北京2023年7月24日 /美通社/ -- 雖然神經科學家已研究了數十年，但阿爾茨海默癥和帕金森癥等腦部疾病的治療方法仍舊進展緩慢，其原因在于腦部是人體中最復雜、最難了解的器官。關于腦部研究的數據集雖然數量眾多，但卻離散多元，而且通常不能夠用統(tǒng)一的科學語言來描述。
艾倫腦科學研究所助理研究員Rebecca Hodge博士（Erik Dinnel拍攝，艾倫研究所）
"盡管投入了大量資金，但我們尚未找到解決主要腦部疾病的方法"艾倫研究所腦科學高級研究員Ed Lein表示，"我們擁有大量信息，但這些信息沒有經過整合或很難綜合處理。"
在美國國立衛(wèi)生研究院（NIH）的資助和亞馬遜云科技技術的支持下，艾倫研究所正在領導腦知識平臺（Brain Knowledge Platform），以期解決這一問題。
腦知識平臺工作的一部分是繪制一張全新的、精確到單個細胞的完整腦部地圖，這項工作由Lein和來自世界各地的17家研究機構的神經科學研究人員主導。此外，艾倫研究所數據和技術主管Shoaib Mufti帶領團隊與亞馬遜云科技合作，將利用這張腦圖創(chuàng)建全球最大的腦細胞開源數據庫。這是人類首次對關于哺乳動物大腦結構和功能的大規(guī)模數據集進行匯編和標準化。
這個項目致力于更好地診斷和治療精神和神經疾病，這些疾病影響美國五分之一以上人口，每年給美國造成1.5萬億美元的經濟損失。
Lein表示："化學有元素周期表，基因組學有極具變革性的人類基因組圖，神經科學也要有類似的基礎資源，腦知識平臺將幫助創(chuàng)建這一資源。"
艾倫研究所腦科學高級研究員Ed Lein博士（Erik Dinnel拍攝，艾倫研究所）
該平臺的核心是單細胞基因組學。有了測量單個腦細胞基因的新技術，研究人員現在可以更好地了解大腦細胞的復雜性以及賦予細胞獨特功能的基因。這些高度詳實的細胞圖譜將幫助研究人員了解疾病的起源，并最終助力臨床醫(yī)生準確找出阿爾茨海默癥和帕金森癥等疾病的成因。
"研究人員將通過這一知識平臺獲得現有基礎設施無法提供的新發(fā)現。"Mufti表示，"一旦分散的信息碎片相互連接，我們就可以將健康大腦的數據與患病大腦的信息關聯(lián)起來——這將釋放巨大潛力。"
該平臺還能關聯(lián)不同物種的腦部研究，Lein預計該知識圖譜最終將能夠整合所有哺乳動物的生物學信息。
將腦部約2000億個細胞產生的數據轉變?yōu)榭纱鎯?、分析和訪問的開源工具的正是云計算。基于此，臨床醫(yī)生或將能夠找到腦疾病的治療方法。亞馬遜云科技的高性能計算能力和Amazon SageMaker幫助艾倫研究所管理所有數據，并且可跨多個工作負載進行擴展。艾倫研究所正在使用亞馬遜云科技的人工智能（AI）和機器學習（ML）服務，并計劃在未來部署生成式AI，將龐大、復雜、多模態(tài)的數據轉化為洞察。
艾倫腦科學研究所的研究人員（Erik Dinnel拍攝，艾倫研究所）
"通過亞馬遜云科技機器學習技術，利用專門構建的AI服務，研究機構能夠找出新的關聯(lián)和發(fā)現。"亞馬遜云科技非營利健康事業(yè)董事總經理Allyson Fryhoff表示，"艾倫研究所正在使用機器學習等先進的云技術，以經濟高效且可擴展的方式進一步加速科研發(fā)現。他們致力于探尋人類大腦未解之謎，這樣的勇氣令我們印象深刻，我們也期待著腦研究未來能有新的突破。"
美國密蘇里州圣路易斯華盛頓大學神經科學教授、艾倫研究所的研究合伙人David Van Essen從事大腦研究已經50多年。他將大腦研究的加速變化比作地圖的演變。
"幾個世紀前，我們的地圖雖然五顏六色，但卻相當粗淺，只反映出當時人們對地球表面的認知。那時的制圖師只是大致知道大陸和島嶼的方位，以及主要的地理和政治區(qū)域劃分，但并不十分準確。"Van Essen表示，"近年來，信息爆炸以及衛(wèi)星圖像技術的進步，使導航工具越來越準確和方便。我們也渴望在人腦研究領域繪制越來越細致的地圖，使它成為治療大腦疾病強有力的導航工具。"
Lein和他的團隊剛剛啟動了這項為期五年的人腦地圖繪制項目，與之前的人類基因組計劃非常相似，該項目有可能為包括神經科學在內的所有醫(yī)學領域打開新的發(fā)現之門。
