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這可能是迄今為止最有趣,最宏偉的醫(yī)學(xué)眾包實(shí)驗(yàn)了!

編輯: 逍遙路 關(guān)鍵詞: 高中生物 來源: 高中學(xué)習(xí)網(wǎng)


現(xiàn)在我們已經(jīng)很難說清“神經(jīng)科學(xué)(neuroscience)”是何時(shí)何地提出的,醫(yī)學(xué)影像的每次成像技術(shù)必然帶來新的發(fā)現(xiàn),特別是給腦神經(jīng)的研究注入新的方法,不斷解開人腦的奧秘。

不過,由于人腦太復(fù)雜、人類認(rèn)知局限和科學(xué)還未達(dá)到的高度,一些根源性的問題至今困擾著神經(jīng)科學(xué)家。比如,什么決定了人?前麻省理工學(xué)院著名神經(jīng)科學(xué)家,現(xiàn)普林斯頓大學(xué)教授SebastianSeung的觀點(diǎn)是,人是由100億神經(jīng)元連接產(chǎn)生的功能決定的。所以全面了解大腦的神經(jīng)元連接組,我們就可以了解大腦的奧秘。

神經(jīng)科學(xué)是當(dāng)前最火的科研領(lǐng)域之一。歐盟的人腦連接組計(jì)劃(12億歐元,共10年)、美國的BRAINInitiative(每年1~3億美元,持續(xù)10年)都在推動(dòng)一件事情,就是繪制大腦的結(jié)構(gòu),全面的認(rèn)識(shí)大腦中神經(jīng)元之間的聯(lián)系。大腦中的神經(jīng)元可能多達(dá)百億,而每個(gè)神經(jīng)元又同時(shí)與成百上千個(gè)神經(jīng)元形成傳遞信息的連接,也就是突觸,因此,這些計(jì)劃是對(duì)近百億的神經(jīng)元之間相互連接情況進(jìn)行全面的研究分析。

如果這個(gè)計(jì)劃成功,是什么決定了我們是誰、我們的歷史信息或愿望被儲(chǔ)存在哪里、如何解釋自閉癥,精神分裂癥和驚人的天才……這些問題可能都會(huì)被解決。

聽上去這些和普羅大眾沒什么關(guān)系,“不都是科學(xué)家才能干的事情么”。其實(shí)并不是。2012年,上文提到的SebastianSeung教授在MIT他的實(shí)驗(yàn)室中創(chuàng)造了EyeWire??一個(gè)讓人人都可以是民間神經(jīng)科學(xué)家的3D迷宮游戲,讓你用游戲的方式參與到嚴(yán)肅的醫(yī)學(xué)研究中。2014年教授去普林斯頓大學(xué)任教之后,EyeWire變成了一個(gè)獨(dú)立的非盈利項(xiàng)目,現(xiàn)在的執(zhí)行總監(jiān)是AmyRobinson。

為什么要?jiǎng)?chuàng)建這個(gè)游戲呢?

上文提到神經(jīng)科學(xué)非;稹8鶕(jù)科學(xué)家目前的估計(jì),人腦有10^11(10的11次方,下同)個(gè)神經(jīng)元,每個(gè)神經(jīng)元通過10^3個(gè)突觸與其它神經(jīng)元相互聯(lián)系形成網(wǎng)絡(luò)。想一想都知道這個(gè)網(wǎng)絡(luò)的信息是巨大的。要測(cè)量大腦的連接圖譜,目前的研究方法是將大腦切片后再進(jìn)行顯微鏡成像。以現(xiàn)在實(shí)際應(yīng)用的傳統(tǒng)光學(xué)顯微成像數(shù)據(jù)為例,一個(gè)小鼠大腦(體積約為人腦的1/1000)的數(shù)據(jù)是750GB。

如果考慮最理想情況,假設(shè)能獲得每個(gè)像素對(duì)應(yīng)1納米的人腦(體積約1L)的圖像,需要的存儲(chǔ)容量是Google公司目前容量的十萬倍(根據(jù)推測(cè),Google的存儲(chǔ)容量是1.5*10^19byte)。即使能存儲(chǔ)這些數(shù)據(jù),要分析它們也是很困難的。科學(xué)家們目前已經(jīng)獲得了電子顯微鏡下的大腦圖像。但是,看上去一點(diǎn)都不炫酷↓。

圖片中有連通的區(qū)域就是屬于同一個(gè)神經(jīng)元,但是對(duì)于這樣的照片,機(jī)器是很難自動(dòng)識(shí)別其中哪些部分是連通的、哪些是分離的。于是EyeWire就應(yīng)運(yùn)而生了,通過普通大眾的智(kǔ)慧(lì)來輔助機(jī)器在3D中識(shí)別和拼接神經(jīng)元。拼接完成的圖像長這樣,每種顏色都是一個(gè)神經(jīng)元,根狀的部分是樹突,膨大的部分是胞體。是不是比上面的那個(gè)好多了↓。

那么它是怎么玩兒的?

紐約時(shí)報(bào)曾經(jīng)對(duì)EyeWire進(jìn)行過報(bào)道,他們說這個(gè)游戲“類似于用鋼筆在上千張的黑白舊照片里,跟蹤每一條意大利面的軌跡(面里還有肉丸)”。相比起讓神經(jīng)學(xué)科學(xué)家孤獨(dú)地探索,EyeWire顯然更活潑、互動(dòng)性也更強(qiáng)。

EyeWire像一個(gè)3D拼圖,有點(diǎn)類似于《秘密花園》涂色書,3D的那種。玩家需要通過從大型三維顯微圖像數(shù)據(jù)集中分離單個(gè)細(xì)胞來繪制結(jié)構(gòu)和相應(yīng)的神經(jīng)元連接。

首先,研究人員給許多大腦切片拍照,再把它們疊在一起,就會(huì)得到一個(gè)三維圖像。再從上至下把一個(gè)分支的交叉部位涂成紅色,再把一整疊照片都進(jìn)行這樣的處理,就可以重塑這一小段神經(jīng)元分支的三維圖形。把這個(gè)圖形重疊形成的三維圖像處理成一本巨大的三維填圖,然后把每一個(gè)神經(jīng)元涂成一種顏色,接著從所有圖像中找到神經(jīng)突觸,記錄下任意兩個(gè)組成神經(jīng)突觸的神經(jīng)元的顏色。如果我可以對(duì)所有圖像進(jìn)行這樣的處理,那么就能找到整個(gè)連接體。

在EyeWire界面上,左側(cè)是玩家需要繪制的神經(jīng)元細(xì)胞的一小塊區(qū)域,被稱為Cube,每一個(gè)神經(jīng)細(xì)胞由大約1000個(gè)Cube組成,這些Cube在真實(shí)情況下平均只有人類頭發(fā)的寬度,技術(shù)上來說邊長只有4.5微米。右側(cè)是由電子顯微鏡拍攝的橫截面二維圖像,每一個(gè)Cube由250張橫截面圖構(gòu)成,玩家所要做的就是通過上下移動(dòng)橫截面圖,填補(bǔ)出神經(jīng)元的連接,從而最終繪制出左側(cè)的三維神經(jīng)元圖像。玩家可以選擇不同的神經(jīng)細(xì)胞,界面上也顯示目前大家正在解決的神經(jīng)細(xì)胞和完成進(jìn)度等等。之后再順著線索,填充片段中神經(jīng)元的活動(dòng),新的結(jié)果用淺藍(lán)色標(biāo)記。

EyeWire通過疊加多個(gè)玩家對(duì)同一個(gè)片段的染色結(jié)果,排除錯(cuò)誤的染色。如果有三個(gè)人做出相同染色,這個(gè)染色結(jié)果就會(huì)被發(fā)給編輯進(jìn)行最終審核。

游戲在入門時(shí)還是有些難度,EyeWire會(huì)對(duì)一個(gè)新手玩家進(jìn)行5次詳細(xì)的引導(dǎo)訓(xùn)練和5次帶有評(píng)分的訓(xùn)練,之后再讓玩家從易到難進(jìn)行游戲。

雖然聽起來有點(diǎn)復(fù)雜,不過游戲設(shè)計(jì)的是所有人都可以玩兒。而且正因?yàn)槠胀ㄈ撕苌儆猩窠?jīng)科學(xué)的背景,這對(duì)他們發(fā)現(xiàn)大腦是如何工作的非常有幫助。“過去我們兩個(gè)專家不停地畫一星期,才能繪制一幀神經(jīng)細(xì)胞活動(dòng)的畫面,現(xiàn)在可以在一天內(nèi)完成。”EyeWire的游戲設(shè)計(jì)師MarissaSorek說,把科學(xué)變成游戲,帶來效率的顯著提高。

EyeWire和普通游戲一樣,也有積分排名、聊天互動(dòng)等社交因素,讓玩家的參與感更強(qiáng),積極性也更高。在EyeWire主頁上,系統(tǒng)會(huì)隨機(jī)展示已經(jīng)完成的神經(jīng)細(xì)胞三維圖像,還會(huì)附上玩家的名字。2014年發(fā)布在Nature上的論文,在附錄里面花了6頁篇幅列出了所有貢獻(xiàn)的玩家的ID,也算是種鼓勵(lì)。

EyeWire目前只繪制眼睛部分的神經(jīng)細(xì)胞,而且繪制的是實(shí)驗(yàn)小鼠的視網(wǎng)膜細(xì)胞,和人類的視網(wǎng)膜細(xì)胞有很大的相似性。下一步會(huì)接入嗅覺神經(jīng)數(shù)據(jù)庫。

EyeWire自推出后,已經(jīng)吸引了來自150個(gè)國家超過20萬余名玩家。而且這些玩家除了來自不同的國家,擁有不同的文化背景之外,年齡跨度和受教育程度也非常大。既有受過高等教育的職業(yè)人士,又有普通的游戲玩家,年齡小的甚至有初中生。AmyRobinson在采訪中表示,還不清楚是什么原因吸引了這些玩家,不過他們都正在為科學(xué)研究做出貢獻(xiàn)。

通過大量玩家的貢獻(xiàn),除了繪制出更多完整的神經(jīng)細(xì)胞三維圖之外,這一過程也在幫助計(jì)算機(jī)的人工智能不斷完善。游戲只是這個(gè)項(xiàng)目的其中一步,最終人工智能程序會(huì)接管這項(xiàng)龐大的工作。

我們知道在諸如阿爾茨海默病和帕金森這類退行性疾病中,神經(jīng)元退化并且死亡。尸體解剖顯示,患者的大腦發(fā)生了顯著的病變。但是對(duì)于很多精神類疾病,比如自閉癥或者精神分裂癥等,明確且一致的病理學(xué)原理還未發(fā)現(xiàn)。Seung教授認(rèn)為,這些單獨(dú)的神經(jīng)元可能是健康的,但是因?yàn)殄e(cuò)誤的連接導(dǎo)致了患者生病。不過,這種“錯(cuò)誤連接”到目前為止還是假設(shè),因?yàn)槟壳翱茖W(xué)描繪神經(jīng)元連接的手段還太原始。所以通過EyeWire,以及相關(guān)的神經(jīng)科學(xué)研究,希望能揭開大腦中的直接病因。


本文來自:逍遙右腦記憶 http://m.douzifanli.com/gaozhong/610605.html

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