【CNMO 新聞】谷歌團隊近期計劃繪制老鼠大腦中海馬體 ( hippocampus ) 所有連接結構，這将是有史以來最大的生物數據資料庫，預計需要花費 3300 萬美元。他們将與美國哈佛大學、艾倫研究所、麻省理工學院、劍橋大學、普林斯頓大學和約翰霍普金斯大學等團隊合作進行這項研究。
這項研究的目的是通過分析老鼠大腦中的海馬體結構，來了解人類大腦的連接方式。此前，谷歌已經與哈佛大學合作制作了人腦地圖，但隻涵蓋了一小部分。如果要建立整個人類大腦的連接結構，需要大量的數據記錄，就像探索宇宙星系網絡一樣困難。
因此，在這項研究中，谷歌首先選擇了與人腦基因組成相似度達到 90% 的老鼠作爲研究對象，以較小的規模研究人腦連接結構，并找到改善像帕金森氏症和失憶這樣的腦障礙問題的方法。
通過對比，發現記錄老鼠大腦連接結構所需的數據量比人腦少很多，隻需要 25000TB。相比之下，人腦組織連接結構的記錄需要通過 10 億 TB 以上的容量數據記錄。
谷歌還以單個具備 512GB 存儲容量的 Pixel 手機爲單位進行說明，儲存蛔蟲大腦的圖像數據大約需要 2 台 Pixel 手機，儲存果蠅大腦則需要 100 台 Pixel 手機。至于要儲存老鼠大腦海馬體的數據傳輸量，則需要 48800 台 Pixel 手機。而要儲存整個老鼠大腦結構的數據量所需的 Pixel 手機數量，堆疊高度則相當于地球最高峰珠穆朗瑪峰的高度。
爲了記錄這些巨量規模的數據，谷歌團隊采用深度學習技術追蹤和分割每個神經元的産生路徑，并通過自我監督學習技術 SegCLR 記錄關鍵特征，從而識别不同細胞類型與神經元的連接關系。他們還計劃進一步擴展分析核心連接結構，以獲得更完整的大腦連接結構信息。
目前，大腦研究已成爲許多科學發展的重要議題之一。通過人工智能等技術全面解析人腦結構，我們有望解決一些過去難以解決的疾病問題，甚至可能開啓人類大腦未知功能的探索之門。
