北京2023年7月24日 -- 雖然神經科學家已研究了數十年，但阿爾茨海默癥和帕金森癥等腦部疾病的治療方法仍舊進展緩慢，其原因在于腦部是人體中最復雜、最難了解的器官。關于腦部研究的數據集雖然數量眾多，但卻離散多元，而且通常不能夠用統(tǒng)一的科學語言來描述。

"盡管投入了大量資金，但我們尚未找到解決主要腦部疾病的方法"艾倫研究所腦科學高級研究員Ed Lein表示，"我們擁有大量信息，但這些信息沒有經過整合或很難綜合處理。"

在美國國立衛(wèi)生研究院（NIH）的資助和亞馬遜云科技技術的支持下，艾倫研究所正在領導腦知識平臺（Brain Knowledge Platform），以期解決這一問題。

腦知識平臺工作的一部分是繪制一張全新的、精確到單個細胞的完整腦部地圖，這項工作由Lein和來自世界各地的17家研究機構的神經科學研究人員主導。此外，艾倫研究所數據和技術主管Shoaib Mufti帶領團隊與亞馬遜云科技合作，將利用這張腦圖創(chuàng)建全球最大的腦細胞開源數據庫。這是人類首次對關于哺乳動物大腦結構和功能的大規(guī)模數據集進行匯編和標準化。

這個項目致力于更好地診斷和治療精神和神經疾病，這些疾病影響美國五分之一以上人口，每年給美國造成1.5萬億美元的經濟損失。

Lein表示："化學有元素周期表，基因組學有極具變革性的人類基因組圖，神經科學也要有類似的基礎資源，腦知識平臺將幫助創(chuàng)建這一資源。"

該平臺的核心是單細胞基因組學。有了測量單個腦細胞基因的新技術，研究人員現(xiàn)在可以更好地了解大腦細胞的復雜性以及賦予細胞獨特功能的基因。這些高度詳實的細胞圖譜將幫助研究人員了解疾病的起源，并最終助力臨床醫(yī)生準確找出阿爾茨海默癥和帕金森癥等疾病的成因。

"研究人員將通過這一知識平臺獲得現(xiàn)有基礎設施無法提供的新發(fā)現(xiàn)。"Mufti表示，"一旦分散的信息碎片相互連接，我們就可以將健康大腦的數據與患病大腦的信息關聯(lián)起來——這將釋放巨大潛力。"

該平臺還能關聯(lián)不同物種的腦部研究，Lein預計該知識圖譜最終將能夠整合所有哺乳動物的生物學信息。

將腦部約2000億個細胞產生的數據轉變?yōu)榭纱鎯Α⒎治龊驮L問的開源工具的正是云計算。基于此，臨床醫(yī)生或將能夠找到腦疾病的治療方法。亞馬遜云科技的高性能計算能力和Amazon SageMaker幫助艾倫研究所管理所有數據，并且可跨多個工作負載進行擴展。艾倫研究所正在使用亞馬遜云科技的人工智能（AI）和機器學習（ML）服務，并計劃在未來部署生成式AI，將龐大、復雜、多模態(tài)的數據轉化為洞察。

"通過亞馬遜云科技機器學習技術，利用專門構建的AI服務，研究機構能夠找出新的關聯(lián)和發(fā)現(xiàn)。"亞馬遜云科技非營利健康事業(yè)董事總經理Allyson Fryhoff表示，"艾倫研究所正在使用機器學習等先進的云技術，以經濟高效且可擴展的方式進一步加速科研發(fā)現(xiàn)。他們致力于探尋人類大腦未解之謎，這樣的勇氣令我們印象深刻，我們也期待著腦研究未來能有新的突破。"

美國密蘇里州圣路易斯華盛頓大學神經科學教授、艾倫研究所的研究合伙人David Van Essen從事大腦研究已經50多年。他將大腦研究的加速變化比作地圖的演變。

"幾個世紀前，我們的地圖雖然五顏六色，但卻相當粗淺，只反映出當時人們對地球表面的認知。那時的制圖師只是大致知道大陸和島嶼的方位，以及主要的地理和政治區(qū)域劃分，但并不十分準確。"Van Essen表示，"近年來，信息爆炸以及衛(wèi)星圖像技術的進步，使導航工具越來越準確和方便。我們也渴望在人腦研究領域繪制越來越細致的地圖，使它成為治療大腦疾病強有力的導航工具。"

Lein和他的團隊剛剛啟動了這項為期五年的人腦地圖繪制項目，與之前的人類基因組計劃非常相似，該項目有可能為包括神經科學在內的所有醫(yī)學領域打開新的發(fā)現(xiàn)之門。