010年,我们在《科学》杂志首次发表“显微光学切片断层成像(MOST)获取小鼠全脑高分辨率图谱”的成果,在世界上率先实现哺乳动物单神经元分辨的全脑三维成像,这是我们团队经过近10年的技术攻关完成的。《科学》评价该工作“来自中国的团队竭尽全力地创造出最精细的小鼠全脑神经元三维联接图谱”“没有一家能达到与中国工作类似的精细程度”“所提供的数据和新的自动化脑图谱获取仪器将会为未来的研究提供重要基础”。该技术入选“2011年度中国科学十大进展”,并获得2014年度国家技术发明二等奖。

《瞭望》:有了MOST的良好基础,你们又做了哪些工作?

骆清铭:在MOST基础上,为满足不同类型的神经科学研究需要,我们团队发展了具有不同成像特点与系统性能的系列成像技术。例如荧光显微光学切片断层成像技术(fMOST)、双色荧光显微光学切片断层成像技术(dfMOST)、高清晰荧光显微光学切片断层成像技术(HD-fMOST)等不同类型。

2013年,我们利用fMOST首次在单神经元水平实现了小鼠全脑荧光成像。这意味着,我们可以利用fMOST追踪每根神经元联接的来龙去脉,帮助深入了解大脑结构。当年的《自然·方法》评价其为“首次展示了鼠脑内一根根轴突的长距离追踪”。

2016年,我们在《自然·通讯》发表了dfMOST技术,利用细胞构筑染料在组织中渗透缓慢的特点,提出实时复染的新概念,在不增加额外时间消耗的情况下实现全脑高通量双色精准成像,可以同时在单细胞水平解析全脑神经联接形态和空间定位,为研究者提供了一种精准分析介观尺度甚至微观尺度神经解剖结构的工具。《自然·方法》评价该工作“使用该技术获得的脑图谱毋庸置疑地将是对理解脑联接和脑功能具有重要价值的资源”。

此后,为解决在复杂背景中对特定目标细胞进行精确成像,我们团队提出了线照明调制显微成像新技术,重建出清晰的光学层析图像。理论和实验均证明,该方法实现方式简单,成像质量极佳,解决了传统光学显微成像过程中无法同时兼顾高分辨、高通量和高清晰度的问题。将该技术与薄层组织切片技术相结合,我们研制了HD-fMOST系统,其高信噪比和高清晰度的原始数据,让自动和人工追踪神经元形态更简便、更稳定、更准确和更高效,大大提高了工作效率。这项工作于今年3月发表于《自然·方法》。

这些光学切片断层成像技术统称为BPS,该系统已迅速为国内外十余家神经科学研究单位应用,在脑科学研究中发挥着重要作用。2017年,美国国立卫生研究院面向全球征集有独特优势的脑研究新技术,美国艾伦脑科学研究所、冷泉港实验室同时申请用fMOST技术开展全脑细胞类型普查研究,研究成果将于近期在《自然》发表。

《瞭望》:你们团队还进行了哪些开创性工作?

骆清铭:围绕高分辨脑联接图谱研究,我的团队还在神经环路标记、海量大数据处理及可视化领域进行了探索。2014年,我们在《自然·通讯》发表文章,揭示了树脂包埋样本中荧光蛋白分子的质子化机理,提出重激活荧光蛋白分子的新方法。2016年,建立从大范围密集神经群落数据中自动重建出单神经元结构的方法,发表在《自然·方法》。2019年,我们在《自然·神经科学》发表文章,绘制了最详尽的小鼠内侧前额叶皮层的全脑输入图谱,并提出基于环路结构和共投射模式的神经元分类方法,为神经环路的组织架构研究开拓了新的思路。

在脑血管图谱研究方面,我们建立了小鼠全脑的尼氏染色和树脂包埋方法,利用MOST技术以1微米分辨率,同时获得小鼠全脑细胞和血管的图像,发展了相应的自动识别和分割算法。进一步,我们建立了获取、处理和分析脑血管数据的技术体系,构建了哺乳动物全脑精细血管立体定位图谱。该研究首次在全脑范围内系统性构建和标识出包含动脉、静脉、微动脉和微静脉的精细脑血管图谱,不仅对完整血管树进行三维重建,而且利用同步获取的细胞构筑图像提供的解剖信息,在单细胞水平实现了血管分支的立体定位。得益于MOST成像技术的高分辨率,我们发现了许多之前未曾报道的静脉分支,也定量分析了动脉、静脉血管与脑区的连通性及供血关系。该图谱为脑功能和脑疾病的研究提供了重要的基础性资源数据。

2016年,我们团队得到江苏省、苏州市和苏州工业园区的支持,获得4.5亿元投资,成立华中科技大学苏州脑空间信息研究院,以工业化的方式来绘制脑图谱。通过用树脂包裹住鼠脑,形成如同胶囊大小的“琥珀”,成像仪器的金刚石刀片将浸泡在溶液中的鼠脑标本切割成1微米厚的薄片,边切边拍照,一只鼠脑大约切1万层,最后合成三维脑图谱,我们由此获得了目前世界上最清晰的哺乳动物脑图谱。《自然》对此进行专题报道,并引述国际专家评价“这种以工业化的形式大规模、标准化地产生数据,将改变神经科学已有的研究方式”。


——我们的研究将极大推进对大脑结构和功能的理解

《瞭望》:“全脑介观神经联接图谱”大科学计划目前进展情况如何?

骆清铭:经过多年的充分研讨,目前该计划已凝练了攻关研究方向,提出了合理研究目标,正处在起跑前的准备阶段。相信这一重大研究计划的实施,将有望使我国在该领域取得世界领先地位。

《瞭望》:你的研究方向将在这一大科学计划中发挥什么作用?

骆清铭:过去十多年的应用证明,我们发展的BPS技术,是目前在介观水平绘制脑图谱最稳定、最可靠、分辨率最高、数据质量最好的成像技术。我们拥有全链条“样本处理、三维高分辨率全自动成像、大数据处理与分析”的自主知识产权,BPS是迄今国际上唯一可以在哺乳动物全脑获取轴突分辨的神经元完整形态,并以单细胞精度提供空间定位信息的技术,即介观水平定义全脑三维空间的定位坐标。

近日,由中国科学院主办的《科学通报》在线发表了我们针对非人灵长类动物全脑的介观图谱测绘新技术。由于猕猴脑是小鼠脑体积的200倍左右,我们解决了大样本处理、自动化成像及PB量级数据分析的技术难题,真正实现了猕猴全脑内轴突投射和解剖定位的三维连续解析。该技术在单神经元完整形态的获取及其全脑联接关系的解析上,具有不可替代的技术优势。我们的研究将极大推进对大脑结构和功能的理解,从“看”得见,到“看”得清、“看”得懂。

《瞭望》:发展脑科学研究,你还希望获得哪些支持?

骆清铭:工欲善其事,必先利其器。生命科学的每一次发展,都以重大技术的进步为前提。脑科学研究也不例外。在国家自然科学基金和科技部有关项目的支持下,我和团队长期致力于发展BPS技术,有幸保持了十余年的领先位置。我们希望能继续得到支持,包括科研项目、人才项目和成果转化政策等,以便聚集优势队伍,形成合力,在脑科学研究中发挥更大作用,继续保持国际领先优势。

未来智能实验室的主要工作包括:建立AI智能系统智商评测体系,开展世界人工智能智商评测;开展互联网(城市)大脑研究计划,构建互联网(城市)大脑技术和企业图谱,为提升企业,行业与城市的智能水平服务。每日推荐范围未来科技发展趋势的学习型文章。目前线上平台已收藏上千篇精华前沿科技文章和报告。

  如果您对实验室的研究感兴趣,欢迎加入未来智能实验室线上平台。扫描以下二维码或点击本文左下角“阅读原文”

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/483819.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

聚类算法 K-Means 简介与入门

K-Means 算法是最简单的一种聚类算法,属于无监督学习算法。 聚类和分类最大的不同在于:分类的目标是事先已知的,而聚类则不一样,聚类事先不知道目标变量是什么,类别没有像分类那样被预先定义出来。 假设我们的样本是 …

聚焦五大领域:浙江大学发布《重大领域交叉前沿方向2021》报告

来源:浙江大学以智能化为特征的第四次工业革命已经全面开启,会聚技术的不断涌现,正引领各领域创新突破性跃迁。学科交叉是这场变革的核心驱动力,主要表现为信息、生命、物质三大学科板块间的深度融合,最终将推动人类生…

分类算法支持向量机(SVM) 简介与入门

在二维平面上,把两类数据分开需要一条直线。到了3微空间,要把两类数据分开,就需要一个平面。把上述分类机制扩展到基本情形,在高维空间里,把两类数据分开,则需要一个超平面。直线和平面是超平面在2维和3维空…

主宰这个世界的10大算法

来源:算法与数学之美什么是算法?简而言之,任何定义明确的计算步骤都可称为算法,接受一个或一组值为输入,输出一个或一组值。(来源:homas H. Cormen, Chales E. Leiserson 《算法导论第3版》)可以这样理解&a…

关联规则分析 Apriori 算法 简介与入门

关联规则的几个概念: 关联规则是形如 X -> Y 的蕴含式,表示通过 X 可以推导出 Y,X称为关联规则的左部(Left Hand Side,LHS),Y 称为关联规则的右部(Right Hand Side,R…

OO第一单元总结__多项式求导问题

作业一、含幂函数的简单多项式的求导 (1)基于度量的程序结构分析 1. 统计信息图: 2. 结构信息图: 3. 复杂度分析 基本复杂度(Essential Complexity (ev(G))、模块设计复杂度(Module Design Complexity (iv(…

Go语言中的`sync`包同步原语

通过sync包掌握Go语言的并发 并发是现代软件开发的基本方面,而Go(也称为Golang)为并发编程提供了一套强大的工具。在Go中用于管理并发的基本包之一是sync包。在本文中,我们将概述sync包,并深入探讨其最关键的同步原语…

AdaBoost 算法 入门

AdaBoost 是一种迭代算法,其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器,即弱分类器,然后把这些弱分类器集合起来,构造一个更强的最终分类器。算法的适应性在于前一个基本分类器分错的样本会得到加强,加权后的全体样本…

第一单元总结

一、作业分析 第一次作业 与后两次作业相比,第一次作业非常简单,仅要求对由常数项和幂函数组成的多项式求导。但由于缺少面向对象编程经验,我在这次作业中栽了不少跟头。 (1)度量分析 在第一次作业中,我还没…

牛客16426 玩具谜题

题目描述 南有一套可爱的玩具小人,它们各有不同的职业。 有一天,这些玩具小人把小南的眼镜藏了起来。小南发现玩具小人们围成了一个圈,它们有的面朝圈内,有的面朝圈外,如下图: 这时 singer 告诉小南一个谜…

牛客16438 回文日期

date1 input() date2 input()""" 判断是否是闰年 """ def isLeap(year):if (year%4 0 and year%100 ! 0) or (year%400 0):return 1else:return 0""" 判断是否是回文数 """ def isPalindrome(year):for i in …

Codeforces 1139F Dish Shopping 树状数组套平衡树 || 平衡树

Dish Shopping 将每个物品拆成p 和 s 再加上人排序。 然后问题就变成了, 对于一个线段(L - R), 问有多少个(li, ri)满足 L > li && R > ri, 这个东西可以直接树状数组套平衡树维护。 但是这个题目有个特殊性,因为排…

牛客16494 生活大爆炸版石头剪刀布

题目描述 石头剪刀布是常见的猜拳游戏:石头胜剪刀,剪刀胜布,布胜石头。如果两个人出拳一样,则不分胜负。在《生活大爆炸》第二季第8集中出现了一种石头剪刀布的升级版游戏。升级版游戏在传统的石头剪刀布游戏的基础上,…

codeforces 1073E

题解: 考虑数位DP,状压出现过的数字集合S,f ( l , x , S , pz , lim )表示到第 l 位,数字为x, 数字集合为S ,是否为前导0,是否贴上界 然后同时定义g为该状态下的数字和,利用 10^(l-1) * f(l , x…

时空AI技术:深度强化学习在智能城市领域应时空AI技术:深度强化学习在智能城市领域应用介绍...

来源:海豚数据科学实验室作者:京东科技 时空AI团队深度强化学习是近年来热起来的一项技术。深度强化学习的控制与决策流程必须包含状态,动作,奖励是三要素。在建模过程中,智能体根据环境的当前状态信息输出动作作用于环…

牛客16500 珠心算测试

题目描述 珠心算是一种通过在脑中模拟算盘变化来完成快速运算的一种计算技术。珠心算训练,既能够开发智力,又能够为日常生活带来很多便利,因而在很多学校得到普及。 某学校的珠心算老师采用一种快速考察珠心算加法能力的测验方法。他随机生成…

读书笔记007:《伤寒论》- 手少阴心经

手少阴脉起心中,下膈直与小肠通,支者还从肺系走,直上喉咙系目瞳。直者上肺出腋下,臑后肘内少海从,臂内后廉抵掌中,锐骨之端注少冲。多气少血属此经,是动心脾痛难任,渴欲饮水咽干燥&a…

牛客16585 统计单词数

题目描述 一般的文本编辑器都有查找单词的功能,该功能可以快速定位特定单词在文章中的位置,有的还能统计出特定单词在文章中出现的次数。 现在,请你编程实现这一功能,具体要求是:给定一个单词,请你输出它在…

牛客21312 神秘餐馆

题目描述 一家神秘餐馆准备开放N天,牛牛 和 牛妹听到这个消息后,准备尽可能多的一起去吃午饭 餐馆有M道菜,牛牛和牛妹每次来只允许点一道菜,如果在第i天买了第j道菜 那么第i7天也只能买第j道菜 第i天第j道菜的价格为price[i][j] …

牛客21297 手机号码

题目描述 给你一个整数n表示手机号码的位数 再给你m个字符串表示保留的号码,比如911 110 120等 问你一共有多少的手机号码不以保留号码开头 n, m map(int, input().split()) s [] for _ in range(m):s.append(input())sum pow(10, n) num 0for i in range(m):flag Falsefo…