最詳細人腦3D地圖登Science！ GPT-4參數只相當於人類0.2%

芝麻粒大小的人腦組織，突觸規模就相當於一個GPT-4！

Google與哈佛聯手，對局部人腦進行了奈米級建模，論文已登Science。

這是迄今為止最大、最詳細的人腦複製品，首次展示了大腦中的突觸連接網絡。

憑藉超高分辨率，這個名為H01的重建，已經揭示了一些以前未曾見過的關於人類大腦的細節。

計畫通訊作者、哈佛大學Lichtman教授介紹說，在此之前，沒有人真正看過這樣複雜的突觸網路。

這項建模成果，將有助於深入了解大腦的運作方式，啟發人類對大腦功能和疾病的進一步研究。

另外值得一提的是，研究涉及了1立方毫米的人腦組織，產生的數據量卻高達1.4PB。

有一項研究根據人腦的體積推算，若要對整個人腦進行建模，會產生1.76ZB的數據，而目前最先進的超級電腦儲存容量也才萬分之七ZB，不足單一人腦單一狀態的0.4%。

即使把整個網路上的伺服器都拿過來，也不過只能儲存下9個人腦。

同時，1立方毫米體積的腦組織中包含了5.7萬個細胞和1.5億突觸，而整個大腦中的突觸數量更是高達千萬億。

相較之下，GPT-4的參數量只有2萬億，不過是人腦突觸數量的百分之0.2，按照這樣計算放到大腦裡也就是芝麻粒的大小。

有人就此發出感嘆，AGI恐怕又是要遙遙無期了…

奈米級建模帶來新發現

具體來看，研究者獲得了一個來自45歲女性癲癇患者的顳葉皮質組織樣本，大小約1立方毫米。

樣本經過快速固定、染色和樹脂包埋後，研究者使用帶有自動收集裝置的超薄切片機切成了5019個厚度約33.9奈米的連續切片。

然後研究者利用多束掃描電子顯微鏡對每個切片以4×4奈米/像素的分辨率成像,獲得了總大小約1.4PB的原始二維圖像數據。

接下來，研究者使用計算工具對這些二維影像進行了拼接、對齊，並重建出三維的體素資料。

之後，他們採用一種稱為flood-filling networks（FFN）的機器學習演算法對整個體素進行神經元形態分割，並透過人工校正分割錯誤，最後重建了這1立方毫米腦組織內所有細胞、突觸和血管等結構的三維形態。

FFN由Google Brains在2018年提出，基本思想是從一個種子點出發，遞歸地向周圍擴展，標記所有與之連通的體素，直到遇到背景或其他物體的邊界為止。

同時，他們也使用機器學習模型對突觸位置進行自動識別，以及區分興奮性、抑制性突觸。

最終，團隊成功在奈米層級建模出了1立方毫米的腦組織，包含5萬多個細胞核1.5億突觸，以及其間230毫米的超細靜脈。

在此基礎之上，透過分析重建的細胞形態，研究者鑑定出了此腦區的主要細胞類型組成。

在共57180個細胞中，49080個為神經元和膠質細胞，8100個與血管相關，而在神經元和膠質細胞中，後者數量是前者的2倍左右。

在神經元中，65.5%為有刺突的錐體狀神經元，29.1%為光滑突起的中間神經元；而在膠質細胞中，少突膠質細胞最為常見。

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）。

该脑区共包含约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

作者建立了在线交互式数据可视化平台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图像，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脑数据集。

作者表示，对这项成果进行开源，将为学界提供研究人脑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，但相比于整个人脑，这些数据不过是这个庞大器官的冰山一角，未来还需要对人脑更多的区域、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脑图谱。

去年，该团队还宣布与多所高校合作，斥资3300万美元，绘制小鼠大脑中海马体的图谱，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

參考連結：
##[1]https://research.google/blog/a-browsable-petascale-reconstruction-of-the- human - cortex/。 3d。

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