給“大腦森林”繪制圖譜

陳冰

6357 個前額葉神經元的全腦軸突投射。來源：中科院腦智卓越中心

我們經常在思考——人的記憶存儲在哪兒？我們是如何看到東西的？是誰在操控我們的情緒？影響智力的因素有哪些？愛情生長在何方，是在腦海還是在心房？具有心智的人工智能究竟離我們還有多遠？

人類依靠心智去認識世界，創造文明。奧妙神秘的心智究竟從何而來？為什么人腦這個小小的“三磅宇宙”能產生如此不可思議的奇跡？2500年來，這一謎團一直令無數人好奇不已。

將大腦比作“三磅宇宙”，是因為我們的大腦重約1.5千克（3磅重），它和宇宙一樣具有高度的復雜性，堪稱世界上最為復雜的系統。

神經元是大腦最基本的組成單元，人類大腦中約有一千億個神經元——這個數字剛好與整個宇宙人類已經觀測到的星系數量相當。神經元間平均形成約1000個聯接節點，彼此相互聯系，交互織出復雜的神經網絡。它們類型豐富多樣，其軸突就像森林中的藤蔓一般，盤根錯節、縱橫交錯。

大腦依靠這些數量巨大、類型復雜的神經元及神經網絡開展工作。但是這些神經網絡的結構和功能是什么樣的？在每一次的意識于行為產生之時，神經元在“暗地里”進行了怎樣的操作？

如果想一探內里乾坤，我們首先要擁有一張“腦內地圖”，繪制高分辨率大腦聯接圖譜，這是生命科學家們致力攻克的最后“疆域”。

就在世界各國都致力于解開大腦奧秘之時，中國科學家通過強強聯手，在國際介觀腦聯接圖譜領域，率先重構了小鼠前額葉皮層的6357個單神經元全腦投射圖譜，建立了國際上最大的小鼠單神經元投射圖譜數據庫，并獲得了一系列重要發現。

2022年4月，國際著名學術期刊《自然-神經科學》期刊以封面文章的形式在線發表了題為《小鼠前額葉單神經元投射圖譜》的研究論文。論文審稿人稱贊“這是一項工程和技術上的奇跡。”

這是一篇來之不易的論文。

它由中國科學院腦科學與智能技術卓越創新中心（神經科學研究所）、神經科學國家重點實驗室、上海腦科學與類腦研究中心嚴軍研究組、徐寧龍研究組與華中科技大學蘇州腦空間信息研究院、武漢光電國家研究中心龔輝團隊合作完成。這樣的組合，在以往的科研中并不多見，關鍵是幾乎每個課題組都在這個領域進行了長期的積累。可謂真正的“最強天團”。

今天，就讓我們來了解一下這張“地圖”到底是怎么繪制的。

要繪制出大腦的“交通地圖”，可以從不同維度去繪制。

一種是在醫院里也能看的腦部磁共振成像，呈現出精度為毫米級別的圖片，是宏觀尺度的圖譜，相當于從衛星看地面，只能看清高鐵和高速公路，分辨率不夠高。另一種是用電子顯微鏡看神經元，能實現看清細胞內部結構的微觀尺度圖譜，盡管精度達到了納米級別，但觀察視野相當于站在高樓上看路面，難以窺見全貌。介觀則介于宏觀與微觀之間，分辨率為微米級，就如同從一架偵察飛機上看地面，恰好能描繪出精準的交通圖。

說起來容易，做起來難。人類目前已經繪制完成的腦聯接圖譜模式生物只有線蟲一種。而線蟲僅有300個神經元，軸突總長度約為50厘米，相當于兩個籃球的直徑。同為模式生物的果蠅，就擁有10萬個神經元，軸突總長度已經超過500米，比肩東方明珠塔。最為常見的模式生物小鼠的神經元更是高達1億個，軸突總長度約5000公里，相當于從中國最東部到最西部的距離。

“這就像茂密的森林，看起來枝葉交錯，黑壓壓一片，根本看不清一棵棵樹的樣子，也就無從著手了解森林的組成和結構。”嚴軍解釋，科學家就要想辦法，把大腦“叢林”中的樹木一棵棵點亮，從而梳理清楚它們之間的架構，進而了解它們是如何工作的。

嚴軍說，要繪制單個神經元投射譜，需要突破三大技術瓶頸：神經元的稀疏標記、全腦連續光學成像、大規模神經元追蹤與計算分析。這相當于從成千上萬條道路中，給一條特定的道路畫上標記，并一段一段精準確定路線軌跡，最終繪制出道路的全貌。

單神經元三維重構此前一直被國際科學界公認為復雜而耗時的難題，“此前最大規模的單神經元聯接圖譜研究也只繪制了不到2000個小鼠神經元”。

中國科研團隊先后突破了三大技術瓶頸。

徐寧龍研究組通過讓少數神經元細胞表達專用熒光蛋白，點亮了神經元“樹林”中的“那一棵樹”，實現了稀疏高亮標記。通常而言，稀疏與高亮是一對矛盾體。科學家們通過組合不同類型的病毒載體工具，并且調節稀釋比例，讓少數細胞獲得表達熒光蛋白需要的“開關”，而轉染的熒光蛋白序列本身并不會被稀釋，從而巧妙地讓少數特定的神經元變得足夠亮，這樣就可以利用光學顯微鏡看到整個神經元的精細形態，包括樹突、軸突以及末梢的突起。

龔輝團隊開發的全腦連續顯微光學成像技術fMOST，可以看清楚直徑只有頭發絲二百分之一大小的纖維，達到亞微米分辨率水平，并能連續1000小時精準成像。

面對成像產生的太字節數據，嚴軍研究組從2015年開始努力攻關，自主開發了以Fast Neurite Tracer （FNT）為代表的神經元追蹤及分析軟件，為研究模式動物各腦區的神經聯接圖譜建立了一套國際領先的研究方法和流程。“從最初的7人到數百名大學生志愿者，參與了軟件的測試和分析流程建立。”

3項技術突破、3支科研團隊合作，使得中國科學家有了挑戰小鼠介觀神經聯接圖譜的底氣和勇氣。

這次研究，科學家們共獲得了161個小鼠的全腦成像數據，并從中成功重構出了6357個前額葉單神經元軸突形態。“之前數年，全世界一共重建了3000多個單神經元軸突分辨率的數據，我們這次重構了6000多個。”龔輝說，這是世界上最大的小鼠單細胞投射譜數據庫。

研究團隊首先選擇了小鼠的前額葉皮層進行重構，因為它在決策、工作記憶、注意力等高級認知功能中扮演重要角色，其結構和功能的異常會導致多種腦疾病。前額葉的神經元投射范圍很廣，幾乎覆蓋大部分腦區，包括皮層、紋狀體、丘腦、中腦和后腦等。

以往，研究人員對小鼠皮層神經元的全腦投射進行了廣泛研究，發現皮層投射神經元可以分為端腦內側束神經元、錐體束神經元和皮層丘腦神經元。然而，近年研究表明，在這些傳統的神經元類型中還存在著更復雜、功能分工更精細的神經元亞型。系統地繪制大腦單神經元水平的投射圖譜，有助于發現新的神經元亞型和腦網絡的聯接規則，從而更系統全面地揭示大腦的工作原理。

嚴軍表示，這6000多個單神經元基本覆蓋了前額葉皮層的各項功能。其中，事關神經信號輸出的長程投射神經元軸突有著有趣的“布線”規則。嚴軍說，它們“布線”精巧而嚴謹，有的從主干分離后，就奔赴不同目標，有的卻會連續接力，直到很遠的地方。“有的軸突甚至會從前額葉皮層投射到脊髓的運動神經元，整整長達一米！”

“我們發現不同亞型神經元的軸突可以共享一個主干，但分支卻去了不同地方。主干好比從北京到上海的高鐵，而分支是上海的各條地鐵。我們出差從北京到上海，都要乘坐高鐵;到了上海之后，就乘坐不同的地鐵去不同地方辦事了。”

前額葉皮層被認為是大腦功能的“司令部”，此次獲得的高空間分辨率投射圖譜讓科研人員能發現前額葉皮層內部不同的亞區也有等級結構區分。“就像是司令部里也有司令、參謀和通信員。”嚴軍說，“這使得我們能更深入地解析前額葉皮層內部的信息交流和處理。”

過去，人們只知道神經元大致有3種類型，這次研究，讓科學家們首次發現，小鼠前額葉皮層中存在64類神經元投射亞型。中國科學家將這一數字從3躍升到64，為探尋前額葉腦區到底是怎么工作的提供了重要線索。

更重要的則是，這一研究對于腦疾病有著重大意義。

腦前額葉負責的成癮、工作記憶等功能，讓科學家們認識到在不同的疾病中可能有更細致的通路參與到調控之中。“以老年癡呆疾病研究為例，一個重要的發現是患老年癡呆疾病后，前額葉還有其他腦區神經元的形態會發生變化，尤其是樹突的復雜性會減少。”龔輝說，這項工作為腦疾病研究提供了一個“金標準”的數據庫，相當于提供了一個“導航地圖”，科學家們可以利用之前獲得數據與這個“金標準”進行比對，從而發現更多致病的原因。

從2000年華中科技大學開始，龔輝帶領團隊的全腦顯微光學切片斷層成像工作已經連續進行了20多年。目前，龔輝團隊研發的最新技術是可以對獼猴腦同樣進行單神經元的全腦形態的獲取。龔輝表示，希望能夠把這些新的技術應用于推動國家的科技創新，為中國的全腦器官神經聯接圖譜研究、國際大科學計劃做出貢獻。

審稿人也指出，“這項研究揭示了前額葉神經元令人驚嘆的多樣性”“為神經科學界提供了不可估量的寶貴資源”。

“腦聯接圖譜是理解大腦功能的基礎，我個人認為此次研究成果對人工智能的啟發意義很大。”嚴軍表示。

在計算神經科學領域，一直有一個模型就是recurrent network（循環神經網絡）。但是這個網絡是非常抽象的，并且缺乏真實腦網絡的結構基礎。此番科學家們的工作實際上第一次展現了小鼠前額葉皮層中存在64類神經元投射亞型，并且前額葉皮層內部聯接存在模塊化結構，為人工智能設計網絡結構提供了很多的啟示。

徐寧龍認為：“此次，我們的研究揭示的前額葉這種廣泛的、自上而下的反饋結構，在人工智能的網絡架構中基本上是缺失的。目前，大部分的人工智能深度學習網絡都是前饋型的，而且主要是逐級調節聯結強度，缺乏長距離跨級反饋架構。這種跨級反饋對于實現靈活抉擇和功能泛化是十分重要的，而現有的人工智能系統往往缺乏靈活泛化能力。因此科學家們發現的前額葉全腦聯接圖譜，對于人工智能網絡架構的發展可能提供了重要的設計線索。

“目前人工智能還沒有這種處理模式，過去從未曾想到過。”徐寧龍認為，“這或許可以為很多算法設計，打開一扇新的大門。

中科院腦科學與智能技術卓越創新中心副主任孫衍剛透露，小鼠前額葉皮層神經聯接圖譜的完成，只是“全腦介觀神經聯接圖譜”大科學計劃的第一步。該計劃將解析小鼠、斑馬魚、獼猴3種模式動物的全腦介觀神經聯接圖譜。其中，小鼠又分了3期目標：首先是前額葉，其次是海馬體，最后是下丘腦，最終形成完整的小鼠全腦介觀神經聯接圖譜。

“我們對大腦的理解還處在非常初級的階段。”中科院院士、中科院腦科學與智能技術卓越創新中心學術主任蒲慕明指出，有了全腦介觀神經聯接的結構圖譜，還需要對應的神經功能圖譜。這樣就可以根據結構圖譜，對特定的神經元進行特異性調控，從而深度探索大腦功能。

神經元是大腦最基本的組成單元，類型豐富多樣，其軸突就像森林中藤蔓一樣，盤根錯節，縱橫交錯。

神經元通過軸突將信號長程投射到不同腦區，就像高鐵系統，對大腦中的信息交流起著至關重要的作用。擁有不同投射模式的神經元往往參與不同的腦功能。

繪制高分辨率大腦聯接圖譜，有助于闡明大腦工作原理，是世界各國打造全球腦科學中心的重要基礎。

前額葉皮層在決策、工作記憶、價值判斷等高級認知功能中扮演重要角色，其結構和功能的異常會導致多種腦疾病。

為了繪制小鼠前額葉皮層單神經元水平的全腦投射圖譜，中國科學院腦科學與智能技術卓越創新中心與華中科技大學合作，在國際上率先重構了小鼠前額葉皮層6357個單神經元的軸突形態，成功建立了國際上最大的小鼠全腦介觀神經聯接圖譜數據庫。

在太字節（ TB ）量級的全腦光學成像大數據中，對單神經元形態逐個進行三維重構，整個過程工作量大、極為復雜和耗時，是國際上公的難題。為解決這一難題，中科院團隊自主開發了一套國際領先的神經元形態重構軟件 FNT （ Fast Neurite Tracer ）。

團隊利用自主開發的聚類分析方法，定量刻畫神經元軸突形態的相似性，首次發現小鼠前額葉皮層中存在64類神經元投射亞型。

團隊繪制出64個神經元投射亞型在前額葉亞區和皮層深淺層的空間分布規律。

研究發現前額葉內部連接網絡具有模塊化的性質和等級結構。

通過與前額葉轉錄組數據進行關聯分析，并利用逆向示蹤和單分子熒光原位雜交技術后，發現單個轉錄組亞型對應多個投射亞型這一重要規律。

2022年4月，該成果以封面文章形式發表于《 Nature Neuroscience 》。

該研究為深入解析腦功能、腦疾病提供了精準的導航地圖，為新型類腦智能系統的設計提供了重要參考。

制作單位：中科院腦科學與智能技術卓越創新中心、上海市科普基金會、上海市科學技術協會、“學習強國”上海學習平臺