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谷歌与哈佛联合发布“人类大脑地图”,3D还原数万神经元

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  继去年发布果蝇 “半脑” 3D 还原图像后,谷歌将同样的技术应用到了人类大脑上,将连接组学(Connectomics)真正提升了一个量级。

  

  图 | 左:“H01” 中的子数据集;右:5000 个神经元以及兴奋性(绿色)和抑制性(红色)连接(来源:Google AI)

  日前,谷歌与哈佛大学 Lichtman 实验室合作,发布了 “H01” 数据集 ,这是一个 1.4 PB(拍字节,Petabytes)级别的人类脑组织小样本渲染图。

  “H01” 数据集中的样本,均是在连续切片电子显微镜下以 4nm 分辨率成像、再通过自动计算技术来重建和注释,由此得到的人类大脑皮层结构。

  该数据集中的成像数据,可精确到约一立方毫米脑组织,囊括了数万个重建神经元、104 个校对细胞、数百万个神经元片段、1.3 亿个带注释的突触以及许多其他亚细胞注释和结构,以上这些数据均可在 Neuroglancer 网站查看。

  

  (来源:Neuroglancer)

  Neuroglancer 是 GitHub 上的一个开源项目,可以查看 PB 级别的 3D 图像,并支持诸多高级功能,如任意轴横截面重构、多分辨率网格等。

  目前已被麻省理工学院、哈佛大学、普林斯顿大学、艾伦脑科学研究所、德国马克斯 - 普朗克研究所等广泛使用。

  据谷歌介绍,在 4nm 分辨率的清晰度下,“H01” 是迄今为止在所有生物中以这种详尽程度成像和重建的 “最大脑组织样本”,并且是对人类大脑皮层 “突触连接性” 的 “首次大规模研究”,该研究跨越了大脑皮层中所有层面的多种细胞类型。

  相关论文已发表在 bioRxiv 上,论文题目为《对人类脑组织 PB 级的连接组学研究》(A connectomic study of a petascale fragment of human cerebral cortex)。

  

  (来源:bioRxiv)

  谷歌表示,该项目的主要目标是为人脑研究提供一种新的资源,并改进和扩展连接组学的基础技术。

  在波士顿马萨诸塞州总医院接受治疗的匿名癫痫患者,向 Lichtman 实验室捐赠了被移除的大脑皮层。通常在进行癫痫治疗手术时,医生会移除患者部分人类大脑皮层,以便进入大脑更深处的癫痫发作部位。

  哈佛研究人员使用自动化磁带收集超薄切片机(automated tape collecting ultra-microtome,ATUM)将脑组织分切并制作成约 5300 个 30 nm 厚的切片,然后用电子显微镜收集和拍摄样本。

  研究人员对这 5300 个切片进行成像,最终生成了约 2.25 亿张独立的 2D 照片,团队通过计算和拼贴将这些 2D 图像合成为 3D 图像。尽管收集到的数据质量已经非常高了,但研究人员在对齐数据以合成 3D 图像时仍面临着许多挑战,包括成像伪影、图像缺失、显微镜参数变化以及脑组织的物理拉伸和压缩变化等。

  

  图 | 对齐数据及其片段(来源:Google AI)

  对齐后,研究人员使用数以千计的谷歌云 TPU(谷歌定制的人工智能加速器芯片)和此前推出的一种特殊算法 —— 洪水填充网络(flood-filling Network,FNN,又译泛洪算法网络),来生成脑组织中每个细胞的 3D 图像。洪水填充网络是一种图像分割算法,该技术能够精确地重建 3D 图像,此前已应用于对果蝇大脑神经的还原中。

  研究者还使用了其他机器学习方法来识别和标注脑组织中的结构,包括 1.3 亿个突触,并精准区分其不同部位如轴突、树突或细胞体等。此外,团队还从中分辨出了髓磷脂和纤毛等其他有趣的构成。


  图 | 在 Neuroglancer 上可以查看任意细胞的突触,上图为具有精致螺旋结构的轴突(来源:Neuroglancer)

  大脑皮层(Cerebral Cortex)是什么?大脑皮层是脊椎动物大脑中的一个薄表层面,经进化而形成。它在不同哺乳动物中呈现出截然不同的大小,人类脑皮层中有着大量的褶皱,这使得小小的脑袋中竟能装下约 1000 亿个神经元。此前研究人员发现,脑区的褶皱程度和人们的认知能力呈正相关,即褶皱程度越高,认知能力越强。

  人类的脑皮层即使体积并不大,但由于褶皱其表面积增加了,这使得神经元的密度也增加了,神经元之间的距离缩短从而加速了信息传递的速度 —— 即提升了信息加工能力(Information Processing Capacity,IPC)。大脑皮层由此在多数高级认知功能中起着至关重要的作用,例如思维、记忆、计划、感知、语言和注意力。

  尽管人们对极其复杂的大脑组织的一些整体功能已有了较明确的认识,但人们对脑中单个神经细胞及其相互连接的突触等微观层面的了解还不算多。

  通过算法自动重建的成果并不是完美,仍需人工对数百个细胞数据进行再次校对。研究团队期望在人工和智能算法的共同发展下,“H01” 数据库还能继续添加其他细胞数据。

  -End-

  参考:

  https://ai.googleblog.com/2021/06/a-browsable-petascale-reconstruction-of.html?m=1

  ‍

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