鼠标脑研究增强了对人类思想的理解

谷歌研究人员刚刚公布了一张极为详细的人脑地图,聚焦于一个微小但重要的部分:仅1立方毫米的脑组织,大约只有半粒米的大小。这张地图需要惊人的1.4拍字节数据来编码,展示了单个神经元及其复杂连接的惊人清晰度。
尽管这只是大脑的一个微小部分,但这张地图已经带来了一些令人震惊的发现。谷歌研究科学家维伦·贾因说:“例如,我们注意到一些神经纤维扭曲成巨大的结。”“我们完全不知道为什么会这样——这是前所未见的现象。”
现在,维伦和他的团队正将注意力转向小鼠的大脑,原因引人注目。这些小型哺乳动物可能正是解锁我们自身大脑最深奥谜团的关键。诸如:我们如何存储和检索记忆?我们如何识别物体和面孔?为什么我们需要这么多睡眠?以及在阿尔茨海默病等脑疾病中发生了什么故障?
维伦解释说:“我们缺乏这些问题答案的主要原因是,我们仍然缺少研究大脑的关键数据。”
人脑拥有860亿个神经元和超过100万亿个突触,是我们思想、情感、运动和与世界互动的复杂机器。通过映射这些神经连接,或称“连接组”,我们可以洞察大脑如何运作以及为何有时会失灵。
在突触水平上创建详细地图绝非易事;它需要以纳米分辨率成像大脑并处理海量数据。这是一个技术挑战,需要在成像、AI算法和数据管理工具方面不断创新。因此,十年前,谷歌研究成立了连接组团队。
在过去十年中,该团队在开发技术以更高效地处理、分析和共享数据方面取得了重大进展,显著加速了我们对大脑的理解。例如,他们引入了洪水填充网络,利用机器学习自动追踪脑图像中的神经元,消除了手动着色的需要。他们还开发了SegCLR算法,以自动识别这些网络中的细胞和细胞类型。此外,他们创建了TensorStore和Neuroglancer等软件,帮助存储、处理和可视化大型多维图像和体视显微镜数据。
然而,映射整个人脑连接组仍是一个遥远的目标。它需要分析高达一泽字节的数据——十亿太字节——目前超出了我们的技术能力。维伦承认:“现在映射整个人脑需要数十亿美元和数百年时间。”
因此,研究人员正专注于映射较小动物大脑的较大部分或较大动物大脑的较小部分。2020年,连接组团队成功映射了果蝇大脑的一半,揭示了25000个神经元的连接。与其他研究人员的合作还创建了斑马雀和斑马鱼幼虫大脑部分的连接组。5月,1立方毫米人脑组织的详细地图在《科学》杂志上发表。
这些项目的数据集已被全球数千名研究人员使用,带来了数百项已发表的发现。
研究人员构建了人脑组织一小块中几乎每个神经元及其连接的3D图像。上图显示了兴奋性神经元,以黄色高亮显示,而下图显示了抑制性神经元,以蓝色高亮显示。
连接组团队目前正与哈佛、普林斯顿和其他机构的伙伴合作,映射小鼠的海马体——负责记忆形成、注意力和空间导航的大脑区域,占整个小鼠大脑的2-3%。
在无法映射整个人脑的情况下,分析小鼠连接组是一个切实可行的下一步。它足够小,具备可行性,并且可能产生适用于人脑的洞察。哈佛大学分子和细胞生物学教授杰夫·W·利希特曼说:“当你在电子显微镜下观察小鼠大脑时,它看起来与人脑惊人地相似。它基本上是一个微型版本。”这就是为什么小鼠常被用来研究人脑疾病。
小鼠是连接组学的最新前沿,但神经科学家几十年来一直在映射越来越复杂的大脑。第一个连接组是蠕虫大脑的,1986年发表,耗时16年完成。
尽管小鼠大脑比人脑小1000倍,映射它仍是一个巨大的技术挑战。单个小鼠大脑连接组在纳米分辨率下的数据集可能是迄今为止最大的生物数据集,估计为20000-30000太字节。
维伦指出:“获取数据不仅是一个挑战,存储和准确处理它又是一个障碍。”“我们的独特贡献在于开发了推动准确性边界的工具,并将其应用于越来越大的数据集。”
如果成功,连接组团队的小鼠大脑项目将是科学家首次映射哺乳动物海马体的一部分,也是迄今尝试映射的最大脑区段。
维伦总结道:“基础研究具有不可估量的价值。”“让我兴奋的是,有一天能够精确理解记忆是如何形成的,以及精神障碍或疾病的原因。但要实现这一目标,我们需要以几十年前无法想象的方式不断推进技术。”
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评论 (18)
0/200
JoeLee
2025-09-13 04:30:34
Qué locura de detalle en ese mapeo cerebral! 😵 Pero la pregunta es, ¿realmente necesitamos invertir tantos recursos en estudiar un trozo tan pequeño? Me preocupa que sirva más para patentar técnicas que para avances médicos reales. #prioridades
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BruceMartínez
2025-08-05 19:00:59
This brain map is mind-blowing! 🤯 Google’s dive into a rice-grain-sized chunk of brain tissue with 1.4 petabytes of data is wild. Makes me wonder how close we are to decoding thoughts or memories. Could this spark some sci-fi level AI? Exciting but a bit creepy too.
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JoeGonzález
2025-07-28 09:19:30
This brain map is wild! A tiny rice-grain-sized piece needs 1.4 petabytes? Imagine the storage for a whole brain! 😮 Makes me wonder if we’re close to decoding thoughts or just scratching the surface.
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NicholasClark
2025-04-24 13:33:42
この脳の地図は驚くべきものですね!私たちの思考の宇宙にズームインしているみたい。でも本当に1.4ペタバイト?信じられない!私のスマホでもこれを扱えるかしら😂 もしかしたら、人間の行動の秘密がここにあるかもしれないね、誰にもわからないよね?
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PaulRoberts
2025-04-24 08:48:43
Esse mapa do cérebro é incrível! É como se estivéssemos ampliando o universo dos nossos pensamentos. Mas sério, 1,4 petabytes? Isso é loucura! Me pergunto se meu celular conseguiria lidar com isso 😂 Talvez eles encontrem o segredo do comportamento humano aí dentro, quem sabe?
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BenGarcía
2025-04-24 03:48:14
This mouse brain study is absolutely fascinating! It's incredible how much we can learn about the human mind through such small samples. I wonder what they'll discover next. Maybe we'll finally understand why we procrastinate so much. 😅🧠
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谷歌研究人员刚刚公布了一张极为详细的人脑地图,聚焦于一个微小但重要的部分:仅1立方毫米的脑组织,大约只有半粒米的大小。这张地图需要惊人的1.4拍字节数据来编码,展示了单个神经元及其复杂连接的惊人清晰度。
尽管这只是大脑的一个微小部分,但这张地图已经带来了一些令人震惊的发现。谷歌研究科学家维伦·贾因说:“例如,我们注意到一些神经纤维扭曲成巨大的结。”“我们完全不知道为什么会这样——这是前所未见的现象。”
现在,维伦和他的团队正将注意力转向小鼠的大脑,原因引人注目。这些小型哺乳动物可能正是解锁我们自身大脑最深奥谜团的关键。诸如:我们如何存储和检索记忆?我们如何识别物体和面孔?为什么我们需要这么多睡眠?以及在阿尔茨海默病等脑疾病中发生了什么故障?
维伦解释说:“我们缺乏这些问题答案的主要原因是,我们仍然缺少研究大脑的关键数据。”
人脑拥有860亿个神经元和超过100万亿个突触,是我们思想、情感、运动和与世界互动的复杂机器。通过映射这些神经连接,或称“连接组”,我们可以洞察大脑如何运作以及为何有时会失灵。
在突触水平上创建详细地图绝非易事;它需要以纳米分辨率成像大脑并处理海量数据。这是一个技术挑战,需要在成像、AI算法和数据管理工具方面不断创新。因此,十年前,谷歌研究成立了连接组团队。
在过去十年中,该团队在开发技术以更高效地处理、分析和共享数据方面取得了重大进展,显著加速了我们对大脑的理解。例如,他们引入了洪水填充网络,利用机器学习自动追踪脑图像中的神经元,消除了手动着色的需要。他们还开发了SegCLR算法,以自动识别这些网络中的细胞和细胞类型。此外,他们创建了TensorStore和Neuroglancer等软件,帮助存储、处理和可视化大型多维图像和体视显微镜数据。
然而,映射整个人脑连接组仍是一个遥远的目标。它需要分析高达一泽字节的数据——十亿太字节——目前超出了我们的技术能力。维伦承认:“现在映射整个人脑需要数十亿美元和数百年时间。”
因此,研究人员正专注于映射较小动物大脑的较大部分或较大动物大脑的较小部分。2020年,连接组团队成功映射了果蝇大脑的一半,揭示了25000个神经元的连接。与其他研究人员的合作还创建了斑马雀和斑马鱼幼虫大脑部分的连接组。5月,1立方毫米人脑组织的详细地图在《科学》杂志上发表。
这些项目的数据集已被全球数千名研究人员使用,带来了数百项已发表的发现。
研究人员构建了人脑组织一小块中几乎每个神经元及其连接的3D图像。上图显示了兴奋性神经元,以黄色高亮显示,而下图显示了抑制性神经元,以蓝色高亮显示。
连接组团队目前正与哈佛、普林斯顿和其他机构的伙伴合作,映射小鼠的海马体——负责记忆形成、注意力和空间导航的大脑区域,占整个小鼠大脑的2-3%。
在无法映射整个人脑的情况下,分析小鼠连接组是一个切实可行的下一步。它足够小,具备可行性,并且可能产生适用于人脑的洞察。哈佛大学分子和细胞生物学教授杰夫·W·利希特曼说:“当你在电子显微镜下观察小鼠大脑时,它看起来与人脑惊人地相似。它基本上是一个微型版本。”这就是为什么小鼠常被用来研究人脑疾病。
小鼠是连接组学的最新前沿,但神经科学家几十年来一直在映射越来越复杂的大脑。第一个连接组是蠕虫大脑的,1986年发表,耗时16年完成。
尽管小鼠大脑比人脑小1000倍,映射它仍是一个巨大的技术挑战。单个小鼠大脑连接组在纳米分辨率下的数据集可能是迄今为止最大的生物数据集,估计为20000-30000太字节。
维伦指出:“获取数据不仅是一个挑战,存储和准确处理它又是一个障碍。”“我们的独特贡献在于开发了推动准确性边界的工具,并将其应用于越来越大的数据集。”
如果成功,连接组团队的小鼠大脑项目将是科学家首次映射哺乳动物海马体的一部分,也是迄今尝试映射的最大脑区段。
维伦总结道:“基础研究具有不可估量的价值。”“让我兴奋的是,有一天能够精确理解记忆是如何形成的,以及精神障碍或疾病的原因。但要实现这一目标,我们需要以几十年前无法想象的方式不断推进技术。”




Qué locura de detalle en ese mapeo cerebral! 😵 Pero la pregunta es, ¿realmente necesitamos invertir tantos recursos en estudiar un trozo tan pequeño? Me preocupa que sirva más para patentar técnicas que para avances médicos reales. #prioridades




This brain map is mind-blowing! 🤯 Google’s dive into a rice-grain-sized chunk of brain tissue with 1.4 petabytes of data is wild. Makes me wonder how close we are to decoding thoughts or memories. Could this spark some sci-fi level AI? Exciting but a bit creepy too.




This brain map is wild! A tiny rice-grain-sized piece needs 1.4 petabytes? Imagine the storage for a whole brain! 😮 Makes me wonder if we’re close to decoding thoughts or just scratching the surface.




この脳の地図は驚くべきものですね!私たちの思考の宇宙にズームインしているみたい。でも本当に1.4ペタバイト?信じられない!私のスマホでもこれを扱えるかしら😂 もしかしたら、人間の行動の秘密がここにあるかもしれないね、誰にもわからないよね?




Esse mapa do cérebro é incrível! É como se estivéssemos ampliando o universo dos nossos pensamentos. Mas sério, 1,4 petabytes? Isso é loucura! Me pergunto se meu celular conseguiria lidar com isso 😂 Talvez eles encontrem o segredo do comportamento humano aí dentro, quem sabe?




This mouse brain study is absolutely fascinating! It's incredible how much we can learn about the human mind through such small samples. I wonder what they'll discover next. Maybe we'll finally understand why we procrastinate so much. 😅🧠












