【Brain】未來15年：腦科學與類腦研究的重大發展方向公布
導讀
腦科學和類腦智能技術是兩個重要的前沿科技領域；二者相互借鑒、相互融合的發展是近年來國際科學界湧現的新趨勢。腦科學研究對大腦認知神經原理的認識，提升了人類對自身的理解和腦重大疾病的診治水平，也為發展類腦計算系統和器件、突破傳統計算機架構的束縛提供了重要的依據。文章概括性地總結了未來15年的發展趨勢和有望解決的重大科學問題，以及我國在這兩領域發展的特色和優勢。
國際腦科學和類腦研究的回顧與前瞻
腦科學的回顧
現代神經科學的起點是神經解剖學和組織學對神經系統結構的認識和分析。從宏觀層面，Broca和Wernicke對大腦語言區的定位，Brodmann對腦區的組織學分割，Penfield對大腦運動和感覺皮層對應身體各部位的圖譜繪製、功能核磁共振成像對在活體進行任務時腦內依賴於電活動的血流信號等，使我們對大腦各腦區可能參與某種腦功能已有相當的理解。由於每一腦區的神經元種類多樣，局部微環路和長程投射環路錯綜複雜，要理解神經系統處理信息的工作原理，必須先具有神經元層面的神經聯結結構和電活動信息。
20世紀在神經元層面從下而上的研究也有了一些標誌性的突破，如Cajal對神經系統的細胞基礎及神經元極性結構和多樣形態的分析，Sherrington對神經環路和脊髓反射弧的定義，Adrian發現神經信息以動作電位的頻率來編碼信息的幅度，Hodgkin和Huxley對從動作電位的離子機制併發現各種神經遞質及其功能，Katz和Eccles對化學突觸傳遞的分析，Hubel和Wiesel發現各種視覺神經元從簡單到複雜的感受野特性，Bliss和Ito等人發現突觸的長期強化和弱化現象，O’keefe等人發現對特定空間定位有反應的神經元等，使我們對神經元如何編碼、轉導和儲存神經信息有了較清楚的理解，但是這些神經元的特性是如何通過局部環路和長程環路產生的，我們的理解還十分有限。
至於對環路中的神經信息如何產生感知覺、情緒、思維、抉擇、意識、語言等各種腦認知功能的理解更為粗淺。因此，我們對腦功能相關的神經環路結構和神經信息處理機制的解析仍有很長遠的探究過程。
腦科學領域的重大問題
——從圖譜製作到機制解析
就像20世紀90年代「全基因組測序」是理解生物體基因基礎的關鍵，「全腦圖譜的製作」已成為腦科學必須攻克的關口。核磁共振等腦成像技術大大推動了人們在無創條件下對大腦宏觀結構和電活動的理解。但是由於這些宏觀成像技術的低時空解析度（秒、厘米級），不能滿足在解析大腦神經網路結構和工作原理時的需求，目前急需有介觀層面細胞級解析度（微米級）神經網路的圖譜和高時間解析度（毫秒級）的載體神經元集群的電活動圖譜。完整的全腦圖譜製作的必要過程中，對每個腦區神經元種類的鑑定是必要的一步。目前使用單細胞深度RNA測序技術對小鼠大腦進行的鑑定中，已發現許多新的神經元亞型。利用在這些神經元亞型特異表達的分子作為標記，可以繪製各腦區各種類型神經元的輸入和輸出聯接圖譜。對一個神經元亞型的最好的定義是連接和功能的定義：接受相同神經元的輸入並對相同腦區的相同神經元有輸出的一群神經元。在建立結構圖譜後，需要描敘各個神經聯接在進行腦功能時的電活動圖譜，這就需要有對神經元集群在體內的觀測手段。有了神經元層面的網路電活動的圖譜，併進一步用操縱電活動的方式來決定該電活動與腦功能的因果關係，就能逐步解析腦功能的神經基礎。
上述三類腦圖譜（神經元種類圖譜、介觀神經聯接圖譜、介觀神經元電活動圖譜）的製作將是腦科學界長期的工作。以目前已有的技術，鑒別小鼠全腦的所有神經元的類型和介觀層面的全腦神經網路結構圖譜製作至少需要10—15年，而對非人靈長類（如獼猴）則可能需要20—30年以上的時間。當然，與過去人類基因組測序一樣，腦結構圖譜製作的進展速度很大程度上依賴於介觀層面觀測新技術的研發，後者又依賴於對新技術研發和圖譜製作的科研投資。值得注意的是，在全腦神經聯接圖譜未完成前，神經科學家針對特定腦功能的已知神經環路，對其工作機制已作出了許多有意義的解析。尤其是在過去10年中，使用小鼠為模型，利用光遺傳方法操縱環路電活動，對特定神經環路的電活動與腦認知功能之間的因果關係的理解，取得了前所未有的進展。神經系統內所有的腦功能環路都存在於彼此相連的神經網路之中，許多認知功能的神經環路都牽涉到許多腦區的網路，全腦的結構和電活動圖譜是完整地理解大腦功能神經基礎所必需的。
許多動物都具有基本腦認知功能，例如感覺和知覺、學習和記憶、情緒和情感、注意和抉擇等，這些功能的神經環路和工作機理研究，可使用各種動物模型（包括果蠅、斑馬魚、鼠、猴等）；但是對高等腦認知功能，如共情心、思維、意識、語言等，可能有必要使用非人靈長類（如獼猴和狨猴）為實驗動物。介觀神經網路的神經元類別、結構性和功能性的聯接圖譜繪製，在未來20年將是不可或缺的腦科學領域。我國科學家有望在此領域發揮引領作用。
腦健康領域的重大問題
——腦疾病的早期診斷和干預
據世界衛生組織定量評價，全球各類疾病給社會造成的負擔中，腦疾病佔28%，已超過心血管疾病或癌症。其中備受關注的腦疾病包括神經發育疾病（如自閉症）、精神疾病（如抑鬱症）和神經退行性疾病（如老年痴呆症等）。神經發育疾病是一類由腦部生長和發育缺陷導致的疾病，表現為情緒、認知等功能的異常。不少病變發生的時期較早，在嬰兒期或童年期就有表現。其中自閉症（又稱孤獨症）主要表現為人際交往、情感、語言交流等方面的障礙，以及狹隘的興趣和重複刻板等怪異行為。我國0—6歲低齡兒童佔人口總數近8%，自閉症的發病率很高，一般平均在1%左右。根據局部抽樣調查數據保守推算，我國患兒人數已過百萬，受自閉症困擾的人群可能達千萬。精神疾病是由神經系統病變導致的行為和心理活動紊亂，表現為認知、情感、意志等精神活動出現不同程度的障礙。其中抑鬱症最為普遍，據中國疾病預防控制中心調查，我國抑鬱症的發病率超過4%，患者人數超過3 000萬，已成為影響我國人民生產生活的主要病症之一。神經退行性疾病是一類以神經元的結構和功能逐漸喪失以至死亡為特徵的神經系統病變。其中常見的是老年痴呆症（又稱為阿爾茨海默綜合征），在65歲及以上的人群中發病率約13%，並且發病率隨著年齡的增長而大幅提高。85歲及以上的人群，約有一半以上患有此病。2014年我國老齡人口已突破2億大關，並且將以每年100萬的速度增長。我國屬老年痴呆症的高發地區，目前患者人數超過600萬，居全球首位，且呈明顯上升趨勢。
目前科學界對這三類重大腦疾病（幼年期自閉症和智障、中年期抑鬱症和成癮、老年期的退行性腦疾病）的病因仍不瞭解，治療的措施也十分缺乏。早期診斷和早期干預將是對腦疾病最有效的醫療方式。人類需要繼續探索這些腦重大疾病的致病機理，致病機理的完全理解仍有賴於闡明腦認知功能的神經基礎。在完全理解機理之前，急需研發出有效的腦重大疾病預警和早期診斷的各種指標，包括基因變異的檢測、血液體液和腦脊液中的分子成分、腦影像及腦功能的指標等。對診斷出的早期患者，需要早期干預，以延緩或預防腦疾病的出現。我們需要研發早期干預的藥理、生理和物理新技術和新儀器。目前醫療界已在使用一些物理刺激技術來治療腦疾病，如穿顱磁刺激（TMS）、穿顱直流電刺激（tDCS）、深度腦刺激（TMS）等，這些刺激方法的精度和刺激模式需進一步優化，而優化的過程仍依賴於腦科學對認知功能的神經環路所獲得的新信息。新藥物和新型生理物理干預技術的研發，需要合適的動物模型，因此，建立腦重大疾病的非人靈長類模型是不可或缺的一環。
人工智慧發展的回顧
1956年夏季，以麥卡錫、明斯基等為首的一批有遠見的年輕科學家探討用機器模擬智能，並提出了人工智慧這一術語，60年來該領域的理論和技術都得到了迅速的發展。數十年來，人工智慧系統的研發與應用有力地推動了人工智慧技術和應用的發展，也使得人工智慧成為目前IT領域最為引人注目的領域。
類腦人工智慧發展的重大問題
——具有自主學習能力的智能系統
人工智慧技術代表著國家競爭力，並正在以前所未有的速度滲透到現代服務業、工業和軍事等領域中。隨著老齡化社會的到來，需要大量具備能理解人類意圖併進行人機協同工作的智能機器人，歐盟SPARC就啟動了全球最大的民用機器人研發計畫；以IBM Watson為代表，將有大量具備複雜數據整合和分析能力的人工智慧用於醫療、法律、政府決策等領域，正在替代很多專業領域的白領工作；通過人工智慧技術實現無人駕駛，不但釋放大量勞動力、提高生活質量，且是另外一個萬億級規模產值的領域。我國人口紅利的消失也迫切需要發展各種智能機器人替代藍領工人，智能化成為未來工業發展的必然趨勢。
Ailamaki等人也指出：「除人腦以外，沒有任何一個自然或人工系統能夠具有對新環境與新挑戰的自適應能力、新信息與新技能的自動獲取能力、在複雜環境下進行有效決策並穩定工作直至幾十年的能力。沒有任何系統能夠在多處損傷的情況下保持像人腦一樣好的魯棒性，在處理同樣複雜的任務時，沒有任何人工系統能夠媲美人腦的低能耗性。」近年來，腦與神經科學、認知科學的進展使得在腦區、神經簇、神經微環路、神經元等不同尺度觀測的各種認知任務中，獲取腦組織的部分活動相關數據已成為可能。人腦信息處理過程不再僅憑猜測，而通過多學科交叉和實驗研究獲得的人腦工作機制也更具可靠性。因此，受腦信息處理機制啟發，借鑒腦神經機制和認知行為機制發展類腦智能已成為近年來人工智慧與計算科學領域的研究熱點。
新一代人工智慧需要在上述腦研究啟發下，以多腦區、多模態和多任務協同為核心，研究神經網路微觀刺激調控和宏觀動態演化、視聽觸感認知通道及協同、長時短時記憶與決策、運動視覺與規劃控制等，建立具有生物和數學基礎的計算模型與學習方法，實現具有自主學習能力的智能系統。
來源：腦機介面社區與《腦科學與類腦研究概述》
