這台具有自主知識產權的國產顯微鏡，將大腦切片的成像速度提升了大概60倍。但是，我們最終還需要更加實用、可以用來導航的「大腦路線圖」。為此，科學家又開發出一款類似連連看的遊戲，邀請全社會的力量一起繪制出「大腦地圖」…
出品：格致論道講壇
以下內容為中國科學院深圳先進技術研究院腦認知與腦疾病研究所副研究員徐放演講實錄：
大家好，我是中國科學院深圳先進技術研究院的徐放，今天討論的主題就關於我們自己的這顆大腦。
2023年年初科幻電影【流浪地球2】上映了。電影裏劉德華扮演的是我未來的同事，中國科學院數碼生命研究所腦機介面實驗室的圖恒宇。他的女兒因車禍收到重傷，於是他把女兒的意識上傳到一塊記憶卡裏，用超級電腦重建了女兒的數碼生命。
這樣的科幻在未來有沒有可能變成現實呢？事實上，真的有科學家在做這樣的事情。
▲亨利·馬克拉姆（Henry Markram）
早在2009年的時候，來自瑞士洛桑聯邦理工學院的科學家亨利·馬克拉姆（Henry Markram）就提出用超級電腦類比大腦。在他的推動下，歐洲啟動了「人類大腦計劃」（Human Brain Project）。
這個計劃在2013年10月正式啟動，調動了大約19個國家155個研究所的共500位科學家。他們奮鬥了10年，花了6億歐元左右，試圖用超級電腦模擬人類的大腦。在2023年9月30號，這個專案正式結題。
在不久前，【自然】（Nature）雜誌發表了一篇文章來評述人類大腦計劃在這10周年裏的成就和遇到的問題。同時，有很多媒體發出質疑，認為人類大腦計劃並沒有兌現它的承諾，並沒有真的用超級電腦模擬出人腦。
為什麽這樣的大科學專案都沒能解開人類大腦的奧秘呢？原因非常簡單，就是因為我們的大腦實在是太復雜了。
▲圖片來源：MTI
人的大腦裏面大約有近千億個神經細胞，每個細胞都具有復雜的結構。當我們思考時，這些神經細胞就會相互放電，形成連線網絡。這個網絡就承載了我們的神經資訊，承載了我們的思維。
所以說，我們就需要為這些神經纖維及其連線繪制一張完整的大腦地圖：知道資訊在地圖裏怎麽傳遞之後，才能夠真正地模擬大腦。
花100年看清小鼠的神經元
大約100年前，人類就已經開始去繪制這樣的大腦地圖了。在19世紀80年代，西班牙科學家卡哈爾（Ramón y Cajal）就最早使用顯微鏡來繪制神經元形態。
▲左：神經細胞
右：神經網絡
圖源：Santiago Ramón y Cajal
神經元就像他繪制的圖片裏所展示的，除了一個球狀的細胞體之外，還有非常豐富的、像樹枝一樣分叉的叫做樹突的結構，這些結構用來從其他地方接收資訊。它還有一根具有復雜分叉、而且更長的軸突，用來輸出資訊。軸突像一條道路一樣，長度可能有10厘米，但是它的直徑很小，只有1微米，長寬比能高達10萬倍左右。
神經細胞總體的形狀有點像從澳門到上海的一條公路，它有很多的分支，總體上非常細、非常長。
▲2013年，德國於利希研究所人腦切片成像
想要在全腦裏面把這根神經元的路線圖畫出來非常難。歐洲科學家采取的辦法是將捐獻的大腦組織切片觀察，一個人腦可能會被切成7000片左右。切片之後再透過傳送帶在上面染色，然後用顯微鏡拍照，最後得到一張張圖片。
▲Amunts et al., Science 2013
這張圖片展示了歐洲科學家的工作，照片在放大之後能看到模糊的神經細胞。相機成像的清晰度也非常低，只有10微米的精度，遠遠達不到要看清楚每一根軸突路線圖所需的1微米精度。而且他們使用的染色方法也不能用來標記神經纖維，所以這種技術並不能用來給大腦畫出精細的地圖。
▲Li et al., Science 2010
真正看清這種全腦結構的研究中的一個裏程碑式貢獻，來自中國華中科技大學駱清銘教授的團隊。他們在2010年提出了MOST小鼠全腦成像技術。
▲Li et al., Science 2010
他們先用樹脂把一個完整的鼠腦包裹成琥珀一樣，做得非常堅硬，再用更硬的鉆石刀去切割它，這樣就能夠切出來厚度大約1微米的薄片。然後對刀刃上的這個薄片進行成像，這樣就可以得到非常精細的神經元結構。
▲Li et al., Science 2010
透過這種成像得到的是像衛星圖片一樣的圖片，我們還需要對裏面的每根道路進行描繪。透過這種技術就可以去繪制裏面的每一條道路，這是他們在10多年前繪制的一段一段的道路。
再後來，美國科學家也發明了一種新技術。他們用另外一種成像技術對整個小鼠的大腦進行掃描，每一只小鼠腦需要7-10天的掃描時間獲得完整的全腦影像，然後科學家們就可以從這個鼠腦影像裏繪制出一根根的神經纖維。他們大概做了接近100個小鼠的全腦影像，花了100×10天的時間，最後得到了1093個神經細胞的路線圖。
在這之後，美國科學家跟中國科學家又進行了聯合研究，重建了1741個鼠腦神經元，使這個數碼又提高了一些。
最新的進展是，在2022年，中國科學院腦科學與類腦智能卓越研究中心的團隊最終繪制出來6357個小鼠神經細胞。（註：2024年3月，他們剛剛又繪制了10000個細胞）
從小鼠到獼猴的難題
但是，一只小鼠大概有7000萬個神經細胞。而我們最終想知道的，當然是人類這個更聰明的、跟我們自己最相關的大腦的資訊，人腦有大約860億個神經細胞。
人腦樣品體積太大，比小鼠腦的體積大了3000多倍，而且用人類大腦做研究常常很不現實。所以我們需要找到另外一種折中的實驗手段，借助一些與人類很相似的實驗動物，比如獼猴。獼猴非常聰明，大腦裏的神經細胞與人類的只相差10倍，是一種比較理想的實驗動物。所以我們大約在2015年，也就是8年前，準備開始研究猴子的大腦。
與小鼠的腦相比，猴子的腦大了200多倍。原來需要7-10天才能拍一個小鼠的大腦，如果按這個時間同比例放大，就需要5年的時間才能拍完一只獼猴的腦，這顯然是不可接受的。
既要看到大腦裏微米精度的每一根纖維，還要在整個大腦的範圍裏去做繪制工作。我們當時就在想，是不是真的沒有兩全其美的方法了呢？
一個顯而易見的問題帶來的突破
後來突然有一天，我們團隊的祝清源老師意識到了一個在傳統成像裏面經常被忽略的問題。它太顯而易見了，導致大家一直都沒有註意到。發現了這個問題之後，一切就變得柳暗花明起來。
▲傳統成像方式
這個問題是什麽呢？當我們要去拍一個很大的物體時，就像用手機去拍全景圖一樣，我們要先移動視野，一張一張地拍每一個小格，然後再把它們拼起來。
實際上，現在手機的成像速度已經非常快了，1秒鐘的時間就能拍100張或者上千張影像，每一張相片只需要1毫秒的時間就可以拍出來。
但是如果我要移動樣品，就必須要拍完一個視野之後再拍下一個視野，中間移動的距離涉及到機械樣品的加速、勻速、再減速的過程，可能需要100毫秒。所以在拍攝過程中，有90%以上的時間就浪費在移動樣品的過程中了。
那有沒有可能一邊運動一邊成像呢？基於這個想法，我們設計出了我們自己的顯微鏡。
它有兩個物鏡，右邊的照明物鏡能夠讓光穿過去照到樣品上，左邊的成像物鏡能獲得樣品上面的影像。這樣就能夠做到一邊運動一邊成像，完全消除切換視野帶來的時間損失，成像速度就可以變得很快。
▲運動模糊
這時，我們遇到了新的問題。在拍一個運動物體時，它的運動速度越快，影像就越容易模糊。這是因為即使曝光的時間只有1毫秒，但是當它運動得非常快時，在這1毫秒的時間裏面它也會移動一段距離，這樣圖片就會很模糊。
要解決這個問題，入手的關鍵跟我剛剛說的曝光這個詞有關系。曝光是指相機芯片暴露在光裏的時間。如果一張相片還是要用1毫秒的時間去拍，但是把光照的時間縮短到1微秒，變成它的1/1000，在這樣短的時間裏，樣品的運動距離就會非常短，影像就不會模糊。
這就是我們設計的成像技術。我們憑借一根「光針」去掃描這個樣品，這根光針所照之處的曝光時間就會非常短，樣品上的每一個點都只被光照一次，完全杜絕了運動時圖片模糊的問題。
▲速度2厘米/秒得到清晰影像
透過這種方法，即使是在運動較快的情況下，也能夠得到非常清晰的影像。
有了成像的技術之後，我們面臨的下一個問題是如何看清腦組織。
▲組織越厚，影像越模糊
生物樣品是不透明的，比如說，我們觀察皮膚的表面能看得比較清楚，但是要想看到裏面的血管就非常難了。在厚度200~300微米以下，影像會變得非常模糊。
▲CLARITY小鼠全腦透明化技術
Chung et al., Nature 2013
為了看到大腦的細節，以前美國科學家用到的一種方法是把腦組織放到一種洗滌劑裏面泡7天，把其中的脂肪全部溶解，只保留蛋白質成分。再把細胞裏的水替換成一種和蛋白質折射率接近的溶液，就可以把整個鼠腦變成透明。
對於指尖大小的小鼠腦來說，這種方法是可行的，但是對於更大的猴腦甚至人腦來說，這就非常困難。
▲組織均勻包埋後振動切片
這個問題的解決辦法也非常簡單粗暴，就是把它先切片再透明。當把它切得比較薄，比如達到一毫米厚度的時候，看上去就會透明很多。
大家在生活中有沒有註意過一個現象，一張紙本身是不透明的，但如果滴了一滴油在上面，它就會變得很透明。
這個原理是什麽呢？原來紙之所以不透明，是因為紙裏纖維素的間隙中含有一些空氣。而油的折射率跟纖維素的折射率是一致的，當用油把空氣擠出去之後，光再打到紙上面就會直直地穿過去，達到透明的效果。
▲組織透明化技術（PuClear）
我們處理大腦切片的方法也非常類似。生物組織之所以不透明，也是因為它的成分包括脂肪、蛋白質和水，它們的折射率各不相同。腦切片的厚度比較薄，我們不需要用到洗潔精那樣劇烈的洗滌劑，而是可以用比洗手液更加溫和的溶液去處理，然後再放到一種折射率跟細胞裏的蛋白質等其他成分接近的溶液裏面，大腦切片就會變得更透明了。變透明了之後，就可以對它做比較清晰的成像。
將成像速度提升60倍
已完成：60% //////
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用這樣的方法，我們成像的速度就比較快。我們只需要把一個小鼠的腦切成大約50片，每一片大概耗時30秒就可以拍完，拍完整個小鼠腦我們只需要半個小時，而以前要7-10天，速度有了很大的提升。
這個影片就是用我們的顯微鏡即時成像的小鼠腦片，左邊的是它的原始圖，右邊的是即時重建出來的大腦切片，可以看到大腦裏面豐富的結構。這個影片的播放時間，就是每個切片實際的三維成像時間。
▲左：原始影像
右：大腦皮層神經細胞重建
如果我們放慢一點來播放，就可以看到從左邊的原始圖片上，右邊的神經細胞是如何逐漸重建出來的。我們能看到即時重建出來的每一根神經細胞的精細分支，像樹枝一樣的結構就是我們前面提到的神經元樹突。
▲小鼠全腦重建
這是我們用50張小鼠腦片先經過半個小時成像，再用電腦重建出來的整個大腦的結構，裏面的每一個亮點都是一個神經細胞，這些線條就是聯系神經細胞的神經纖維，神經細胞就透過這些線條去傳遞資訊。
這些神經細胞聚集在一塊兒的地方，就是一個腦區。影片裏面的一個月牙形的區域就叫做海馬體，它跟我們的學習記憶關系最為密切。下方一個比較亮的球叫做杏仁核，跟我們的情感有關系。這樣重建之後，我們可以把整個腦子裏面與大腦功能相關的這些細胞全部呈現出來。
，時長00:29
▲獼猴全腦重建
用同樣的方法，我們就可以對獼猴的大腦成像。一個小鼠腦需要半個小時成像，獼猴的大腦是它的200多倍，我們只需要100個小時就能夠獲得一個猴腦的照片。
影片顯示的這條彩色通道是從一個叫做丘腦的結構發出的，沿著這些軌跡傳到大腦皮層。這條神經環路跟我們的決策功能關系最密切，而很多這樣的高級認知功能只有在像獼猴這樣的靈長類動物腦內才會比較突出，在小鼠腦裏就很弱。所以我們只有透過獼猴，才能研究這些跟人類認知更相關的功能。
▲國產化顯微鏡
Hao Wang, Qingyuan Zhu, ..., Guo-Qiang Bi,
National Science Review 2019
我們把這個方法總結成了多維同步飛掃成像技術（Volumetric Imaging with Synchronized on-the-fly-scan and Readout），建立出來了具有自主知識產權的國產顯微鏡。
▲星際迷航（StarTrek）
這個顯微鏡的英文縮寫叫做VISoR，致敬了科幻電影【星際迷航】裏面神奇眼鏡的名字。
▲Fang Xu, Yan Shen, Lufeng Ding,
Chao-Yu Yang, ... Guo-Qiang Bi,
Nature Biotechnology 2021
這個技術在2021年的時候發表在了【自然·生物技術】雜誌的封面，跟前面提到的其他技術相比，成像速度得到了大概60倍的提升。
以前7-10天才能拍完一個小鼠腦，現在我們只需要半個小時。以前需要5年或者更久甚至沒法實作的猴腦成像，現在我們只需要100個小時。
像玩遊戲一樣繪制大腦地圖
已完成：80% ////////
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不過，像這樣的成像技術拍到的影像，只是相當於衛星照片一樣的地圖。而我們最終需要的是一個更實用的、可以用來導航的路線圖。
，時長00:42
這個路線圖怎麽畫出來呢？我們需要用大約2億多張這樣的圖片拼接成一個腦子，然後把裏面的每一根線條描繪出來。
然後我們自己也開發了一款軟件去大腦裏面導航，沿著一根根亮亮的線條、也就是裏面的神經纖維去逐漸勾勒出神經細胞。
這個過程非常漫長，因為即使是現在最好的人工智能演算法，在遇到像兩根纖維離得比較近或者有交叉的時候，就會像上圖展示的那樣，很難去解決。所以我們還是需要人力去把這樣的纖維區分開。
這是最終我們重建出來的一根神經纖維。它漫長的分支線條在大腦裏穿行，最後到達它的目的地。
這根神經纖維也就是我們剛剛提到的從丘腦到前額葉的一個神經細胞。在下決心做某件事情的時候，我們大腦裏的神經細胞可能就會沿著這個路線放電，把這個資訊輸送到大腦皮層，讓我們最終做出判斷。做出決策是很難的，所以這些細胞也非常復雜。它的長度能達到幾十厘米，但是直徑卻非常小。
我們繪制出來了6條這樣的道路。但是整個獼猴的大腦有60億個這樣的細胞。
到目前為止，我們花了兩三年的時間去一根一根丈量道路，截止現在，才繪制出來了600個這樣的細胞。現在我們重建每一個細胞需要20個小時。而整個大腦有6億個細胞，我們才繪制了10萬分之一。
怎樣才能夠重建出來整個大腦呢？我們就想，能不能發動全社會的力量，一起來做這件事情。
▲大腦地圖遊戲
所以，我們現在正在做的工作，就是開發一個大腦地圖繪制的遊戲。希望有很多玩家一起參與，每個人都奉獻出一點時間，一起來解開大腦的奧秘。
它的遊戲的方式跟剛剛繪制地圖的過程比較類似。這是我們用人工智能演算法辨識出來的亮點，玩家需要做的，就是把大腦裏面處在同一根線條上的點聯系起來，透過這種"連連看"的遊戲方式，最終實作大腦地圖的繪制。
最終如果繪制成功，我們也會把玩家親手繪制出來的這些地圖刻在水晶裏面，送給他們。
時至今日，我經常回想我是怎麽走上給大腦畫地圖這條道路的。
大約在10多年前，我還在讀研究生，看到美國麻省理工學院承現峻（Sebastian Seung）教授的一個演講。他當時也做了一個大腦地圖繪制的遊戲（EyeWire），但是他用的是很精細的電子顯微鏡影像，不能覆蓋整個全腦，而只有一個小區域。
他當時指出，我們每個人之所以不一樣，都是因為我們大腦裏面每個人的地圖都不同。我連線，故我在（I am my connectome）。我們每個人都有一幅獨一無二的大腦地圖。
他當時認為繪制人類大腦地圖是人類歷史上最重大的技術挑戰之一，要求許多代人的共同努力才能完成。他覺得總有一天會有新的顯微鏡、會有更強大的人工智能技術去解開這些大腦的奧秘。他不知道能否實作，但他希望能在有生之年看到那一天。
後來我自己也加入到了這項挑戰，我們開發了一款顯微鏡，開始去丈量大腦裏每一條道路的路線圖。現在我們已經看到了一些曙光，已經開始有幾百個細胞了。
但是在未來，我們希望大家也一起來參與。歡迎大家關註我們、加入我們，一起解開這些大腦的奧秘。我們相信這一天會很快到來。
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