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　　【新智元導讀】此前，谷歌與霍華德 · 休斯醫學研究所 (HHMI) 合作自動重建了整個果蠅的大腦，現在，他們又迎來一個重要里程碑：已經精確定位了 25,000 個神經元之間的數百萬個連接，這是有史以來最大、最詳盡的果蠅大腦地圖。戳右邊鏈接上新智元小程序了解更多！

　　長久以來，科學家們一直夢想通過繪制完整的大腦神經網絡的結構，以了解神經系統是如何工作的。

　　而近些年科學家們把目光鎖定在果蠅的大腦。

　　果蠅大腦的一個重要優勢是它的大小：果蠅的大腦相對較小，只有約 10 萬個神經元，相比之下，老鼠的大腦有 1 億個神經元，人類的大腦有 1000 億個神經元。

　　這使得果蠅的大腦相對更容易作為一個完整的回路來研究。

果蠅大腦的自動重建

　　去年 8 月，谷歌宣布了對整個果蠅大腦的第一個納米分辨率自動重建，該重建專注于細胞的個體形狀。（詳見新智元報道：震撼！谷歌自動重建了果蠅完整大腦：40 萬億像素圖像首度公開！）

　　但是，這項研究并未揭示有關果蠅大腦連接性的信息。

　　今天，谷歌與霍華德 · 休斯醫學研究所（HHMI）的 Janelia 研究園區的 FlyEM 團隊以及幾個研究合作伙伴，發布了“ 半腦”連接組（“hemibrain” connectome），這是對果蠅大腦中神經元連接的高度詳細的繪制，還包含一套用于可視化和分析的工具。

　　一、涵蓋了 25,000 個神經元，有史以來最大、最詳盡的果蠅大腦地圖

　　研究人員在被稱為“半腦”的雌性果蠅大腦的一部分中，追蹤了每個神經元的路徑。繪制的圖像涵蓋了 25,000 個神經元，按體積計算，大約占果蠅大腦的三分之一。

半腦數據集包含圖中藍綠色顯示的果蠅大腦的一部分，該區域包括參與學習、導航、嗅覺、視覺和許多其他功能的神經元。

　　但其影響是巨大的，半腦中包括科學家感興趣的區域——那些控制諸如學習、記憶、嗅覺和導航等功能的區域。

通過追蹤蒼蠅大腦中神經元的彎曲路徑，科學家們揭示了這些細胞如何連接和協同工作，例如這些參與導航的神經元。

　　到目前為止，已經確定了超過 2000 萬個神經連接，這是有史以來最大、最詳盡的果蠅大腦地圖。這也是迄今為止繪制的最大的大腦連接突觸分辨率圖（在所有生物中）。研究團隊有望在 2022 年之前完成對整個果蠅神經系統連接組的繪制。

　　該項目的目標是創造一種公共資源，使任何科學家都可以使用該公共資源來推進自己的工作。此舉類似于 20 年前發布的果蠅基因組，它已成為生物學的基本工具。

　　二、電子顯微鏡逐點成像，FFN 自動分割技術加速人工校對時間

　　為了克服構建半腦連接組的挑戰，研究人員進行了十多年的研究和開發。在 Janelia，研究人員開發了新的方法來對蒼蠅的大腦進行染色，然后將這些組織分成單獨的 20 微米厚的薄片。

電子顯微鏡捕獲果蠅大腦的灰度圖像。然后，人類（以及經過嚴格訓練的算法）確定每個神經元的開始和結束位置，為每個神經元賦予不同的顏色。

　　然后，使用聚焦離子束掃描電子顯微鏡對每個薄片進行 8x8x8nm³體素分辨率成像，這些離子束是為連續數月的連續操作而定制的。研究人員開發了計算方法，將原始數據拼接并對齊到一個連貫的 26 萬億像素 3D 體積中。

研究人員設計的電子顯微鏡，連續運行數周，即可對果蠅大腦的各個部分進行逐點成像

　　但是，如果不對果蠅大腦中的神經元進行精確的 3D 重建，則無法從這種類型的成像數據中生成連接組。

　　2014 年，谷歌與 Janelia 建立了合作關系，開始研究果蠅大腦數據，專注于實現自動化 3D 重建，共同致力于建立連接組。

　　經過幾次技術開發迭代后，研究人員設計了一種稱為 FNN（flood-filling networks）的方法，并將其應用于重建整個半腦數據集。

果蠅半腦數據中神經元的 FNN 分割（追蹤）部分

　　在當前項目中，研究人員優化了重建結果，使其對生成連接組更加有用，而不僅僅是顯示神經元的形狀。

　　FFN 是第一種自動分割技術，能夠產生足夠精確的重建，使整個半腦計劃得以進行。這是因為自動重建中的錯誤需要專家級的人工“校對員”進行糾正，而以前的方法估計需要數千萬小時的人工努力。

　　計算機算法通過電子顯微鏡捕獲的圖像跟蹤單個神經元的線程，并查明這些神經元的連接位置。然后，人工校對人員檢查計算機的工作并補充缺失的部分。

　　借助 FFN，只需數十萬小時的人工時間校對：兩個數量級的改進。這個（仍然很重要的）校對工作是由一個高度熟練的注釋團隊在兩年多的時間里完成的，他們使用了 Janelia 為此而率先開發的工具和工作流程。

　　例如，注釋者使用 VR 耳機和自定義 3D 對象編輯工具來檢查神經元形狀并修復自動重建中的錯誤。這些修訂隨后被用于重新訓練 FFN 模型，進而使機器的輸出更加準確。

　　最后，經過校對后，將重建與自動突觸檢測結合在一起，以產生半腦連接組。Janelia 的科學家手動標記了單個突觸，然后訓練了神經網絡分類器以自動完成任務。

　　通過多輪標記改進了泛化能力，并且將來自兩種不同網絡體系結構的結果合并在一起，以在整個半腦中生成可靠的分類。

　　三、福利釋放：人人都可以通過可視化和編程方式研究果蠅連接組

　　今天谷歌宣布的重點是一組相互關聯的數據集和工具，使任何有興趣的人都可以通過可視化和編程方式研究果蠅連接組。具體來說，可以使用以下資源：

• 數 TB 的原始數據、校對的 3D 重建和突觸注釋可以進行交互可視化或批量下載。
• 基于網絡的工具 neuPrint，可用于查詢任何指定神經元的連接性、連接強度和形態。
• 可下載的、緊湊的表示形式的連接組，其字節數比原始數據小約一百萬倍。
• 介紹這些資源的使用的文檔和視頻教程。
• 一篇 pre-print，包含與半腦連接組的生產和分析有關的進一步細節。

　　接下來，研究人員將開始使用半腦連接組來更深入的了解果蠅神經系統。例如，一個重要的大腦回路是“中央復合體”，它整合了感官信息，并參與導航、運動控制和睡眠：

　　另一個正在深入研究的回路是“蘑菇體”，它是果蠅大腦中學習和記憶的主要部位，它的詳細結構包含在半腦連接組中。

總結

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