长期以来,神经科学家一直渴望了解心灵的无形属性。我们最珍视的大脑品质,比如思考能力、写诗能力、恋爱能力,甚至是想象更高的精神境界,都是在大脑中产生的。但是,这个软绵绵的、粉灰色的、皱巴巴的实体大脑是如何产生这些难以捉摸的体验的,仍然是一个谜。

一些神经学家认为,破解这一谜题的关键在于更好地绘制大脑回路图。近40年前,科学家完成了一个接线图,追踪了蛔虫302个神经元的所有连接,这是一个里程碑秀丽隐杆线虫.他们是用手工在电子显微镜图像上进行追踪的,这是一项细致而艰巨的任务,需要数年时间才能完成。该项目标志着有史以来第一个完整的连接体——动物神经系统神经元连接的全面图谱。

今天,由于计算和图像分析算法的进步,可以用不到一个月的时间来绘制蛔虫的连接体。这些技术的进步意味着科学家可以把目光投向更大的动物。它们正在接近果蝇幼虫的连接体9000个细胞,成虫用100000个神经元

接下来,他们希望绘制出一条正在发育的鱼的大脑,也许在未来十年内,还能绘制出一只老鼠的大脑7000万个神经元-一个比迄今为止完成的任何项目都要雄心勃勃近1000倍的项目。他们已经开始绘制人类大脑的小片段,当蠕虫连接体最初绘制时,这是一个深不可测的任务。

尽管一些神经学家认为,仅靠地图还不能告诉我们大脑的很多功能,但最近的几项研究表明,情况并非如此——至少对较小的动物来说是这样。例如,在2021年10月发表的一项研究中,研究人员检查了果蝇大脑中帮助果蝇在飞行中导航的区域。通过映射连接体在这个区域,科学家们发现了新的神经元类型,并展示了它们的连接如何使苍蝇执行所需的计算。另一项发表于2021年9月的研究将蛔虫连接组数据与可视化神经活动的技术结合起来展示特定神经元的贡献蠕虫交配行为的具体方面。

哈佛大学的神经学家利希曼处于连接体研究的前沿。他的实验室正在绘制不同动物的神经回路图,包括蠕虫、苍蝇、鱼、老鼠和人类,他开发了几种方法,现在该领域的其他研究人员正在使用。他是大脑彩虹例如,一种基因技术可以用数百种不同的颜色标记单个神经元,产生壮观的大脑图像。最近,他开发出了用高分辨率电子显微镜分析微小大脑切片的工具。2021年,利希特曼做出了另一项重大贡献,他和谷歌和哈佛大学的同事发布了一份关于a完整的接线图针头大小的人脑。

李奇曼,合著挑战概述从海量的连接组学数据中提取有用的信息神经科学年度回顾,与可知关于这个领域如何让我们对大脑功能有更深入的了解。为清楚起见,本文对对话内容进行了浓缩和编辑。

为什么我们需要神经地图来了解大脑?

我们为什么需要它们有很多不同的答案。大脑与所有其他器官的不同之处在于,它的功能是通过细胞之间长距离的交流来调节的。神经元有一个独特的特性:它们可以把自己的一部分,轴突,发送到很远的地方。在哺乳动物中,这些距离可以超过一厘米或更多。在长颈鹿的例子中,一些神经元可能有许多米长。你无法了解这个细胞的功能,如果你无法追踪到它把轴突发送到哪里,和谁交流。因此,映射这些联系是基础。这是一项与研究人体其他器官系统无关的要求。

一个人类神经元的特写。
这张人类神经元的特写展示了脑细胞是如何相互联系的。假颜色显示了细胞接收其他神经元信号的突触位置和数量,兴奋性输入标记为黄色,抑制性输入标记为蓝色。信贷:Lichtman H01 /实验室/谷歌——神经

连接组学与传统神经科学有何不同?

连接组学是一种映射工具,它非常适合揭示大脑的信息,你需要知道这些信息来生成新的假设。通常情况下,推动科学发展的并不是某个人提出了一个伟大的假设,然后将其付诸实践。相反,数据揭示了一些不符合当时假设的情况,迫使人们以新的方式思考。数据提供给你的东西是你的想象力不够大,无法想到的。

你认为我们需要关于大脑的新假设吗?

我认为我们关于大脑的大多数观点都是错误的。它们是错误的,因为我们没有数据,而像测绘这样的技术提供的数据将让我们更准确地感知大脑的真实面貌。大多数人类的想法比它试图解释的生物过程更naïve。我认为在神经科学中有一个不言自明的道理,那就是人类大脑产生的思想并不像产生它们的机器那么复杂。

如果这是真的,我们的思想将如何理解大脑的复杂功能呢?

这很讽刺,不是吗?这个非常复杂的机器产生的思想远没有它本身那么复杂。但是人类在描述其他复杂的现象如光的行为方面做了一项非常了不起的工作。事实上,它是人类提出的最成功的理论之一,但没有一个有思想的人会提出它,除非被现实逼着。光子既可以作为一个无穷小的粒子,也可以作为一个扩散的波,这种想法太疯狂了。然而,了解人类的大脑要复杂得多。

当我们思考的时候,我们的大脑同时在做数千甚至数百万件事情。这对大脑来说不是问题。但对于我们有意识的思维过程来说,这是一个问题,我们的思维过程通常一次只关注一件事。

我认为研究连接组学的神经科学家感觉非常像探索者,因为他们进入了一个让人感觉陌生的领域。我们能做的最好的事情就是像早期的博物学家那样,第一次将从未见过的动植物物种编目。在短期内,我不认为我们能够解释它或指挥它——声称我们对大脑的了解足以做到这一点是非常傲慢的。但我认为我们能够描述它。也许从这些描述中我们可以对发生了什么有所了解。

线虫。
线虫是第一个有相对较小的连接体图谱的生物。这种透明的蠕虫只有302个神经元,估计有7000个连接。信贷:OPENWORM。ORGCC 3.0

你参与了两项非常大规模的工作:绘制老鼠和人类大脑的地图。你能告诉我们更多的挑战吗?

嗯,连接组学是一个管道。你从一只动物开始,在另一端,经过10或20个步骤,你就有了一个接线图。首先,你必须保存组织,然后你必须染色,将其嵌入树脂中,切割切片并拍摄图像。然后你必须把这些图像拼接在一起并对齐。然后你必须校对你用人工智能做的事情。只有在你完成了所有这些之后,你才能开始思考你做这些的原因,那就是绘制出这些联系。但这些步骤中的每一步,我跳过了其中的一些,都可能因为各种原因而失败。如果你有20个步骤,每个步骤都有90%的成功几率,那么你只会成功1 / 8。这是有数学原因的为什么它很难一直算到最后。

批评人士认为,单靠连接体无法揭示大脑是如何工作的,有些人指出,科学家研究蠕虫连接体已有40年了,但仍然不完全了解这个简单的神经系统是如何工作的。你对此有什么看法?

这是对那份工作不公平的描述。我认为大多数研究蠕虫的人都很关注这个数据集。一个蠕虫专家团队和我最近在八个不同的发育阶段.这是变革性的。这里有更多的信息,你不可能把它们打包成一个结论,但通过比较不同年龄的连接体,我们得到了很多新的想法。

非常年轻的幼虫阶段的蠕虫有一个接线图,其中有很多反馈。也就是说,如果你愿意的话,这种动物在行动之前会“思考”很多。这就好比,如果老师问孩子们:“5乘以12等于多少?”如果他们没有记住乘法表,他们就得在脑子里翻来覆去。最后,如果他们觉得自己对答案有信心,他们会向三角肌发出信号,并在空中举起手臂,活动肱二头肌和肱三头肌,让手臂前后摆动,以引起老师的注意。蠕虫宝宝也是这样。你会看到很多这样的检查:“我有答案吗?”和“我知道我应该做什么吗?”但随着动物年龄的增长,这种反馈变得越来越不明显。它变得更加前馈:“我知道我要做什么,我就去做。”

你认为研究小型动物能让我们深入了解人类的大脑吗?

我认为大多数人研究这些小动物是希望学到的经验教训能应用到人类大脑的工作方式上。但我认为我们不同于所有其他动物。人类的发展是非常漫长的,但在我们成长的最后,我们是通过经验获得知识的主人。

我甚至不确定我们的近亲——非人类灵长类——是否真的是我们的一个很好的模型,因为即使是它们也不像我们那样依赖于经验学习。我的这一结论是基于这样一种观念:几千年来,与我们关系最近的灵长类动物的行为举止一直相对不变,而我能做我祖父母不能做的事情,我自己的孩子能做我不能做的事情。

我认为,我们迟早会解开经验是如何被物理地整合到人类大脑的接线图中的奥秘。

你认为连接组学将来会有临床意义吗?

我认为有些疾病可能是病理联系。这些“连接病态”可能是在突触.大脑没有产生正确数量的突触,或者神经元连接到兴奋细胞时,它们应该连接到抑制细胞。我认为,大多数精神疾病和大脑功能发育障碍仍然是神秘的,因为大脑的问题无法通过传统技术发现。所以一种可能性是,当我们有更好的方法来观察连接的精细结构时,也许我们会发现哪里出了问题。

本文原载于可知的杂志《年度评论》是一家独立的新闻机构。报名参加通讯