今天小编分享的科学经验：最详细人腦3D地图登Science！GPT-4参数只相当于人类0.2%，欢迎阅读。
芝麻粒大小的人腦组织，突触规模就相当于一个 GPT-4！
谷歌与哈佛联手，对局部人腦进行了纳米级建模，论文已登 Science。
这是迄今为止最大、最详细的人腦复制品，首次展示出了大腦中的突触连接网络。
凭借超高分辨率，这个名为 H01 的重建，已经揭示了一些以前未曾见过的关于人类大腦的细节。
项目通讯作者、哈佛大学 Lichtman 教授介绍说，在此之前，没有人真正看到过这样复杂的突触网络。
这一建模成果，将有助于更深入地了解大腦的运作方式，启发人类对大腦功能和疾病的进一步研究。
另外值得一提的是，该研究涉及了 1 立方毫米的人腦组织，产生的数据量却高达 1.4PB。
据此，有人根据人腦的体积推算，若要对整个人腦进行建模，会产生 1.76ZB 的数据，而目前最先进的超级计算机存储容量也才万分之七 ZB，不足单个人腦单个状态的 0.4%。
即使把所有整个互联网上的伺服器都拿过来，也不过只能存储下 9 个人腦。
同时，1 立方毫米体积的腦组织中包含了 5.7 万细胞和 1.5 亿突触，而整个大腦中的突触数量更是高达千万亿。
相比之下，GPT-4 的参数量只有 2 万亿，不过是人腦突触数量的百分之 0.2，按照这样计算放到大腦里也就是芝麻粒的大小。
有人就此发出感叹，AGI 恐怕又是要遥遥无期了……
纳米级建模带来新发现
具体来看，研究者获得了一个来自 45 岁女性癫痫患者的颞叶皮层组织样本，大小约为 1 立方毫米。
样本经过快速固定、染色和树脂包埋后，研究者使用带自动收集装置的超薄切片机切成了 5019 个厚度约 33.9 纳米的连续切片。
然后研究者利用多束扫描电子显微镜对每个切片以 4 × 4 纳米 / 像素的分辨率成像 , 获得了总大小约 1.4PB 的原始二维影像数据。
接下来，研究者使用计算工具对这些二维影像进行了拼接、对齐，并重建出三维的体素数据。
之后，他们采用一种称为 flood-filling networks（FFN）的机器学习算法对整个体素进行神经元形态分割，并通过人工校正分割错误，最终重建出了这 1 立方毫米腦组织内所有细胞、突触和血管等结构的三维形态。
FFN 由 Google Brains 在 2018 年提出，基本思想是从一个种子点出发，递归地向周围扩展，标记所有与之连通的体素，直到遇到背景或其他物体的边界为止。
同时，他们还使用机器学习模型对突触位置进行自动识别，以及区分兴奋性、抑制性突触。
最终，团队成功在纳米级别建模出了 1 立方毫米的腦组织，包含 5 万多个细胞核 1.5 亿突触，以及其间 230 毫米的超细静脉。
在此基础之上，通过分析重建的细胞形态，研究者鉴定出了该腦区的主要细胞类型组成。
在共 57180 个细胞中，49080 个为神经元和胶质细胞，8100 个与血管相关，而在神经元和胶质细胞中，后者数量是前者的 2 倍左右。
在神经元中，65.5% 为有刺突的锥体状神经元，29.1% 为光滑突起的中间神经元；而在胶质细胞中，少突胶质细胞最为常见。
研究者开发了机器学习模型用于自动识别突触位置及其类型（兴奋性 / 抑制性）。
该腦区共包含约 1.5 亿个突触，其中 1.11 亿个为兴奋性突触，另外 3900 万个为抑制性突触，不同皮层层面的兴奋性和抑制性突触分布密度也存在一些差异。
通过分析每个神经元接受的突触输入，研究者发现绝大多数（96.49%）轴突与其目标细胞仅形成一个突触，但少数轴突却能形成多个突触（最多可达 50 个以上）而与目标细胞建立特别强的连接。
进一步分析发现，这种多突触的 " 强连接 " 在兴奋性和抑制性轴突中都普遍存在，其数量显著高于随机形成突触时的预期水平。
研究者推测 , 在大量随机弱连接中，特定的少数轴突可能通过刻意形成的强连接来调控神经元的活动。
此外，研究者还详细分析了一类特殊锥体神经元。
这些 " 三角形 " 和 " 指南针 " 细胞的基底树突存在两种镜像对称的取向，提示它们可能有不同的功能。
不过作者同时声明说，有关样本来自癫痫患者，虽然在光学显微镜下未发现明显的病理学变化，但不能排除长期癫痫或药物治疗可能对皮层组织的连接或结构产生了一些更微妙的影响。
换言之，该模型的普适性可能还有待进一步验证，但至少揭开了突触网络的又一层面纱。
而为了人们能利用建模结果发现更多的奥秘，研究团队将所有原始数据、建模结果和相关工具全都进行了开源。
数据工具全部开源
作者建立了在线互動式数据可视化平台 Neuroglancer，其他研究者可以用它在不同尺度上探索 H01 数据集。
其中就包括了所有原始的电镜切片影像，以及神经元形态的分割结果，突触位置及兴奋性 / 抑制性，还有不同类型细胞的标注，用户可以灵活地观察数据集的微观和宏观结构。
除了数据，作者也开源了神经元间突触连接探索工具 CREST，以及与 Neuroglancer 深度融合的在线协作式校正平台 CAVE，帮助其他研究者从各个角度探索和分析这个前所未有的大规模人腦数据集。
作者表示，对这项成果进行开源，将为学界提供研究人腦结构和功能的物理基础，并为疾病研究提供参考。
尽管 H01 已经带来了前所未有的详细信息，但相比于整个人腦，这些数据不过是这个庞大器官的冰山一角，未来还需要对人腦更多的区網域、层面进行类似的纳米尺度成像和三维重建，作者也呼吁学界为止共同努力。
One More Thing
此次发布 H01 系列数据，正逢 Google Research 的 Connectomics 团队成立 10 周年。
此前，该团队还发布过包含 25000 个神经元和其间数百万连接的果蝇大腦图谱。
去年，该团队还宣布与多所高校合作，斥资 3300 万美元，绘制小鼠大腦中海马体的图谱，该项目也是团队下一步的工作重点。
而本次发布的 H01 图谱，最早是在 2021 年 6 月发布了数据集和预印本论文，经过了优化和对突触特点更深层次的分析后，正式版论文于今日亮相。
论文地址：
https://www.science.org/doi/10.1126/science.adk4858
参考链接：
[ 1 ] https://research.google/blog/a-browsable-petascale-reconstruction-of-the-human-cortex/
[ 2 ] https://www.sciencealert.com/amazingly-detailed-images-reveal-a-single-cubic-millimeter-of-human-brain-in-3d
[ 3 ] https://news.ycombinator.com/item?id=40313193
— 完 —
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