重建神經(jīng)元會讓我們深入了解大腦工作模式，有助于人類理解神經(jīng)性疾病機(jī)理，但這是一項(xiàng)異常艱巨的工作：每個神經(jīng)元各不相同，又相互交織，同時(shí)，它們還會從其他數(shù)千個神經(jīng)元那里接收信息，并與數(shù)千個神經(jīng)元共同輸出信息。想要重建神經(jīng)元，我們不僅需要弄清楚每個神經(jīng)元的特質(zhì)，更要弄清楚它與其他數(shù)千個神經(jīng)元，在如不同化學(xué)藥品、不同行為反饋等情境下信息交換的模式。

雖然，借助計(jì)算機(jī)進(jìn)行神經(jīng)元的自動重建是減輕人類科研工作的最好選擇，但在目前的科技水平下，算法精度嚴(yán)重不足，因此，神經(jīng)元的重構(gòu)工作只能交由科學(xué)家通過人工稀疏標(biāo)記的方式實(shí)現(xiàn)。但人工標(biāo)記又極易出錯。倘若借助計(jì)算機(jī)進(jìn)行神經(jīng)元標(biāo)記不可行，那有沒有可能讓其至少幫助科學(xué)家在后期勘誤的時(shí)候，減輕工作量呢？日前，這個問題得到了肯定的答案。

10月7日，國際頂級學(xué)術(shù)刊物《Nature》發(fā)布了題為《Morphological diversity of single neurons in molecularly defined cell types》的小鼠大腦神經(jīng)元重構(gòu)的文章。該研究由西雅圖艾倫腦科學(xué)研究所和東南大學(xué)腦科學(xué)與智能技術(shù)研究院／東南大學(xué)－艾倫聯(lián)合研究中心聯(lián)合牽頭，彭漢川教授、曾紅葵教授領(lǐng)導(dǎo)的國內(nèi)外研究團(tuán)隊(duì)共同參與，實(shí)現(xiàn)了1741個小鼠神經(jīng)元的重建，這也是目前全球?qū)W術(shù)范圍內(nèi)最大規(guī)模的神經(jīng)元重建。

騰訊天衍實(shí)驗(yàn)室作為論文共同完成單位和東南大學(xué)合作開發(fā)了AI糾錯技術(shù)，協(xié)助頂級神經(jīng)科學(xué)家團(tuán)隊(duì)在“數(shù)據(jù)海洋”中，更高效地完成了在小鼠皮層、屏狀核（黃皮區(qū)）、丘腦、紋狀體和其他腦區(qū)神經(jīng)元重建研究的規(guī)模突破，讓人類在攀登神經(jīng)科學(xué)研究的“終極疆域”有了新的“助手”。

為繪制神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖譜提供金標(biāo)準(zhǔn)信息

神經(jīng)元作為構(gòu)成神經(jīng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和功能的基本單位，不僅是人類探索大腦奧秘，揭開人類行為模式、思考模式的突破口，也對治愈人類神經(jīng)疾病有重要意義。

近年的科技發(fā)展讓人類對神經(jīng)元的類型和運(yùn)行機(jī)制探索有了進(jìn)一步飛躍。單細(xì)胞RNA測序（scRNAseq）技術(shù)憑借多維度地反映細(xì)胞功能以及對物種和腦區(qū)間的定量比較，近來被廣泛用于分子神經(jīng)科學(xué)。同時(shí)，科學(xué)家們也能使用順行追蹤法和逆行追蹤法，對投射神經(jīng)元集群進(jìn)行圖譜繪制，但神經(jīng)元集群在單細(xì)胞水平和神經(jīng)元基本單元上的投射模式仍是未解之謎。因?yàn)�，神�?jīng)元的運(yùn)行模式異常復(fù)雜，科學(xué)家常常把神經(jīng)元之間的映射關(guān)系比作高速公路，它會根據(jù)大腦發(fā)出的“指令”實(shí)時(shí)呈現(xiàn)不同的“神經(jīng)元”間的交通狀況，比高速公路還更復(fù)雜。

在完整神經(jīng)元形態(tài)重建中，科學(xué)家將神經(jīng)元細(xì)胞類型準(zhǔn)確分類和神經(jīng)元多樣性考慮進(jìn)實(shí)驗(yàn)，同時(shí)還將不同但相關(guān)的細(xì)胞特性進(jìn)行了整合，以獲取更加精確的神經(jīng)元分類和圖譜繪制。

最終，這支多家單位聯(lián)合的腦科學(xué)家團(tuán)隊(duì)，合作表征出了單神經(jīng)元軸突投射模型，驗(yàn)證了在細(xì)胞類型分類中對完整單細(xì)胞解剖結(jié)構(gòu)的定量描述至關(guān)重要，揭示了單個神經(jīng)元的大量的形態(tài)和投射多樣性，驗(yàn)證了這些多樣性受區(qū)域特征和細(xì)胞類型特異性表現(xiàn)出來的規(guī)則支配。

這項(xiàng)研究成果不僅為細(xì)胞分類研究提供了完美的科研素材，也為繪制全局網(wǎng)絡(luò)和局部回路圖譜提供了基礎(chǔ)真實(shí)信息。

值得注意的是，由于本次研究的神經(jīng)元規(guī)模較大，科學(xué)家們期望能通過引入AI來提高工作效率，天衍實(shí)驗(yàn)室在醫(yī)療AI方面的技術(shù)能力，引起了科學(xué)家們的關(guān)注，雙方一拍即合，促成了AI在工程浩大的小鼠神經(jīng)元重構(gòu)領(lǐng)域的完美“首秀”。

神經(jīng)元標(biāo)注領(lǐng)域首次啟用AI糾錯

據(jù)了解，在該研究中，科學(xué)家不僅對1741個小鼠神經(jīng)元進(jìn)行了重構(gòu)，同時(shí)還定義出11種具有不同形態(tài)特征和基因表達(dá)的主要投射神經(jīng)元類型，完成這項(xiàng)人類史上最大規(guī)模的小鼠大腦神經(jīng)元重構(gòu)并不輕松。

科學(xué)家們需要詳細(xì)分析小鼠全腦三維數(shù)據(jù)集，其包含上萬個XY平面的冠狀圖像，使用TeraVR虛擬現(xiàn)實(shí)標(biāo)記系統(tǒng)對3D圖像進(jìn)行人工標(biāo)記，來重建每個神經(jīng)元的完整形態(tài)。

對于2D圖像的標(biāo)注，我們只需關(guān)注平面上的點(diǎn)位，相對較為容易。但這項(xiàng)研究是通過VR設(shè)備在3D圖像上做標(biāo)記，相當(dāng)于科學(xué)家們不僅需要了解該標(biāo)記在基于平面視角上的精確位置，還需要從立體視角精確標(biāo)記該點(diǎn)位的深度。這就如同一個人在3D游戲中想抓住一只飛行在極大空間里的小蟲，用戶雖然可以迅速定位這只小蟲的平面位置，但真正捕捉它的時(shí)候卻發(fā)現(xiàn)它在定位空間之外的垂直高空中。這也是人工標(biāo)注容易出現(xiàn)錯誤的原因。因此所有神經(jīng)元數(shù)據(jù)還需要再讓獨(dú)立的科學(xué)家進(jìn)行檢查和勘誤，全部數(shù)據(jù)需要經(jīng)過三輪校驗(yàn)甚至修正才能得到最終標(biāo)注結(jié)果，而每個數(shù)據(jù)完成一輪勘誤需要花費(fèi)至少1小時(shí)人工，時(shí)間成本可想而知。

鑒于此，科學(xué)家們亟須一種能夠幫助迅速檢查錯誤的算法，幫助減少人工成本，同時(shí)還能提升標(biāo)注效率和精度。

在華人頂級醫(yī)療AI科學(xué)家鄭冶楓博士的帶領(lǐng)下，天衍實(shí)驗(yàn)室針對性地開發(fā)出一種自動的錯誤節(jié)點(diǎn)檢測算法，用AI對人工標(biāo)注進(jìn)行自動糾錯。

據(jù)介紹，該算法能對包括循環(huán)、間隙和不正確的節(jié)點(diǎn)類型重建錯誤進(jìn)行自動檢測和基本糾正，并將糾正結(jié)果發(fā)回進(jìn)行人工核實(shí)。據(jù)測算，該算法對單個節(jié)點(diǎn)重建錯誤檢測AUC達(dá)到了94．9％，準(zhǔn)確率更達(dá)到86．6％，大大降低了手工核驗(yàn)工作的繁瑣度，也讓標(biāo)注精度得到保障，獲得了參與研究的科學(xué)家們的肯定。日前，實(shí)驗(yàn)室也已和東南大學(xué)腦科學(xué)與智能技術(shù)研究院簽訂了二期合作協(xié)議。

雖然，目前人工稀疏標(biāo)記法在神經(jīng)元研究領(lǐng)域應(yīng)用仍非常普遍，對標(biāo)注的人工勘誤也已成為科學(xué)家們的“傳統(tǒng)手藝”。但隨著科技的發(fā)展，今天，在“摩爾定律”的“操控下”，越來越多的科技被用到了學(xué)術(shù)研究領(lǐng)域，從巨型天文望遠(yuǎn)鏡、能透視大型集裝箱貨車的自動化檢測裝置，到能對DNA分子實(shí)施切割技術(shù)的掃描探針顯微鏡，再到如今幫助科學(xué)家重構(gòu)神經(jīng)元的AI糾錯技術(shù)，技術(shù)的發(fā)展一直在夯實(shí)科學(xué)家探索世界奧秘的能力。

而在腦科學(xué)領(lǐng)域，對于擁有860億神經(jīng)元的人腦研究來說，雖然我們還有很長的路要走，但能成功將AI引入工程巨大的神經(jīng)科學(xué)研究的海洋，對我們來說或許是開啟更復(fù)雜世界探索之旅的一個開始。