人腦是現存最復雜的計算機器，由數十億個細胞網絡組成。

而直到現在，研究人員也沒能大腦中的細胞網絡機制的缺陷是如何導致了精神疾病和癡呆等其他疾病。

然而，新興的連接組學領域可以幫助解決這一問題。

連接組學旨在精確繪制大腦中每個細胞之間的連接圖，現在，學界已繪制了較為簡單的生物體的大腦圖譜，如果蠅。

但想要繪制更復雜一點的生物體，就變得十分困難。

而繪制更大的大腦圖譜的技術進步可以促進對人腦是如何工作的了解，以及如何治療腦部疾病。

近期，在美國國立衛生研究院（NIH）的創新神經技術（BRAIN）大腦研究項目的支持下，谷歌研究院的Connectomics團隊將與哈佛、艾倫研究所、MIT、劍橋大學，普林斯頓大學和約翰霍普金斯大學的多學科專家團隊，以及哈佛大學醫學研究所Janelia研究園區的顧問一起展開研究。

這項耗資3300萬美元的項目，目標是解決神經科學領域的巨大挑戰：繪制小鼠大腦的極小部分圖譜（2~3%）。

這項研究將特別瞄準，小鼠大腦中負責記憶編碼、注意力和空間導航的海馬區。

谷歌Connectomics團隊將為該項目提供計算和分析資源，這也引出了一個關鍵問題：

我們能否通過擴大和加快數字化技術，從而繪制出小鼠大腦的整個連接組？

現代的連接組學

繪制小鼠大腦的2~3%，聽起來似乎也不是什么大目標。但實際上，連接組學走到這一步，已經花費了數十年的創新和積累。

2021年，谷歌和哈佛大學合作成功繪制了一立方毫米的人腦地圖，并將其作為H01數據集發布。

這成為了研究人腦和擴展連接組學技術的寶貴資源。

但人腦的神經網絡的復雜性甚至可以與宇宙的星系網絡相比擬，繪制整個人腦連接組將需要收集和分析多達澤字節（十億個TB）的數據。

這遠遠超出了現有技術的能力。

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于是人們把目光轉向了同為哺乳動物，并且與人類基因組相似程度達到90%的小鼠身上。

將其選為繪制大腦連接組的原因有兩點：

首先，小鼠的大腦足夠小，在技術上是可行的。

其次，小鼠的大腦有可能提供與我們自己的大腦相關的見解，如神經科學家已經用小鼠來研究人類大腦的功能和功能障礙。

通過合作繪制10-15立方毫米的小鼠大腦圖譜，開發出新的方法，讓我們能夠繪制小鼠大腦的其余部分，以及之后完整的人類大腦圖譜。

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幾十年來，神經科學家一直致力于繪制越來越大、更復雜的連接體圖譜

生物學上最大的數據集之一

谷歌Connectomics團隊將繪制小鼠大腦海馬體形成的連接組，它能將短期記憶轉化為長期記憶并幫助小鼠在空間中進行導航。

通過繪制小鼠大腦的海馬體的連接組，可以幫助我們了解大腦中最大的區域，同時創建生物學領域里最大的數據集之一，其中包含約25000TB或25PB的大腦數據。

作為參考，銀河系中大約有2500億顆恒星。如果這些恒星中的每一顆都是一個字節，那么需要10萬個銀河系才能匹配該項目繪制小鼠大腦一小塊區域時收集的25 PB數據。

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為了說明海馬項目的規模，谷歌計算了需要多少臺有512GB儲存空間的Pixel手機（如下所示的Pixel手機堆疊）來存儲完成的連接組項目所繪制的線蟲和果蠅大腦的圖像數據，以及剛剛啟動的小鼠海馬區和整個小鼠大腦項目。

然后，我們將每個Pixel（單個Pixel的厚度9mm）堆疊的高度與熟悉的物體和地標進行了比較：

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存儲大腦蛔蟲大腦的圖像數據需要2臺Pixel手機，高度與一個橄欖差不多。

存儲果蠅大腦的圖像數據需要100臺Pixel手機，高度與一個四歲的女孩一樣高。

相比之下，小鼠海馬連接組項目將需要相當于48,800多臺Pixel手機的存儲空間，高度與帝國大廈相當。

而存儲整個小鼠大腦的連接組數據則需要堆疊的Pixel手機與珠穆朗瑪峰高度相同。

打開拍字節PB級（10^15）管道

過去的數十年來，谷歌Connectomics團隊一直致力開發用于管理海量連接組數據集的工具，并從中提取科學價值。

谷歌曾幫助果蠅建立了大腦大部分區域的連接組，但小鼠大腦的神經元數量是果蠅大腦的1000倍。

構建小鼠大腦連接組的數據對現有技術提出了挑戰，團隊必須要以前所未有的速度才能繪制更多數據。

對此，谷歌表示將會繼續改進其洪水填充網絡（flood-filling networks），該網絡使用深度學習來追蹤或“分割”每個神經元在電子顯微鏡數據制成的三維腦體積中的路徑。

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除此之外，谷歌將通過擴展的自我監督學習技術SegCLR的功能，從分割的三維腦體積中自動提取關鍵信息：

例如識別細胞類型（如錐體神經元、籃子神經元等）和每個神經元的部分（如軸突、樹突等）。

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同時，谷歌還表示將會進一步提升和增強核心連接組學基礎設施的可擴展性和性能，例如用于存儲的TensorStore和用于可視化的Neuroglancer。

這將使所有的計算管道和人類分析工作流程都能在這些新的數據規模下運行。

一葉知秋，探索小鼠的大腦將會是人類在攻克莫測難解的腦科學路上的又一沖鋒。

我們也可以期待，或許完全解析大腦奧秘的這一天，就在眼前了。

參考資料：

https://blog.research.google/2023/09/google-research-embarks-on-effort-to.html