大鼠的大脑 - 或它的微笑 - 在计算机中建模

一个国际神经科学家小组声称在模拟计算机中模拟整个人类大脑方面做了一个小而重要的步骤。 今天,研究人员揭开了有史以来最详细的脑组织数字重建之一:模拟30,000个神经元,连接在近4000万个接触点,在一块大鼠脑中大约三分之一立方毫米。

期待已久的论文是Blue Brain项目的主要成果,这是一项为期10年的项目,由瑞士联邦理工学院(EPFL)的神经科学家Henry Markram牵头,该项目由瑞士政府资助。 马克拉姆认为这是对人脑项目(HBP)计划的验证,这是他发起的一项雄心勃勃的项目,旨在通过计算机模拟整个人类大脑。

但其他科学家认为这篇长达36页的论文证明了对大脑及其所有组成部分进行建模的想法是错误的,浪费金钱。 里斯本着名的Champalimaud中心的神经科学家Zachary Mainen说:“除了这项工作外,没有什么是引人注目的。”

对该论文的反应反映了欧洲神经科学界的分歧,因为欧盟委员会选择HBP作为所谓的旗舰项目,有资格获得高达10亿欧元的资金。 去年, 指控HBP管理不善,而且科学上过于狭隘。 签署方威胁要抵制该项目,除非扩大该计划并改善其治理。 两个独立, 基本上与批评者达成一致,这导致了 的作用减弱。

批评者还指出,从2005年开始的蓝脑计划从未产生任何实质性成果。 马克拉姆说他对今天的出版物感到平庸。 “当我开始参加EPFL时,这是我承诺提供的,而且我已经交付了它,”他说。

该模型是82位科学家的国际合作以及20年实验和计算机工作的结晶。 他们开始模拟一块感觉皮层,处理来自后肢的信息。 在第一步,科学家们不得不重新创建这个区域的解剖结构。 他们测量了大脑中数以千计的神经元,从它们的形状和大小到它们产生的电信号。 基于这些数据和科学文献,他们提出了55种不同类型的神经元。 在细胞类型密度测量的指导下,研究人员在其模拟脑组织中分布了数千个虚拟神经元。

他们的虚拟大脑最初有2亿个突触 - 神经元连接和交换信息的地方 - 这比在如此微小的组织中所预期的要大得多; 科学家使用一种算法将数量限制在更现实的3700万。 在第二步中,每个神经元与某种电活动模式匹配,并且每个突触被分配以激活相邻神经元或抑制它。 小组 今天 Cell 写道, 在模型上运行的模拟

“正如你可以想象的那样,在基于二手信息的极端偏见的气氛下发表这篇论文是非常艰难的,”马克拉姆说,“现在,至少每个人都可以直接为自己判断科学。”Moritz Helmstaedter,德国法兰克福马克斯普朗克脑研究所同意将数据输出是好的 - 但该论文证实了他最大的怀疑。蓝脑项目“已被大肆宣传,”Helmstaedter说。“但发生的事情究竟是什么我们担心:没有真正的发现。 汇集大量数据并不能创造出新的科学。“

其他科学家也赞扬该项目所产生的大量数据,同时质疑其有用性。 伦敦大学学院的神经科学家彼得莱瑟姆说:“这是一项非常庞大的工作,但它并没有告诉我们大脑是如何工作的。”

该模型遗漏了脑组织的许多特征,例如血管和神经胶质细胞,它们占大脑中90%的细胞,但通常不参与中继信号。 这是因为它只是初稿,马克拉姆强调:“我们将来会包含更多的数据。”“就像说,'我想去月球,我已经在这棵树上放了一个梯子,'”Helmstaedter专柜。

加拿大滑铁卢大学的理论神经科学家Chris Eliasmith认为,另一个问题是该模型尚未开发出明确的问题。 他说,研究人员成功地复制了某些行为。 “但是你可以通过一种不那么复杂的模型来获得所有这些结果。”Eliasmith发布了一个包含250万个神经元的模型,其中有大约10亿个连接,但分辨率远低于Blue Brain模型。

Latham说,这个模型可能对测试假设很有用,例如,如何在树突中传递信息,这是一种通向神经元主体的触手结构。 Latham承认,一个更大的模型也可能更有用:“我认为人脑计划是浪费金钱,但在阅读本文后,我稍微更赞成它,”他说。 “这篇论文实际上可能会拯救人脑项目。”

Blue Brain团队已经在线提供他们的模型; Markram说,任何人都可以在台式计算机上检查它,但要运行模拟,你需要超级计算机的强大功能。 他说,该模型已被证明可用于检验假设。 例如,研究人员发现,减少模型中钙离子的数量会导致活动模式的变化,从同步爆发的爆发到异步模式。 “那里有一个转变。 这是一个有趣的发现,“马克拉姆说 - 并且神经科学家将能够发现其他人使用该模型,他认为。

Latham说,最终,问题在于这些大型项目是否值得投资。 “你想花十亿欧元吗? 这是个问题。“马克拉姆毫不怀疑答案是肯定的。 一百年前,西班牙生物学家圣地亚哥拉蒙和卡哈尔通过窥视显微镜并绘制他在脑组织中看到的细胞,为神经科学做出了宝贵的贡献,他说。 “你觉得RamónyCajal今天会做什么? 他会做我们正在做的事情。“

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