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 　　美國加州斯坦福大學醫學院的神經生物學家 Bill Newsome 接到了來自美國**衛生研究院（NIH）院長 Francis Collins 的電話后，他的第一反應是驚慌。 Collins 突然與他聯系，詢問 Newsome 是否愿意在一項為期10年的大腦研究項目中擔任共同主席。

　　對 Newsome 而言，這聽起來像個吃力不討好的、無組織的、繁重麻煩的工作，會毀了一個夏季的好心情。但是，經過 24 小時的思想斗爭后， Newsome 對工作的熱情終究戰勝了驚慌。他接受了這項任務。 Newsome 表示：“現在的時機很棒。21世紀，研究大腦對于學界而言是頗有意思的課題。”

　　早在 4 月 2 日，美國總統奧巴馬就宣布計劃投入 1 億美元，用于啟動“腦計劃”項目——這個旨在研究大腦的項目的最終耗資可能是預算的 10 倍。無獨有偶，歐盟委員會也有相似的雄心壯志。今年年初，歐盟委員會宣布將啟動旗艦項目“人腦工程”，該項目 2013 年的預算為 5400 萬歐元（6900 萬美元），并將在未來 10 年內獲得 10 億歐元的經費。

　　盡管美國和歐盟的腦項目目標不同，但事實上，都直指神經系統科學家的終極難題：人腦中數十億神經元和數以萬億計的連接或突觸，如何組織起來形成有效的神經回路，從而使人類能夠墜入愛河、走上戰場、解開數學定理或寫詩。此外，研究人員還希望了解大腦神經元回路發生變化的方式。

　　實現這一目標需要新的技術（例如納米技術、遺傳學技術、光學技術等），以便能捕捉到在神經元之間發生的腦電活動，而后刺激這些神經元以弄清它們的工作狀態，以及繪制出詳細的潛在結構電路等。美國芝加哥市西北大學神經系統科學家 Konrad Kording 說：“人類的大腦在 30 秒內產生的數據量相當于哈勃太空望遠鏡一生使用周期中所產生的信息量。”

　　研究人員已經在尋找一些切入點以解決問題。過去的幾年人們也見證了驚人的技術進步，例如科學家構建了無比精確的人腦解剖圖。截止到目前，大多數神經系統科學家正在使用更簡單的物種例如老鼠或蠕蟲來研究一些基礎原理。在此，《自然》雜志審視了一些有助于人們更深入了解大腦工作原理的技術進步。

　　測量神經元

　　如果研究人員想要弄懂流過大腦回路的電子信號，那么他們需要同步記錄盡可能多的神經元的有關信息。

　　目前，研究人員主要通過在大腦中嵌入金屬電極的方法，來測量神經元的活動。但是這一方法伴隨著巨大的挑戰。每個電極都需要電線來測量模擬信號——電壓變化，但在傳輸過程中，信號很容易丟失或失真。

　　此外，電線必須細如發絲以避免組織損傷。電極技術的進步使同時記錄幾百個神經元成為可能。但要想解開終極謎題，還需要研究人員盡可能多地去探測更多的細胞，并捕捉到更好品質的信號。

　　由硅制成的新一代神經探索裝置（以極致小型化為特色）的問世，使這一切成為可能。2 月，這類神經探索裝置的原型（僅 1 厘米長，如一美元鈔票那么薄）在美國加州舊金山市舉行的國際固態電路會議上亮相。該裝置由專門研究納電子學的組織 Imec （總部位于比利時勒芬市）推出。

　　當裝置被嵌入老鼠的大腦中， Imec 裝置上的電極能夠同時在老鼠的所有大腦皮層上記錄信息。這有助于神經系統科學家拆分大腦中互相連接的復雜電路。 Imec 生物和納電子學主管 Peter Peumans 說：“這一原型可以被拓展。”在3年內，神經探索裝置將擁有多達 2000 個電極和超過 200 個電線。

　　繪制圖譜

　　研究人員一直在收集有關神經元活動和電路的信息，這些信息對于繪制一份可靠的高度詳細的大腦解剖圖非常必要。

　　一個多世紀以來，各種繪制神經解剖學圖譜的方法，一直力求把大腦切成盡可能薄的切片，之后科學家會在光學顯微鏡下仔細研究這些切片。但是，通過計算方法，使這些數量驚人的切片有序排列（為了重建人腦中錯綜復雜的神經元網絡）是極具挑戰性的。

　　盡管如此，德國尤利希研究中心的 Katrin Amunts 和同事宣布，上個月，他們已經完成了這項困難的工作。

　　研究人員通過對一名 65 歲婦女的大腦樣本進行切片研究和分析，制作出迄今為止最詳細的完整三維人腦圖。這份人腦圖匯編自 7400 個大腦切片，每個切片厚度為 20 微米，經過光學顯微鏡成像，兩臺超級計算機用時 1000 個小時處理了包含萬億字節的數據。

　　Amunts 表示，整個項目歷時 10 年。目前， Amunts 及其同事已經開始投身到下一個關注于個體差異的人腦項目中，她期待新項目能夠推進得更快。

　　了解腦數據處理功能

　　或許，人腦研究最大的挑戰在于弄清大腦存儲與處理數據的方式。美國哈佛大學的 Jeff Lichtman 與德國慕尼黑市馬克斯—普朗克神經生物學研究所的 Winfried Denk 通過新型顯微鏡獲得的電鏡信息顯示，腦組織只需1立方毫米便可以處理 2000 太字節。

　　Denk 估計，一個完整的老鼠大腦可以產生 60 拍字節的信息，而人類的大腦則可以處理 200 艾字節的信息。 Lichtman 說，這個數據量可以與當今整個世界的數字信息相媲美，包括臉譜網以及所有其他大型數據儲存庫。

　　而這一切只是開始。神經科學家最終將收集人類大腦的解剖信息（每個大腦的解剖信息都是獨一無二的），并層層深入分析其背后的神經活動。科學家需要儲存并系統化地組織這些多樣化的數據模式，以便更深入探索大腦的奧秘。

　　歐洲的人腦工程旨在提供一個人腦模擬環境，使研究者可以實時地與它互動，這是另一個層次的需求。西班牙巴塞羅那超級計算中心的 Jesus Labarta Mancho 是人腦工程的合作者之一，他說：“我們面臨的挑戰之一便是開發一種電腦語言，以便更高效地利用超級電腦。”

　　目前，有些實驗需要同時刺激不同大腦區域的不同部位，超級電腦難以滿足這種需求。因此，需要開發出一種新方法，使得超級電腦能夠壓縮其一部分區域的信息，以便集中精力處理急需解決的問題。

　　即便超級電腦可以打包處理數據，理論家仍然需要思考應該問它什么問題。位于葡萄牙里斯本的 Champalimaud 探索未知中心的理論神經科學家 Christian Machens 說：“這是一個先有雞還是先有蛋的問題。一旦我們弄清大腦的工作原理，我們便知道如何去處理這些數據。”

　　任務的規模和工程量是理論家爭議的焦點；與許多人一樣， Kording 認為還有太多的事情需要完成。他說：“與之相比，谷歌搜索的問題就像小孩子的游戲。大腦中神經元的數量大致與互聯網頁面的數量相等。但問題在于，互聯網的頁面之間是直線聯系的，而每一個神經元都與數千個神經元相連，并不是直線聯系。”

　　但是，美國紐約冷泉港實驗室的生物數學家 Partha Mitra 認為，完全了解大腦工作原理的最大挑戰來自社會學。他說：“追蹤大腦的工作原理與追蹤希格斯玻色子不同，每一個希格斯玻色子都會跟著同一個單獨目標移動。就比如團隊中的每個個體在設立團隊目標時會暢所欲言，一旦目標設立完畢，便會嚴格自律，共同完成團體目標。”

　　不出 Newsome 所料，設立這些項目目標已經幾乎耗費了他的整個夏季。目前，他正在參加一系列旨在為美國“腦計劃”設立研究目標的專家研討會，并修改一份將于9月份發布的“腦計劃”研究報告。他表示，該報告不能確保解決所有與大腦有關的難題，但將會把研究引入正軌，使得回答這些問題在未來成為可能。