腦科學研究又進一大步！

來自普林斯頓的科學家最新宣布，他們已經成功創建了首個成年體動物的全腦連接體圖譜。

(資料圖片)

其中包含來自雌性黑腹果蠅大腦的130000 個帶注釋的神經元，以及它們之間的數千萬個化學突觸。

更重要的是，數據是完全開放的，還能一鍵查詢。

只需要在 Codex 這個網站上輸入相關信息，每個神經元的連接性、大小、神經遞質等信息都能盡收眼底。

包括直觀的 3D 模型。這項研究一經發布，就吸引到大量關注。英偉達 AI 科學家范麟熙（Jim Fan）就轉發點贊：

令人著迷的是，普林斯頓大學的這項研究中，蘊含著大自然的注意力、工作記憶甚至基本意識算法。

將神經連接體視作已編譯的可執行二進制文件，我們可以從完整的大腦模擬中反編譯出多少源代碼？

不僅如此，果蠅的大腦結構還對機器學習有著重要啟發。

已經有人在電腦上跑了一下這個模型，模擬了果蠅吃東西和梳理觸角的過程。

馬斯克也關注到了這只 " 電子果蠅 "，并感覺事情開始變得奇怪起來了。通過電鏡圖像繪制

研究團隊重建了雌性黑腹果蠅大腦完整連接體圖譜。

不同于傳統的切片方式，圖譜中的信息主要是從電鏡照片中獲得的。

這些電鏡照片來自 Zheng 和 Lauritzen 等人于 2018 年發布的 FAFB ( full adult fly brain ) 數據集。

電鏡照片的分辨率可以清晰地看到蛋白質分子，經過計算機分析就能得出有關信息。

尺寸僅為 0.1 毫米量級的果蠅大腦擁有上億個突觸，比哺乳動物的突觸還要密集。

果蠅大腦中的神經被分成 9 個大類、31 個小類，劃分了 78 個區域。這九個大類是在將神經元按照信息流向分為三個部分的基礎上繼續劃分得到的。通過與光學顯微鏡下的神經結構進行對比，團隊建立的模型準確性得到了初步驗證。

進一步地，數值計算和人工抽樣檢查結果也證明了模型是準確的。

此外，通過統計學分析，團隊還對神經元之間的神經遞質成分進行了預測，且準確率很高。

研究團隊還分析了果蠅眼部的神經回路，追蹤了信息流從輸入神經元到輸出神經元傳遞的過程。

盡管輸入和輸出神經元的數量在神經系統中占據的比重很小，但它們是溝通大腦和外界的橋梁。

在這一過程中，團隊使用了一種概率模型，分析從種子神經元開始的信息流。

團隊針對每一個種子神經元進行了遍歷，測量了信息傳到神經中樞再到傳出神經的過程。

遍歷過程中信息傳遞所經過的距離被排序，然后進行歸一化處理。

這一過程幫助研究人員確定了不同類型的傳入信息是如何向相對應的神經中樞傳遞的，結果與預期相吻合。

花費 4 年時間打造

值得一提的是，從成年果蠅完整大腦數據（FAFB）到完整構建出成年果蠅的大腦圖譜，研究人員一共花費了 194 周，也就是 4 年左右的時間。

而在此背后，這個名為FlyWire的項目得到了超過 200 名社區成員的貢獻支持。

官網信息顯示，FlyWire 是一個人類 -AI 協作項目，旨在重建果蠅的全腦連接體。具體而言，FlyWire 由普林斯頓大學的 Mala Murthy 和 Sebastian Seung 實驗室創建，社區由神經生物學家、計算機科學家和校對人員組成。

通過將神經元連接和大腦功能聯系起來，我們可以在理解大腦如何工作這件事上取得重大進展。

論文地址：

[ 1 ] https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2023.06.27.546656v1.full.pdf

[ 2 ] https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2023.06.27.546055v1.full.pdf

[ 3 ] https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2023.05.02.539144v1.full.pdf