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欧美大脑研究计划的技术细节
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人类大脑是自然界最神秘的领域之一，目前美国和欧洲都先后计划投入大量经费用于理解大脑工作原理的研究，虽然目标高远，但在研究技术上都面临着巨大挑战。今日（2013年7月18日）《自然》新闻特写Neuroscience: Solving the brain针对这些技术问题进行了系统分析。
斯坦福大学医学院神经生物学家比尔·纽森今年三月接到弗朗西斯柯林斯的一个电话，他的第一反应是沮丧。这个NIH的头头非常意外地问他是否可以作为共同主席尽快制定一项长达10年的研究计划，计划致力于攻克脑的工作原理。对纽森来说，这听上去是一项繁重的、风险极大的，而且出力不讨好的任务，并将破坏他一个美好的夏季生活。不过经过24小时的反复考虑，他从居丧变为乐观，并愉快地接受了这一任务。纽森教授认为“这个计划启动的时机非常正确，大脑就是21世纪最令人向往的学术领域”。这个电话的真正动力来自柯林斯的老板，美国现任总统巴拉克奥巴马。就在这个电话后2星期的4月2日，奥巴马宣布一项首期1亿美元的大脑研究计划，这一计划将预计将会投10亿美圆。欧盟已经有了类似计划，1月28日，欧盟启动了旗舰人类大脑计划，2013年投入0.54亿欧元，并计划在今后10年内投入10亿欧元(see Nature482, 456–458; 2012).。
虽然欧美两个大脑计划不完全相同，但最终都是希望解决人类大脑中亿万神经细胞、纤维、突触的具体工作原理。让人类理解为什么人类会坠入爱河、发动战争、解决数学难题和写出美丽的诗篇，当然也希望弄明白大脑是如何随着年龄的增加发生各种改变的。
实现这一目的需要发明一些纳米、基因和成像等新技术，这些技术能够捕捉来自神经细胞的电活动，修改神经细胞观察它们的功能，绘制神经回路的精确解剖学图象，分析它们处理信息的方法。芝加哥西北大学的神经科学家Konrad Kording说，“想一想就很恐怖，人类大脑活动30秒产生的数据就等于哈勃太空望远镜终生获得的数据。”
其实科学家早就再啃这个硬骨头，过去几年有些技术已经获得不错的进展。例如用光对深部神经细胞的精确刺激，超高分辨率的大脑结构图谱，用简单模式生物如鼠和蠕虫进行的更基础研究对理解人类大脑也有很大帮助。
关于大脑功能的研究可以分为检测、结构和功能重建三个方面。记录需要解决高通量问题，结构上必须解决超精确定位问题，功能重建则需要神经功能理论学家对功能和结构进行整合分析。
一、记录大脑
准确检测大脑回路的电信号，必须采用同时记录尽可能多的神经细胞。也就是首先要解决高通量检测问题。
记录神经活动经典的方法是将金属电极刺入神经细胞内，然后经过独立的导线把电压变化传递到分析系统，但这个过程有可能会出现信号的变化甚至丢失。
为避免记录造成的神经细胞损伤，记录神经电信号的电线必须足够细。过去50年来，平均每7年同时记录神经细胞的数量增加1倍（神经记录的摩尔定律）。目前科学家已经实现了同时记录数百个神经细胞的技术。但更多同时神经细胞电活动和更高记录质量的要求仍是艰巨任务。
新一代硅材料电极，有希望解决微小化难题，微型AD转换设备可实现就地数字转换，有利于解决模拟信号容易丢失的问题。今年2月在旧金山国际固体电路会议上，这种神经电极的原型已经被比利时的一家纳米电子研究机构imec展示。1厘米长1美圆纸币厚度的电极，52根细电线经过转换可以采集456个硅电极信号。当把电极刺入小鼠大脑，这种电极可以同时记录动物皮层、丘脑和脑干等各部位神经细胞电活动。这种型号的电极可以扩展，三年内有望实现同时记录2000个神经元，200个线路的规模。
除被动记录这些神经回路的电活动以外，研究者也希望检测刺激这些神经细胞影响电活动后会发生什么电变化，甚至这些电活动和动物行为之间的关系。现在每个imec探头包括4个刺激电极，将来可以增加到20个以上。但是刺激电极和记录电极有可能产生相互干扰，因此有学者尝试用光刺激来代替电刺激。光刺激。利用光敏感离子通道蛋白，通过基因转染技术，用通过颅骨激光光纤对特定神经细胞进行刺激诱发神经细胞发生电活动。已经有学者利用这个技术制造出强迫性精神障碍动物模型的重复性行为特征。
下一代光感神经刺激技术将整合不需线路的定位光输送技术，今年4月华盛顿大学的Michael Bruchas团队建立了一种无线模式，一种含有发光二级管的光感应芯片可以被无线电信号标记的视蛋白激发发光。当他们将这种芯片埋入小鼠大脑奖赏中枢，动物可以迅速学会用鼻子触孔的能力，说明这种方法可以刺激奖赏中枢，并产生行为学效应。
这种技术的发展方向是构建不同类型的视蛋白，可以对不同波长的光线产生反应，从而可实现对不同神经回路的选择性刺激。将来的神经探头不仅可以进行电活动记录和光电刺激，而且可以整合感受各种神经递质、渗透压、酸碱度、血流和温度等生理信号采集。
更激进的未来设想包括纳米尺度的光敏感装置，可以自动组装到神经细胞膜，利用细胞自身的能量驱动，无线同时实时采集和发送百万神经细胞的信息。
另外一个思路是设计一种检测装置代替检测动作电位的传统思路。Kording小组就尝试用DNA聚合酶，细胞可以用这种酶合成DNA。研究人员已经设计出一种DNA聚合酶，当这种酶周围的细胞游离钙离子浓度升高时，将会把错误的碱基插入人工DNA序列。如果这种酶可以在神经细胞内表达，当发生动作电位时，细胞内游离钙离子浓度快速增加，就会导致DNA序列出现错误，通过回顾分析DNA片断的长度和序列，就可以分析神经细胞发生动作电位的时间。当然，这种方法目前只是处于开始阶段。
二、绘制脑图谱
理解大脑功能，不仅需要采集关于神经电活动和回路的各种信息，而且必须和高分辨准确的大脑解剖定位结合。这非常类似于城市交通状况，城市地图越详细，对高峰后交通状况的预测才越准确。
过去一个世纪，神经解剖学采用的方法是尽最大努力将大脑切成更薄的切片，染色后用光学显微镜进行观察。但是，如何将人类大脑的所有神经细胞进行定位重建在技术上是个巨大的挑战。不过，德国Jülich研究中心学者Katrin Amunts等完成了这一艰巨任务，上月他们发表了目前最精确的人类大脑三维重建结构图。为开展这一工作，他们将来自一位65岁女性的大脑切成7400张20微米厚的切片。先后经过染色、光学显微镜成像，使用2台超级计算机耗时1000小时（42天）对所有数据进行计算才最终完成三维重建。
这一图谱已经发现过去用二维研究时存在许多被遗忘的角落。整个研究计划耗时10年，现在他们又进行第2个人类大脑谱图，这次计划的目的是比较不同个体之间的差异（2个人怕是不理想，至少要弄10几个不同种族，不同年龄的才更有价值）。
另有人走的更远，哈佛大学的Jeff Lichtman和德国马普研究所神经生物学家Winfried Denk正在和德国Carl Zeiss光学公司合作，采用新式电子显微镜分析25纳米厚度的超薄脑切片（普通细胞大小的千分之一），使用这个高精尖武器，可看到大脑内任何位置从每个神经细胞到细胞内每个细胞器，从每个神经突触到每个脊突的详细结构。传统的电子显微镜只有一个扫瞄光束，目前只能重建出一立方毫米大小的脑组织结构。如果对小鼠大脑进行电子显微镜级别的结构重建，则需要耗费数十年时间。使用Carl Zeiss光学公司的新型电子显微镜，可大大缩短这一周期，这一秘密武器拥有61个扫瞄光束，据说将在明年送达这两家实验室，他们计划用5年时间完成小鼠大脑电子显微镜图像的三维重建工作。
Lichtman和Denk现在面临的最大困难正是如何将大量组织图像进行三维重建的技术。Denk等曾用传统电子显微镜进行了预试验，他们扫瞄了小鼠视网膜，那算是一个非常非常小的脑组织。即使这样，300GB的巨量图像数据无法进行运算，实验室只得雇230个人进行人工标记，对于结构更复杂的大脑，这种方法几乎没有可能，只能依靠新的计算机技术才可以实现目标。
低分辨率大脑图谱相对容易，其中有个技术被称为CLARITY，这种技术今年4月被斯坦福大学的Karl Deisseroth公布，他们的思路是用透明凝胶取代脑组织中的脂类物质，制备出透明大脑，这样不切片就可以清晰观察神经细胞和细胞之间的联系（且更不容易弄错）。Deisseroth已经利用这种技术对一个孤独症儿童的大脑进行了研究，结果发现大脑皮层内神经元存在梯状异常排列。有学者声称准备使用这种技术对正常大脑回路进行分析(seeNature 497, 550–552; 2013)。
无论将来神经电活动纪录和解剖定位技术多么高效，许多科学家仍认为完全没有必要对每个神经元进行标记。
三、解读数据
或许数据的分类和解释才真正令人生畏。1立方毫米的脑组织就可以产生2000TB电子显微镜数据。Denk 估计，用他们的新显微镜，一个小鼠大脑大概可产生60PB数据，人类大脑会高达200 EB。这样的大数据将可以和今天全世界的数字信息之和相比，这才是真正意义上的大数据。
这才只是开始，神经科学家将最终从许多人类个体采集数据，要完成这样的任务，必须首先开发出储存和分析这些数据的新型工具。
欧洲人脑计划目的是提供一个虚拟人脑，学者可以实时进行交互操作，叠加其他需要。西班牙巴塞罗那超级计算机中心的JesusLabarta Mancho认为，脑计划的一个重要挑战是开发计算机语言，以更有效利用超级计算机的潜力。由于数据实在太大，必须让超级计算机对一些脑区的数据进行压缩，以提供资源给需要分析的问题。
即使数据分析的问题得到解决，理论学家仍必须提出问题。这非常类似“先有鸡还是先有蛋？”的哲学问题，一旦我们知道了大脑是如何工作的，我们就会知道如何理解这些宇量的数据。
理论学家对他们承担的任务存在争议，Kording认为这一任务简直是骇人听闻。如果和大脑的工作原理相比，Google搜索引擎简直就是小孩过家家，神经元的数量和网页数量差不多，但是网页之间只有有限数量的相互联系，而且这种联系是线性关系。但是神经元可以和数千其他神经元联系，更要命的是他们的联系是非线性的。
不过纽约冷泉港实验室的生物数学家ParthaMitra认为，理解大脑最大的挑战是个社会学问题。和希格斯玻色子的研究是众多学者向一个粒子用力完全不同，攻克大脑工作原理需要集团作战，社会化研究。
美国大脑研究计划起草人纽桑将利用整个夏季设置美国脑研究计划的目标。他已经计划参加一系列专家论坛，以明确脑研究计划的目标，今年9月以这些目标为基础完成一份报告。显然，纽桑的报告不会把所有挑战都作为保证完成的目标，这个计划只能是故事的开始。
“We'll eventuallylearn what all the twinkling of the neurons means in terms of our behaviour,”says Newsome, “and that's what really matters.”
后记。看完整篇文章，发现所谓大脑研究计划，不过就是尽量纪录多神经电活动属于功能层面；尽量获得足够高分辨率的脑组织图谱，电子显微镜和光学显微镜，属于解剖学层面，然后将电活动和解剖学定位进行匹配，经过理论分析理解大脑。这种思路似乎不可能对人类的思维等高级功能的认识带来任何实质性的价值。这非常类似人类基因组不能弄清楚任何一个细胞的工作程序一样。大脑计划特点是大，最终是空欢喜。最可能的收获是建立了一些新的监测技术，对将来研究大脑功能提供了一个平台。别无他用。连负责这一计划的起草人都对这一计划不抱太高的期望。
http://www.nature.com/news/neuroscience-solving-the-brain-1.13382
https://blog.sciencenet.cn/blog-41174-709207.html
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