与任何其他器官不同，我们的大脑包含膜状电缆的极为密集的网络，供我们约860亿个神经细胞用于彼此之间的通信。由于哺乳动物大脑主要部分的每个神经细胞，即所谓的大脑皮层，通过沿着这些电缆长距离放置的突触与大约1,000个其他神经细胞进行通讯，因此，我们预计总共会有500万公里的电线头骨-在我们每个人的大脑中，其长度是地球上所有高速公路的10倍以上。
我们(和其他哺乳动物)大脑中发现的电缆直径细到50至100纳米，大约是头发直径的1000倍。所产生的电缆回旋具有如此高的密度和大小，以至于100多年来，研究人员仅能绘制出给定大脑中一小部分神经元之间的连通性。
只有更快的电子显微镜技术(“ 3D EM”)和更有效的图像分析例程的发展才使神经元网络的密集映射成为可能。“连接组学”的新领域一直在追求在几个物种和大脑区域中越来越大的电路的密集映射。
在今天发表在《科学》杂志上的著作中，由马克斯·普朗克(Max Planck)总监莫里兹·赫尔姆斯特(Moritz Helmstaedter)组成的小组对四周大的老鼠的大脑皮层进行了成像和分析，该组织是通过活体检查从体感皮层中获取的，皮层的一部分占据了触摸的表示和处理过程。在这里，研究人员应用了优化的基于AI的图像处理和有效的人机交互，以分析该体积中约40万个突触和约2.7米的神经元电缆。有了这个，他们在大约7,000个轴突和大约3,700个突触后神经突之间建立了一个连接体，产生的连接体比六十年前从小鼠视网膜获得的连接体大26倍。重要的是，这种重建同时要比应用于视网膜的重建大，效率要高出33倍，
在连接组学的这一方法学突破的推动下，研究人员分析了连接组的当前电路模式。特别是，他们询问电路的哪一部分显示出与突触的增长相一致的特性，已知机制有助于电路的形成和“学习”。研究的第一作者亚历山德罗·莫塔(Alessandro Motta)是一名电气工程师，他是一名电气工程师，受过培训，他使用特殊的突触对配置来研究它们与活动相关学习过程(“ LTP”)的一致程度。“由于一些突触可塑性模型对学习例如识别树或猫时的突触重量增加做出了具体的预测，
我们感到惊讶的是，即使在一块相对较小的皮质中也能找到多少信息和精度。特别是可能学习的电路分数的提取使我们大开眼界。”
报道的方法可能对将有关生物智能的见解转移到今天所谓的“人工智能”具有重要意义。
Helmstaedter说：“在大脑皮层中映射神经元网络的目标是一次重大的科学冒险，也是因为我们希望能够提取有关大脑如何成为如此高效计算机的信息，这与当今的AI不同。”并描述了包括Google在内的主要参与者的研究领域以及美国情报机构(IARPA)的研究计划：“全球主要计划都希望从生物神经网络中了解人造神经网络的未来。我们为获得第一个里程碑而感到自豪，这是使用最大的普朗克学会的公共资金，实现了致密的本地皮层连接组”。
经过近十年的工作，研究人员对他们的成就充满热情。Helmstaedter说：“能够获取一块皮层，进行艰苦的处理，然后从那个美丽的网络中获取整个通信图，这是我们过去十年来一直在努力的工作。”
标签： 密集网络
免责声明：本文由用户上传，如有侵权请联系删除！