【导语】4月9日，艾伦脑科学研究所宣布完成迄今为止最大的大脑联接和功能图谱项目——MICrONS，该项目被认为是神经科学实验史上的巅峰之作。科学家通过聚焦小鼠大脑仅1立方毫米的空间组织，成功绘制出包含超过20万个细胞和5.23亿个突触的高分辨率联接图谱。这一成果不仅挑战了昔日认为不可能实现的目标，更为神经科学领域未来的研究提供了宝贵资源和重大突破。尽管仅代表大脑的一小部分，但MICrONS项目标志着理解大脑组织方式和细胞协同工作机制的重大进步，并为绘制更广泛、更全面的全脑联接图谱奠定了基础。
MICRONS项(xiàng)目(mù)中(zhōng)重(zhòng)建(jiàn)的(de)部(bù)分(fēn)脑(nǎo)细(xì)胞(bāo)（神(shén)经元 + 神经胶质细胞）的子集。Forrest Collman/Allen Institute
4月9日，位于美国西雅图的艾伦脑科学研究所（简称“艾伦研究所”）发布消息称，科学家完成迄今为止最大的大脑联接和功能图谱——皮层网络机器智能 (MICrONS) 项目，并称该项目被认为是有史以来最复杂的神经科学实验。
10项相关研究成果于同一天在《自然》系列期刊上在线发表。相关新闻与观点文章称，MICrONS项目是“史上最全面的将哺乳动物脑结构与神经活动联系起来的数据集。”
实际上，这些研究聚焦于小鼠大(dà)脑(nǎo)中(zhōng)仅(jǐn)1立(lì)方(fāng)毫(háo)米(mǐ)（约(yuē)相(xiāng)当(dāng)于(yú)一(yī)粒(lì)奇(qí)亚(yà)籽(zǐ)大(dà)小(xiǎo)）的(de)空(kōng)间(jiān)组(zǔ)织(zhī)。
有(yǒu)评(píng)论(lùn)称(chēng)，虽(suī)然(rán)仅(jǐn)代(dài)表(biǎo)大(dà)脑(nǎo)的(de)很(hěn)小(xiǎo)一(yī)部(bù)分，但这一高分辨率的联接图谱有助于描绘大脑的组织方式以及不同类型的细胞如何协同工作。
9日，未参与MICrONS研究项目的中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心研究员杜久林向澎湃科技评论称，这一系列杰出工作均基于美国MICrONS项目2021年前发布的1立方毫米大脑视皮层的电镜数据。1立方毫米相当于小鼠大脑的1/1000。鉴于神经联接多源于远程投射，1立方毫米脑区内重构的神经联接大多无法追踪到对应的突触前或突触后神经元。即便如此，这些数据的一个重要价值是用来“磨刀”——把电镜数据的重构、分析等方法摸索出来、纯熟起来，用以推进美国“脑计划”2期的重点项目——在未来十年内，完成一个小鼠完整全脑的神经联接图谱。
杜久林研究员介绍，科学界仍在期盼第一份脊椎动物的全脑神经联接图谱的出炉。他领导的课题组和中国科学院自动化研究所韩华研究团队自2018年开始通力合作，聚焦脊椎动物斑马鱼的全脑神经联接图谱。斑马鱼的全脑大小在1立方毫米左右，含约10万个神经元、亿级神经联接，其优势在于包括全脑所有脑区、所有神经元之间的联接，为从全脑尺度解析脊椎动物大脑的神经联接架构和组织规律提供了契机。
艾伦研究所发布的前述消息称，通过一块(kuài)不(bù)大(dà)于一粒沙子的微小组织样本，科学家们已经接近曾经被认为无法实现的目标：构建部分大脑完整功能的接线图。1979 年，著名分子生物学家弗朗西斯·克里克 (Francis Crick) 表示，“要为 1 立方毫米的大脑组织及其所有神经元的放电方式创建精确的接线图是不可能的”。但在过去七年里，一支由 150 多名神经科(kē)学(xué)家(jiā)和(hé)研(yán)究(jiū)人(rén)员(yuán)组(zǔ)成(chéng)的(de)全球(qiú)团(tuán)队(duì)让这一目标更接近现实。
美国贝勒医学院的科学家首先使用专门的显微镜记录了小鼠在跑步机上跑步和观看YouTube视频时视觉皮层一立方毫米区域的大脑活动。随后，艾伦研究所的研究人员将同一立方毫米的大脑组织切成25,000多层，每层厚度为人类头发的1/400，并使用高通量电子显微镜对每片大脑拍摄高分辨率照片。最后，普林斯顿大学的研究团队使用人工智能和机器学习将细胞和联接重建为3D图形。结(jié)合大脑活动记录(lù)，他(tā)们(men)绘(huì)制(zhì)出(chū)了(le)迄(qì)今(jīn)为(wèi)止(zhǐ)最(zuì)大(dà)的(de)大(dà)脑(nǎo)接(jiē)线(xiàn)图(tú)和(hé)功能图，其中包含超过200,000个细胞、约4公里长的轴突（延伸至其他细胞的分支）和5.23 亿个突触（细胞之间的联接点）。
小鼠视觉皮层与其他哺乳动物（包括人类）有不少相似之处，因而是一个有趣的研究对象，但这只是大脑的一个区域，而且还是很小的一部分。但作者指出，“尽管存在这些局限性，这项工作仍标志着重大的进步，为学界未来的神经科学发现提供了宝贵的资源。”研究更完整回路需要更广泛、更全面的图谱、甚或全脑联接图谱，而这需要联接组学领域工具和方法的进步。