绘制最全最大年夜人脑图AI结合显微镜谷歌10年研究登Science

编辑 | 紫罗

一立方毫米的脑组织听起来可能并不多。
但这个小方块包含 57,000 个细胞、230 毫米的血管和 1.5 亿个突触，总计 1,400 TB 的数据，哈佛大学和谷歌的研究职员刚刚完成了一项巨大的造诣。

研究职员共同创建了迄今为止最大的突触分辨率、3D 重修的人类大脑片段，以生动的细节展示了一块大约半米粒大小的人类颞叶皮层中的每个细胞及其神经连接网络。

这是哈佛大学与谷歌科学家近 10 年互助的最新成果，谷歌将 Lichtman 的电子显微镜成像与 AI 算法相结合，对哺乳动物大脑极其繁芜的线路进行颜色编码和重修。

本日，这一壮举以《A petavoxel fragment of human cerebral cortex reconstructed at nanoscale resolution》为题，揭橥在《Science》杂志上。

论文链接：https://www.science.org/doi/10.1126/science.adk4858

这次互助的终极目标是创建全体小鼠大脑神经线路的高分辨率图，这将须要比他们刚刚从人类皮质的 1 立方毫米碎片中天生的数据量大约 1,000 倍。

「碎片这个词很讽刺，」哈佛大学脑科学中央分子和细胞生物学系的分子和细胞生物学教授、新任科学院长 Jeff Lichtman 说。
「对付大多数人来说，1 TB 是巨大的，但对付人类来说，只是人类大脑中极小的一部分。
」

最新舆图包含了前所未见的大脑构造细节，包括一组罕见但强大的轴突，由多达 50 个突触连接。

研究小组还把稳到组织中的奇怪征象，例如少数轴突形成了广泛的螺旋。
由于他们的样本是从癫痫患者身上采集的，因此他们不愿定这种不屈常的构造是病理性的还是只是罕见。

大脑碎片取自一名 45 岁女性，当时她正在接管癫痫手术。
它来自大脑皮层，大脑皮层卖力学习、办理问题和处理感官旗子暗记。
将样品浸入防腐剂中并用重金属染色，以使细胞更随意马虎看到。
Lichtman 和他的同事随后将样本切成约 5000 个切片，每个切片只有 34 纳米厚，可以利用电子显微镜对其进行成像。

谷歌神经科学家 Viren Jain 的团队随后构建了 AI 模型，能够将显微镜图像拼接在一起，以 3D 办法重修全体样本。
「我记得这一刻，进入舆图，不雅观察这位女士大脑中的一个单独的突触，然后缩小到其他数百万个像素。
」

图示：单个神经元（白色）与连接到它的 5,600 个轴突（蓝色）。
建立这些连接的突触以绿色显示。
（来源：Google Research & 哈佛大学 Lichtman Lab）

在详细检讨该模型时，研究职员创造了非常规神经元，个中一些神经元彼此之间建立了多达 50 个连接。
「一样平常来说，两个神经元之间最多会创造几个连接，」Jain 说。
在其他地方，该模型显示神经元的卷须在自身周围形成结。
「以前没有人见过这样的事情，」Jain 补充道。

研究小组还创造了成对的神经元，它们彼此险些是完美的镜像。
「我们创造两个群体会将树突向两个不同的方向发送，有时会涌现某种镜像对称。
」Jain 恩说。
目前尚不清楚这些特色在大脑中起什么浸染。

电子显微镜成像与 AI 算法相结合

利用多分辨率大水添补网络（flood-filling network，FFN）对图像数据进行分割，天生基本片段，然后利用 FFN 重新分割进行聚类，以天生更完全的重修细胞和过程。

为了识别突触位点，研究职员演习了一个基于 U-Net 架构的分类器来标记三个种别：背景、突触前和突触后。
演习了一个两类 ResNet-50 分类器，根据其 电子显微镜外不雅观、突触后构造类型和突触前神经元类型（如果已知）将每个识别的突触分类为愉快性或抑制性。

图示：通过神经元子区分类和突触预测进行分割、分裂校正和合并缺点校正。
（来源：论文）

Lichtman 的领域是「连接组学」，它类似于基因组学，旨在创建大脑构造的全面目录，细化到单个细胞和线路。
这些完全的舆图将为我们对大脑功能和疾病的新见地指明道路，而科学家们对此仍旧知之甚少。

谷歌最前辈的 AI 算法可以在三个维度上重修和绘制脑组织图。
该团队还开拓了一套公开可用的工具，研究职员可以利用它们来检讨和注释连接组。

研究职员通过高通量串行切片电子显微镜对人类颞叶皮层的样本进行成像，天生千万亿级数据集，并利用新工具和打算密集型方法进行剖析。
重修了数千个神经元、超过一亿个突触连接，以及构成人脑物质的所有其他组织元素，包括神经胶质细胞、血管系统和髓磷脂。

由于数据集很大且未完备审查，研究职员在在线资源 (https://h01-release.storage.googleapis.com/landing.html) 中共享所有数据，并供应剖析和校正工具。

图示：共享的 H01 数据集。
（来源：论文）

Jain 表示：「鉴于该项目投入巨额资金，以一种大家都能从中受益的办法展示结果是很主要的。
」

该舆图太大，大部分内容尚未经由手动检讨，并且仍旧可能包含将如此多图像拼接在一起的过程中产生的缺点。
「数百个单元已经校正，但这显然只是个中 50,000 个单元的百分之几，」Jain 说。
他希望大家能够帮助校正他们感兴趣的舆图部分。
他说，该团队操持从其他人身上制作类似的大脑样本地图，但在未来几十年内不太可能绘制出全体大脑的舆图。

「这篇论文确实是人类皮层数据集的精品，」西雅图艾伦脑科学研究所所长 Hongkui Zeng 说。
她补充道，免费获取的大量数据将「让社区能够更深入地理解人类皮层的微电路」。

更深入地理解大脑皮层的事情事理可以为如何治疗某些精神疾病和神经退行性疾病供应线索。
「这张图供应了前所未有的细节，可以揭示神经连接的新规则，并有助于破译人脑的内部事情事理。
」宾夕法尼亚州立大学的神经科学家 Yongsoo Kim 说。

接下来，该团队将研究小鼠海马的形成，这对付神经科学来说非常主要，由于它在影象和神经系统疾病中发挥着重要浸染。

数据集开源地址：https://h01-release.storage.googleapis.com/landing.html

参考内容：https://www.nature.com/articles/d41586-024-01387-9

https://medicalxpress.com/news/2024-05-human-brain.html