神经科学家数十年来一直致力于此，但在治疗阿尔茨海默病和帕金森病等脑部疾病方面进展缓慢。
为什么？大脑是我们最复杂的器官，也是研究难度最大的器官。用于脑研究的数据库虽然庞大，但彼此分散，且往往缺乏统一的科学语言。
Rebecca Hodge，博士，助理研究员，艾伦脑科学研究所照片由 Erik Dinnel，艾伦研究所
“尽管投入了大量资金，我们尚未找到解决主要脑部疾病的方法。”艾伦脑科学研究所高级研究员Ed Lein表示，“我们被海量信息包围，但这些信息并未集中和整合。”
由莱因（Lein）牵头，联合来自全球17个机构的神经科学研究者网络，大脑知识平台工作的一部分将致力于绘制一幅细胞分辨率的完整大脑图谱。另一部分工作由艾伦研究所数据与技术负责人肖伊布·穆夫蒂（Shoaib Mufti）领导，并与亚马逊云服务（AWS）合作，旨在利用该大脑图谱构建全球最大的开源脑细胞数据库。这将是首个此类项目，能够整合并标准化关于哺乳动物大脑结构与功能的海量数据集。
最终目标是创建一个资源，以便更好地诊断和治疗精神与神经系统疾病影响超过五分之一的美国人口，每年给美国经济造成1.5万亿美元的损失。
“化学有元素周期表，基因组学有具有变革性的人类基因组图谱。神经科学也需要类似的基础资源，而大脑知识平台将有助于创建这一资源。”莱因说。
Ed Lein，博士，艾伦脑科学研究所高级研究员照片由 Erik Dinnel，艾伦研究所
该平台的核心技术是单细胞基因组学。得益于能够测量单个脑细胞中基因表达的新兴技术，研究人员现在能够更好地理解大脑的细胞复杂性以及赋予细胞不同功能的基因。这些高度详细的细胞图谱将帮助研究人员了解疾病的起源，并最终使临床医生能够明确阿尔茨海默病和帕金森病等疾病的发生原因。
“这一知识平台将使研究人员能够做出在当前基础设施下无法实现的新发现，”穆夫蒂表示。“一旦我们将信息片段连接起来，并将健康大脑的数据与患病大脑的信息联系起来，奇迹就会发生。”
该平台还跨物种的大脑研究建立联系，莱因预计，该知识图谱最终将整合所有哺乳动物生物学领域的信息。
云计算使得存储、分析和访问来自大脑约2000亿个细胞的数据成为可能，这些数据作为开源工具，最终将被寻求脑部疾病治疗和治愈方法的临床医生所使用。AWS上的高性能计算以及Amazon SageMaker正在帮助艾伦研究所管理所有这些数据，并在多种工作负载之间进行扩展。该研究所正在使用亚马逊云科技（AWS）的人工智能（AI）和机器学习（ML）服务——并计划在未来实施生成式AI——以将庞大、复杂的多模态数据转化为医生可用的洞察。
艾伦脑科学研究所的研究人员照片由 Erik Dinnel，艾伦研究所拍摄
"AWS机器学习赋能研究机构利用专为AI打造的服务，发掘新的联系与发现，" AWS非营利组织及非营利医疗业务管理总监Allyson Fryhoff表示，“艾伦研究所正利用先进的云技术如机器学习，以更具成本效益且可扩展的方式加速其研究成果。我们对其解锁前所未见的人类大脑洞察的工作深感鼓舞，并期待未来在脑科学研究领域取得更多突破。”
华盛顿大学圣路易斯分校（位于密苏里州）神经科学教授、艾伦研究所研究合作伙伴David Van Essen已从事大脑研究超过五十年。他将大脑研究步伐的加快比作地理空间测绘的演进。
"几个世纪前，人们绘制了色彩斑斓但相当粗糙的地图，以描绘他们认为地球表面的样子。制图师大致知道大陆和岛屿的位置，以及主要的地理和政治分区，但这些地图的准确性并不高。"范艾森说。"最近，随着卫星图像的出现以及更准确、更用户友好的导航工具的普及，信息量和技术水平都有了爆炸式增长。我们致力于为人脑绘制越来越精确、细节越来越丰富的地图，这些地图将成为应对脑部疾病的强大导航工具。"
莱恩和他的团队刚刚开始这项为期五年的人脑图谱绘制项目。与之前的人类基因组计划类似，该项目有望开辟新的途径——不仅推动神经科学的发展，也将惠及整个医学领域。
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