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【CIOE動態】海南大學校長駱清銘:光子技術助力腦空間信息學

2019-09-05 16:07:51來源:CIOE中國國際光博會新聞標簽:海南大學校長駱清銘:光子技術助力腦空間信息學

2019 全球光電產業技術大會”9 4日上午在會展中心 6 樓茉莉廳盛大召開,本次大會邀請了海南大學校長駱清銘、IEEE 光子學會主席 Chennupati Jagadish 以及香港大學校長張翔等重量嘉賓做了精彩報告。

海南大學校長駱清銘:光子技術助力腦空間信息學

駱清銘校長的演講報告《用于腦力學的全腦定位系統》,摘錄內容如下:

首先給大家介紹我們實驗室過去 20 多年在武漢所研發的一種新的定位技術,我們這里有一個新的術語,叫做腦力學或者大腦空間的信息學。在我開始之前給大家分享整個大腦神經元的圖像,這個圖片里只有三個神經元,但這個神經元是環繞著整個大腦的。為什么它那么重要?因為它是從大腦特殊區域里出發,人們相信這個區域是人的大腦意識產生的地方,人們想更好的理解人類產生意識的機制究竟是什么,想要更好的理解。

其實這一系列工作是通過另外一個研究院對神經元進行標志的,在是比爾蓋茨的腦科學研究院,這個研究院開發了這個模型,而中國的實驗室用自己的技術取得了這些圖像。

對單個神經元在整個前皮質區空間的分布,整個大腦里都有分布,結構非常復雜。神經元的網絡看得非常清楚,在我們之前沒有其他的技術能夠像這樣來呈現。這方面是存在一個挑戰的,整個大腦里的神經元性質是什么樣之前就不得而知。為什么之前無法取得。大腦的結構和功能都是非常復雜的,通常我們時間和空間的信息可能有 10 個量級,它在不同的時間、空間點都有不同的變化。大家也可以看到這里面由此誕生了巨量的信息。所以為什么我們這個新的名詞叫大腦空間信息學。我們知道大腦的結構是非常復雜的,這個空間結構甚至有 10 個數量級的數據。大腦的結構就像這個,不同的功能和神經元網絡里不同的節點是相關聯的。就像我們這里有高速公路還有高速網絡等等,還有各種 4G,不同網絡有不同的功能產生。這個大腦中看起來也像是這樣的。

給大家引入一個新的術語叫做腦空間信息學,它指的是系統化的去繪制、展示、測量全腦空間信息,而且有非常高的精確度,有全腦的空間信息學,不同的神經元類型,它的神經元網絡還有結構等等,都可以揭曉。我們相信這種腦空間信息學使得我們能夠去解密不同的大腦功能和大腦疾病。

但是要取得全腦的信息非常困難。我們去追溯一個神經元的結構,單個神經元需要全腦的數據集,需要非常連續而且高精度的,不僅僅只是像素級的精確度。一個神經元在整個大腦中追溯,必須要取得全腦的數據才可以。我們需要配置所有這些數據。

比如每一次你去對具體功能的網絡進行投射,把所有信息和數據集集成在一起,有了這些才能更好的去理解大腦的功能。如果這樣一個全腦定位系統,就像 GPS一樣能夠被開發出來用,它是我們整個腦空間信息學里最關鍵的技術。我們這種 BPS 的技術具體指什么?有 BPS,我們可以取得解剖

結果,包括它的具體地位等等,還要取得心態學、生理學、神經元網絡、血管網絡等等信息,

需要全腦范圍內進行非常準確的定位信息,而且需要單個神經元的精確度。

接下來介紹一下我們如何取得這種信息。

過去二十年中我們開發了這種技術,現在可以把它稱為全腦定位系統。

給大家再展示這樣一些信息有多重要,在美國他們有一個“大腦計劃”,在這里他提出了需要解決的九個關鍵技術,其中兩個是最深層大腦細胞的共識,他們希望把大腦細胞進行分類,需要打造大腦整個結構的地圖。在 2017 年他們發動了這樣一個項目,叫做BRAIN(大腦計劃細胞共識)。有大概 11 個項目,有 2 個涵蓋了得到神經元全腦定位的。我們和其中兩個研究院一起,哈佛和微軟研究院。在美國他們把這些大腦信息發射到中國,用我們的技術來幫他們獲取這些信息。

為什么我們必須要用這樣一個系統?這里展示了我們的不同。MRI 可以很快取得全腦結果,但分辨率有限。有 MRI 只能每次得到四五千神經元沒有全部的,但EM分辨率很高,這種技術需要耗費很多人力,斯坦福大學的教授發表了一個研究,一個微立方毫米也需要我們研究 1 萬人年的人力來做。對整個腦用這種方式取得,那就更多人力了。傳統方法只能得到區域信息而不是全腦信息。

但在 2014 年,人們還是相信這樣一個大腦計劃是需要光學技術。光學技術是我們要取得全面技術的關鍵,所以我們才研究這方面。

我們這個系統已經開發了五代,第一代差不多花了 8 年時間研發,這個系統被稱為微光學分層斷層掃描,通過視頻的方式,大腦在 BRTP(音)這邊,我們用一個伽瑪刀一層一層的切片,基本每次切下來只有一微米。我們通過一微米的切片可以獲得非常多信息,然后再通過刀片的每一個切片信息獲得一微米大的切片信息。這是非常簡單的信息,可以用機械控制的方法來獲得非常精準的一微米切片的厚度。

這個方法因為注冊是自動的,所以精準度非常之高。我們可以獲得整個全腦斷層掃描數據,這個視頻可以看到全腦掃描結果。大腦是有非常多信息的。2014 年英國倫敦大學教授John O keefe等人憑借該技術獲得諾貝爾獎。在過去一百多年中神經科學家只能看到神經元,但不能獲得全腦結構斷層掃描圖。

相比較于其他方法,MOST 技術有非常非常高的分辨率,哪怕是數據,數據非常大。數據量 8TB,我們在權威雜志上發表了論文。很多論文引用了我們的文獻,對我們的文獻和技術有很好的評價。我們也可以衡量它的血管。很多方法。比如尼氏染色法。用了 MOST可以通過尼氏染色法看到所有的動脈、靜脈,清晰度還是一微米,所以一像素一像素,一切面一切面都可以看到,可以看到哪里是動脈哪里是靜脈,它效果非常好。

我們發布論文后,下載達到非常大的體量。后來神經科學家問我們,能通過熒光標簽的斷層掃描獲得圖片,能不能做更多東西,所以我們用了 MOST 系統,讓大家看到,有很多光學系統。這項系統怎么跟熒光法結合在一起,這是一個將光學和機械結合在一起的方法。我們可以獲得非常高清的結果,這是單個神經元的圖。有了這個技術以后,我們要解決全腦長距離的投射神經元。這能看到 40 個長距離投射神經元在大腦里。這是一個小鼠的大腦,可以看到凸的投射距離大概 1 厘米長。這是第一次長我們看到了長距離的神經元投射。

后來有人告訴我們,有高清度的神經元投射還不夠,能不能定位出這個神經元在哪里。我們又花了三年時間研發了 fMOST。通過雙色 fMOST,可以找到定位神經元,它被稱為Landmarks。當大家想知道有多少神經元,就會用 Landmarks,根據神經元密度或者神經細胞密度,可以算出神經元的數量。用這個方法可以獲得神經元的數量、位置。

可以通過這個圖像看到它的所在位置。如果我們關注神經元所在的地方,可以獲得周圍50 個神經元的絕對位置。在特別的區域,那邊的神經元也是不同的投射。有這個信息以后,我們可以做一個定量的研究和分析,可以讓我們知道神經元這個處理信息的過程是怎么樣的,是非常方便科學的,這是我們第一次提供了神經元的密度和單個神經元所在的位置。

現在有第五代技術應用,第一代是 2010 MOST 系統,相比較相機而言,它是黑白的,所以只能成像,只能用尼氏染色法,三年后用了 fMOST,熒光試中 MOST 系統,通過 fMOST 可以找到熒光試中可以標識的系統。比如血管也可以成像。在 2016 年時,我們花了3年時間做一個雙色熒光試中MOST系統,就是 dfMOST,可以看神經元數量密度和所在的位置。現在又有一個新技術,所有的數據還是有,可以將老鼠的大腦進行試中,可以找到神經元的數量和密度還有地址等等。現在可以小鼠,我們希望可以從小鼠跳到人腦。

現在我們希望獲得更多信息,不僅是形態。比如表現型、轉錄、組蛋白信息、解剖信息,如果你想獲得這個信息,標識方法非常重要。1906 年有人獲得諾貝爾獎,就因為它是一個非常重要的技術,GFP 也獲得諾貝爾獎,因為獲得分子導彈,也可以做標識。所以標識是非常重要的。但其他的挑戰也是存在的。比如大數據的處理。一個下來就 8TP,如果人大腦,就是 10TP。怎么可以實現大數據的重新構造和分區呢?自動分層是非常關鍵的。可能很多人都不知道數據處理是多精確。昨天我和華為的專家討論,他們也同意這是一個非常大的挑戰。

這次給大家主要傳達的是什么信息?不僅僅是對神經元、神經科學,同時對人工智能來講這也是非常令人有啟發性的。現在我們對這個大腦所知甚少,我們相信腦空間信息學將為我們提供很好的方法,來讓我們更好的了解大腦還有大腦機制。


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