BigBrain 計畫繪製出完整的 3D 人腦圖譜

Whole human brain mapped in 3D
http://www.nature.com/news/whole-human-brain-mapped-in-3d-1.13245

為期十年的 BigBrain 計畫，產生 1 TB 的細緻大腦解剖圖譜

Helen Shen,
Nature, 20 June 2013, Corrected: 21 June 2013
doi:10.1038/nature.2013.13245

一個跨國的神經科學家小組，對一位 65 歲女性的腦部，進行切片、造影以及分析，據此創造出迄今最詳細的「人腦輿圖」（見原站下方影片）。此圖譜，稱為「BigBrain」，以顯微等級的精確度展現神經元的組織，將能協助釐清或甚至重新定義源自於數十年解剖學研究的腦部區域構造。

"這些圖譜的品質可比擬成地球的地圖學家自 17 世紀（地理大發現）以來所能提供的最佳版本，" David Van Essen 表示，密蘇里州，華盛頓大學聖路易分校的神經生物學家，他並未涉及此研究。他表示，這一組嶄新且改善過的解剖學路標，允許研究者更精確地將不同類型的資料 -- 諸如基因表現、神經解剖學與神經活動 -- 合併到腦部的特定區域上。

腦部是由大小不同的神經元所構成的異質網路。神經元的形狀從三角形到圓形不等，或疏或密塞滿不同的區域。BigBrain 揭露神經元在大腦皮質與整個腦部區域中的分佈變化 -- 這樣的差異性被認為與截然不同的「功能性單元（functional units）」相關。

這個圖譜由 7,400 個腦切片所組成，每一個都比人類頭髮還細。各部份透過顯微鏡成像總共花了 1,000 小時，並產生 1 TB 的資料。加拿大與德國的超級電腦運算了好幾年，自影像重新建構出一個三維體積成像（three-dimensional volume），並校正了個別組織切片的破裂與皺摺。

研究者今日在 Science（註 1）上描述他們的成果，而且會將完整的資料組公開到線上。它以 20 微米的解析度 -- 比一般基於全腦掃描的 1 mm 解析度圖譜高了 50 倍。

"就我們非常細緻地辨別人腦結構與生理學特性的能力而論，這完全改變了遊戲（規則），" 共同作者 Alan Evans，加拿大 McGill 大學，Montreal 神經研究所的神經學家，在 6/19 的記者會上表示。

"它們的品質看起來真的非常高，" Christof Koch，西雅圖 Allen Institute for Brain Science 的首席科學主管表示。Allen Institute 維護他們自己的人腦圖譜，他們所提供的結構化資料比這項最新研究稍微差一點，不過包涵廣泛的註解與基因表現圖譜（註 2）。


研究路線圖

BigBrain 是 Human Brain Project 的一部分，那是一個為期十年，10 億歐元的歐洲倡議，要創造出一個人腦的超級電腦模擬。詳盡神經知識的叢集化（clustering）能協助設定實際的參數以供模擬，第一作者 Katrin Amunts 表示，德國 Heinrich Heine University Dusseldorf 的神經科學家。

雖然此圖譜只顯示來自一人腦部的資料，但那對於「在未來詮釋來自其他大腦的資料」而言，是一個重要的起點，Van Essen 補充，他將 BigBrain 與「第一個人類基因組定序」相比。"從一人獲得真正精確的圖譜，我認為是非常有價值的，" 他說。

這個圖譜將成為一種與其他資料組並列的參考文獻，而 BigBrain 團隊計畫與 Allen Brain Institute 研究，與來自他們二個資料庫的資訊相連。


運算推動

自 BigBrain 從 2003 年開始努力以來，技術的改進讓研究者能以 1 微米的解析度掃描人腦切片。不過要以這麼高的解析度完成另一個圖譜，將會產生大約 2 萬 TB 的資料 -- 比今日最先進電腦所能有效處理的還要更超過，Amunts 說。

"科技不斷迅速發展，" Sean Hill 表示，瑞典斯德哥爾摩 International Neuroinformatics Coordinating Facility 的常董。不過他提到，當神經科學朝 big data 轉移時，資料管理與處理的問題將需要更多資源與關注。"這是某樣東西只會變得愈來愈頻繁的一個例子，" Hill 說。

Amunts 這個團隊已經開始進行「brain number 2」的測繪了。

※ Google 或許可與歐盟談條件，協助處理這些運算問題，以免除一堆其他的法律訴訟。相關報導：

1. Amunts, K. et al. Science 340, 1472–1475 (2013).
http://dx.doi.org/10.1126/science.1235381

2. Hawrylycz, M. J. et al. Nature 489, 391–399 (2012).
http://dx.doi.org/10.1038/nature11405

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