迄今為止最複雜的腦圖!

原理 發佈 2024-03-04T15:54:56.404618+00:00

想像一下,你正在一座完全陌生的城市裡轉悠,但你的智慧型手機丟失了,手裡也沒有任何地圖。街道上的標誌都是用一種你不認識的外語寫的。事實上,這正是目前神經科學家在研究腦時的感覺。


想像一下,你正在一座完全陌生的城市裡轉悠,但你的智慧型手機丟失了,手裡也沒有任何地圖。街道上的標誌都是用一種你不認識的外語寫的。事實上,這正是目前神經科學家在研究腦時的感覺


棘手的任務:繪製腦圖

人腦中的數十億神經元相互之間建立起了數萬億處的連接,形成了一個錯綜複雜的神經通路,造就了我們每一個人。一條神經通路是一系列相連的神經元,它將信號從大腦的一個部分發送到另一個部分。這些網絡支配著我們如何思考、存儲記憶和相互交流。

然而,還沒有任何技術,能讓神經科學家勾勒出人腦內哪怕一小部分的連接。換句話說,我們沒有地圖。

第一次繪製腦圖的嘗試始於20世紀70年代,那是一項針對線蟲的長達14年的研究,最終成功繪製出了部分腦圖。自那時之後,科學家陸續重建了許多系統中的部分連接組,但這些重建通常只覆蓋了某種動物的腦的一小部分。先前,神經科學家只得到了幾種非常簡單的生物的全面連接組圖譜,包括線蟲、海鞘幼蟲和一種海洋環節動物幼蟲,它們都只有幾百個神經元。

繪製腦圖的難度極大,比如他需要相當昂貴的設備,像是強大的電子顯微鏡來成像神經元之間的微小突觸,每個突觸的尺寸只有大約百億分之一米。突觸是神經元之間相互交流的連接點。即使是簡單的腦,也需要花費多年來重建神經通路、突觸和神經元。

但現在,劍橋大學MRC分子生物學實驗室和約翰霍普金斯大學的一組國際科學家團隊取得了一項突破性進展。他們繪製了迄今最複雜的腦,也就是一隻昆蟲的腦。這個腦在許多方面與人腦有相似之處,它有兩個半球,一個類似腦幹的結構,還有一個相當於控制動物肌肉的脊髓

在《科學》發表的論文中,研究人員描述了他們繪製一隻黑腹果蠅Drosophila melanogaster幼蟲的腦圖的過程。腦圖中包含了3016個神經元和548000個連接。這些昆蟲的複雜性令人驚訝。果蠅幼蟲具有與成年果蠅和大型昆蟲類似的大腦結構,而且具有豐富的行為表現,包括學習和行動選擇。它們能感受到疼痛,形成好和壞的記憶,並與它們的鄰居結成團隊覓食。了解這種腦可能會給我們提供許多關於人腦如何工作的線索。


研究發現了什麼

研究人員發現的第一件事是,果蠅的神經元不是以一種,而是以四種不同的方式相互交流

科學家以為,神經元相互交流的主要方式是利用它們的軸突,向另一個神經元的樹突(用於接收其他細胞信號)發送神經遞質。然而,在果蠅幼蟲的腦中,只有一半的連接是如此。有時,果蠅神經元也會通過軸突-軸突、樹突-樹突或者樹突-軸突發送信息。

雖然研究人員知道這些類型的連接的存在,但他們對這些連接本身以及它們的數量都知之甚少。新研究所發現的這些連接的數量讓研究人員震驚。他們發現,這些連接幾乎占到了腦連接的一半,它們使得神經元以一些先前未知的方式相互連接,比如它們可以同時結合多種連接類型

果蠅大腦的連接組,圖中顯示了所有腦神經元的形態。(圖/University of Cambridge & Johns Hopkins University)


由於存在如此多神經元,因此很難把腦想成是一團相互連接的神經元。為了進行簡化,神經科學家通過將類似的「細胞類型」歸類。每個神經元在腦中都有獨特的形狀和作用,基本上就是它自己的指紋。但對於如何定義這些細胞類型,目前還沒有達成共識。

團隊在新研究中偶然發現了一種新的方法,僅僅使用神經元之間的連接,就能將腦結構分解為最簡單的形式。整個果蠅幼蟲腦中有93種細胞類型。每一組中的神經元都有類似的形狀,並在腦中發揮著類似的作用,比如從眼睛接收視覺信息。


算法 vs 大腦

接著,團隊更詳細地關注了腦的核心部分。他們開發了一種可以追蹤整個腦的信號的算法。過去,人們認為不同神經元專門負責著不同的感官,這些信號是在後來才匯集到一起的。但是,利用這種新算法,研究人員發現大多數神經元都是多任務的,它們會根據果蠅幼蟲經歷的特定感官線索發揮著不同作用。相反,僅能處理一種感覺信號的神經元其實很罕見

果蠅幼蟲的腦與人工智慧(AI)表現出了驚人的相似性。通過腦的路徑像ResNet(允許深度網絡更好地學習任務的人工神經網絡)一樣相互分層,讓它能裝載更多能力。許多腦的路徑包含循環。這在學習和記憶中心表現得尤為明顯,也許就像一個循環神經網絡(具有循環連接的人工神經網絡)一樣運作。

但即使是一些相當簡單的腦,也能很好地完成許多任務,而AI大多只能做好一項任務。另外,腦的效率要高得多,使用的能量遠遠低於AI。舉個例子,如果腦要用足以點亮燈泡的能量來解決一個問題,那麼對AI來說,它可能需要用建造並駕駛5輛汽車行駛120000英里的能量,才能解決這個問題。

隨著出現ChatGPT這樣的重大突破,AI正變得越來越普遍,這項技術也變得越來越耗能,甚至有可能讓目前的氣候危機持續惡化。學習腦如何以最少的能量來解決複雜的問題,對於減少AI的碳足跡將至關重要。


一項里程碑

這項研究是了解腦結構的重要里程碑。

由於目前的技術限制,我們還沒有能力繪製更複雜動物(比如大型哺乳動物)的連接組圖譜。但果蠅與人類共享許多基因,果蠅幼蟲的腦圖可以成為未來研究其他動物腦的一種參考。它也可能有助於科學家了解致病突變如何改變神經系統疾病的腦線路,比如自閉症譜系障礙和精神分裂症。

有了腦圖在手,有關腦功能和功能障礙問題的答案或許就觸手可及了。我們需要做的就是繼續探索。



參考來源:

https://theconversation.com/how-we-created-the-first-map-of-an-insect-brain-and-what-it-means-for-our-understanding-of-the-human-brain-201826

https://www.cam.ac.uk/research/news/first-wiring-map-of-insect-brain-complete

https://hub.jhu.edu/2023/03/09/scientists-complete-first-map-of-an-insect-brain/

封面圖&首圖:Johns Hopkins University, University Of Cambridge

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