人脑拥有至少1000亿个神经元和1015个神经联接构成的复杂神经网络，被称为人类认识自然的“最后疆域”。但这些神经网络是如何交织在一起的？在每一次的意识与行为产生时，神经元在“暗地里”进行了怎样的操作？想探明这些问题，我们首先要拥有一张‘脑内地图’——脑联接图谱……
世界上最复杂、最精密的物质结构不是定义时间的原子钟，不是探索太空的望远镜，而是人类的大脑。
世界顶级学术刊物《科学》（Science）期刊在2005年和2021年发布的“全球最前沿的125个科学问题”中，2005年首次发布的有18条跟脑有关，2021年再发布跟脑有关的达到22条。我们的日常生活当中，睡眠、成瘾、孤独症、自闭症以及家长们关注的儿童教育问题，都跟脑相关。
人脑拥有至少1000亿个神经元和1015个神经联接构成的复杂神经网络，被称为人类认识自然的“最后疆域”。但这些神经网络是如何交织在一起的？在每一次的意识与行为产生时，神经元在“暗地里”进行了怎样的操作？
“想探明这些问题，我们首先要拥有一张‘脑内地图’——脑联接图谱。” 中国科学院院士、海南大学校长、海南省科协主席骆清铭在10月28日由海口国家高新技术产业开发区管委会和芯原微电子（上海）股份有限公司主办，芯原微电子（海南）有限公司、海口市美兰区人民政府、海口国家高新区国际投资资讯有限公司承办的首届南渡江智慧医疗与康复产业高峰论坛上表示，“脑科学研究是攻克疾病的必要手段，把脑的事情弄清楚了，医疗康复的大部分问题才能得到解决。”
中国科学院院士、海南大学校长、海南省科协主席 骆清铭
当前科技行业中大热的人工智能技术，其主要原理是深度学习。最典型也是最著名的案例是2016年时，谷歌的深度学习人工神经网络AlphaGo在围棋比赛中赢了世界冠军，骆清铭表示，“AlphaGo在这个过程中消耗的能量是人脑的8000倍，这些都跟脑科学有关。”
通常研究脑科学主要涉及三个方面：认识脑、保护脑以及创造脑。脑结构的绘制成像，简单的说就是脑地图，是这三方面的必由之路，但也绝不是一件简单的事：
诺贝尔奖得主弗朗西斯·克里克在获奖之后开始研究脑科学，之后发了一篇文章吐槽，表示“我无法忍受我们没有绘制出人类大脑的连接图。没有它，很难有希望了解我们的大脑是如何工作的”。——这篇文章发表于1993年，如今过了近30年，这个问题依旧困扰着科学家们。
为什么这么难？骆清铭表示脑神经元与普通的细胞不一样，不光有胞体，还有像树枝一样的突触可以延伸到很远。以老鼠脑子为例，1立方厘米的大脑，神经元长度可达20厘米，要看清楚一个神经元需要10的6到8次方倍比例放大。
当前对于脑部疾病的治疗，有不少医学仪器，但始终包含了大量不确定性，就是因为无法精确知道的神经环路，无法实现声波脑刺激这类精准治疗。
“创造脑”也就是我们常说的人工智能或类脑智能，包括由弱到强三个阶段，关键也在于对大脑运行机制的理解，在“认识脑”的基础上，通过模仿大脑去创造更强大的人工智能系统，在保留计算机既有优势基础上叠加人脑的诸多优势。
谈到现有成像技术对大脑观测的效果，利用传统技术进行研究时，绘制脑联接图谱的阻碍包括时空分辨率低、重复性差、成像速度慢等。
骆清铭形容到，“电镜成像分辨率可以达到1nm，但由于研究区域有限，1mm³的研究需要10000人1年的时间，只能盲人摸象；磁共振成像则因为分辨率不够，只有50-1000μm，只能分辨区域，像是雾里看花；相比之下，光学成像在分辨率上可以达到0.2μm，能够满足看得见、看得清、看得全、看得懂的脑成像技术发展目标需求。”
从2000年开始，骆清铭带领脑科学研究团队对技术进行了多次迭代。到2010年，团队围绕小鼠大脑展开研究，发明了显微光学切片断层成像技术（Micro-Optical Sectioning Tomography，MOST）。据介绍，美国脑计划中获取全脑范围中的数据，用的就是骆清铭院士团队提供的技术，成像设备则在苏州华中科技大学制造，技术实现平台最后在苏州。
基于此，经过10余年的技术迭代，骆清铭团队进一步发展了高清荧光显微光学切片断层成像技术（High-definition fluorescent micro-optical sectioning tomography,HD-fMOST），将全脑光学成像从高分辨率提升到高清晰度的新标准。
他们利用HD-fMOST对稀疏标记了神经元的小鼠全脑进行三维高清双色成像，以0.3×0.3×1微米体素分辨率在5天内获取了12000张冠状面图像及其细胞构筑信息。这是目前以相近体素分辨率实现全脑光学成像速度最快的技术。
“我们花了5，6年时间，基于100多只老鼠大脑的成像数据，将其中前额叶的六千多个神经元进行了分析和分类。这有助于解释大脑中神经元组成不同功能环路的原理，我把单个神经元比喻成电路中的电阻、电容和电感等，不同的电子元器件组成了一个小电路，很多小电路组成一个大集成电路。”据骆清铭介绍，该技术实现了小鼠全脑10 TB级原始数据集的在线无损压缩，压缩率达到3%，可直接写入U盘或上传云端。
获得老鼠的大脑数据之后，骆清铭团队也开始研究更接近人类的猴子大脑，并发现了一些常见的神经元工作原理。不过虽然可以看到神经元每个胎体，但重建完成后才可以看到一群神经元从一个特定大脑区域投射的情况。一个鼠脑的数据大概8TB，人脑则有10TB，其中的难度在于计算机如何把脑这所有的神经元成像并最后重建。
数据重建后最大的用途就是可以指导临床手术，例如得了脑疾病，可以判断是神经元先出问题还是血管先出问题。该问题到现在都没有标准答案，也直接导致了很多药品研究最后失败，因为对于针对脑疾病的药物研发人员来说，如果不能提供直接的证据，那么就无法证明药物的有效性。
上图是阿尔茨海默症的淀粉样蛋白斑块沉积模型，通过这个模型可以观察转基因处理后的淀粉蛋白斑块在大脑中的分布，而这些证据在过去无法实现脑构图时，是拿不到的。
脑科学研究现在非常热门，“美国脑计划”去年发了十几篇论文，其中所有跟形态有关的数据均由骆清铭院士团队提供的，他们还直接参与了其中四篇论坛的工作，这对我们未来发展相关算法能够提供一些帮助。
据介绍，国家目前予了脑科学研究很大的支持，习总书记在2016年全国科技创新大会上谈到六个有待破解的难题，其中一个脑科学核心就是脑连接图谱，它的结论性对于脑疾病防治技术具有引导作用。正因如此，国家启动了“中国脑计划”。骆清铭表示，“我们希望能够跟‘美国脑计划’与‘欧盟脑计划’既有竞争也有协同，将来能够在‘理解脑’环节上提供一些技术支持。”
人物简介
骆清铭，生物影像学家，中国科学院院士、中国医学科学院学部委员。现任海南大学校长、海南省科协主席、教育部高等学校生物医学工程类专业教学指导委员会主任。曾当选国际医学与生物工程学院（IAMBE）、美国医学与生物工程院（AIMBE）、国际光学工程学会（SPIE）、英国工程技术学会（IET）、美国光学学会（Optica）和中国光学学会(COS) Fellow。
他长期致力于生物医学光子学和生物影像学新技术新方法研究，率领团队发明的显微光学切片断层成像（Micro-Optical Sectioning Tomography）系列技术成为“全脑定位系统”（Brain-wide Positioning System）的重要手段，创建了“亚微米体素分辨率的小鼠全脑高分辨三维图谱”，并“首次展示了小鼠全脑中单个轴突的远程追踪”。他在光学分子成像、激光散斑成像（LSI）及其与光学本征信号成像（ISI）的结合、荧光扩散光学层析成像（fDOT）与微型CT结合的双模态小动物成像、以及近红外（NIR）光学功能成像等方面也做出了创新性贡献。
骆清铭是教育部“长江学者奖励计划”特聘教授（1999年），国家杰出青年科学基金获得者（2000年），以第一完成人，其研究成果曾荣获国家自然科学二等奖（2010年）、国家技术发明二等奖（2014年）和黄家驷生物医学工程奖（技术发明类）一等奖（2021），入选中国科学十大进展（2011年）。
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