一个小的大脑样本被切成 5000 块，机器学习帮助将其重新缝合在一起。
由哈佛大学和谷歌科学家领导的团队创建了人类大脑一立方毫米的 3D 纳米级分辨率图。尽管该图仅覆盖了该器官的一小部分（整个大脑要大一百万倍），但该部分包含大约 57,000 个细胞、大约 230 毫米的血管和近 1.5 亿个突触。它是目前有史以来最高分辨率的人脑图像。
为了制作如此精细的地图，研究小组必须将组织样本切成 5,000 个切片，并用高速电子显微镜扫描它们。然后，他们使用机器学习模型来帮助以电子方式将切片缝合在一起并标记特征。仅原始数据集就占用了 1.4 PB。 “这可能是所有神经科学中计算机最密集的工作，”艾伦脑科学研究所的计算神经科学家 Michael Hawrylycz 说，他没有参与这项研究。 “涉及的工作量非常巨大。”
存在许多其他大脑图谱，但大多数提供的数据分辨率低得多。在纳米尺度上，研究人员可以一次追踪一个神经元与突触的大脑连接，即它们连接的地方。谷歌高级研究科学家、论文合著者 Viren Jain 表示：“为了真正了解人脑如何工作、如何处理信息、如何存储记忆，我们最终需要一张具有该分辨率的地图。”科学5月9日。该数据集本身和本文的预印本已于 2021 年发布。
大脑图谱有多种形式。有些揭示了细胞是如何组织的。其他涵盖基因表达。这个研究重点关注细胞之间的连接，这个领域被称为“连接组学”。大脑的最外层包含大约 160 亿个神经元，这些神经元相互连接形成数万亿个连接。单个神经元可能会从数百甚至数千个其他神经元接收信息，并将信息发送到类似数量的神经元。这使得追踪这些连接成为一项极其复杂的任务，即使只是在大脑的一小部分中。
为了创建这张地图，团队遇到了许多障碍。第一个问题是找到脑组织样本。人死后大脑会迅速恶化，因此尸体组织无法发挥作用。相反，研究小组使用了在脑部手术期间从一名癫痫妇女身上取出的一块组织，旨在帮助控制她的癫痫发作。
研究人员获得样本后，必须小心地将其保存在树脂中，以便将其切成薄片，每片的厚度约为人类头发的千分之一。然后他们使用专为该项目设计的高速电子显微镜对切片进行成像。
接下来是计算挑战。 “所有这些电线在三个维度上遍布各处，形成各种不同的连接，”杰恩说。谷歌团队使用机器学习模型将切片重新缝合在一起，将每个切片与下一个切片对齐，对接线进行颜色编码，并找到连接。这比看起来更难。 “如果你犯了一个错误，那么连接到该电线的所有连接现在都不正确，”杰恩说。
马里兰大学神经科学家 Seth Ament 表示：“对任何人类大脑样本进行如此深入的重建的能力是一个重要的进步。”该地图是“我们目前可以获得的最接近真实情况的地图。”但他也警告说，这是从单个人身上采集的单个大脑样本。
该地图可在名为Neuroglancer的网络平台上免费获取，旨在成为其他研究人员可以用来进行自己的发现的资源。 “现在，任何对如此详细地研究人类皮层感兴趣的人都可以自己研究数据。他们可以校对某些结构以确保一切正确，然后发布自己的发现，”Jain 说。 （预印本已被引用至少136 次。）
该团队已经发现了一些惊喜。例如，一些将信号从一个神经元传递到下一个神经元的长卷须形成了“螺纹”，即它们围绕自身旋转的点。轴突通常形成单个突触以将信息传输到下一个细胞。研究小组发现了形成重复连接的单个轴突——在某些情况下，形成了 50 个独立的突触。杰恩说，其中的原因尚不清楚，但牢固的联系可能有助于促进对某些刺激的快速或强烈反应。 “这是关于人类皮层组织的一个非常简单的发现，”他说。但“我们之前并不知道这一点，因为我们没有这种分辨率的地图。”
帮助领导这项研究的哈佛大学神经科学家杰夫·利希特曼 (Jeff Lichtman) 表示，该数据集充满了惊喜。 “里面有很多东西与你在教科书上读到的内容不相容。”研究人员可能无法解释他们所看到的现象，但他们有很多新问题：“这就是科学前进的方式。”
更正：由于转录错误，Viren Jain 引用了一段关于大脑如何“输出”记忆的内容。它已被更新，以反映他正在谈论大脑如何“存储”记忆。
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