AI全脑神经元分析
人类大脑是最复杂的器官之一，它控制着思维、情感、行为和生理功能。然而，要真正理解大脑的工作原理，研究人员需要能够精确绘制神经元的分布、连接和活动模式。近年来，光片荧光显微镜（light-sheet fluorescence microscopy, LSFM）技术的兴起，使得研究人员可以在整个大脑范围内，以单细胞分辨率观察神经元的形态和活动。这项技术极大地推动了神经科学的发展，但同时也带来了一个巨大的挑战——如何处理和分析这些包含数万亿体素（teravoxel-scale）的超大规模数据？
1月27日Nature Methods的研究报道“A deep learning pipeline for three-dimensional brain-wide mapping of local neuronal ensembles in teravoxel light-sheet microscopy”，这一创新性的研究提出了一种基于人工智能（artificial intelligence, AI）的神经元群体绘图方法——ACE（artificial intelligence-based cartography of ensembles）。这是一种端到端的深度学习（deep learning, DL）pipeline，能够自动分析LSFM数据，精准地分割神经元、评估其不确定性，并利用统计算法识别不同脑区的神经元活动模式。相比于现有的图像处理方法，ACE具备更高的泛化能力，可以跨不同实验和数据集进行神经元分析，提供更加细致和可靠的结果。
该研究不仅展示了ACE在多个神经科学应用中的卓越表现，还通过冷诱导食物觅食实验和运动实验，证明了ACE能够揭示以往难以检测的局部神经元活动模式。这项突破性的技术为神经科学研究提供了一种强大的新工具，未来或将在脑功能解析、神经疾病研究以及脑机接口（brain-computer interface, BCI）等领域发挥重要作用。
ACE（Artificial Intelligence-based Cartography of Ensembles）：突破神经科学测绘的AI新工具为了解决上述问题，研究团队开发了一种基于人工智能（AI）的神经元绘图方法——ACE（Artificial intelligence-based Cartography of Ensembles）。这一端到端（end-to-end）的深度学习（deep learning, DL）pipeline，专为LSFM数据而设计，能够精准、高效、自动化地检测和分析全脑神经元活动。
ACE的核心创新点：端到端的深度学习pipeline——无需手动调整参数，即可全自动完成神经元检测和分割。结合两种先进的AI架构，提升神经元识别精准度：视觉变换器（Vision Transformer, ViT）——能有效解析神经元在复杂三维空间中的分布模式。三维U-Net（3D U-Net）——专为医学和生物影像处理优化，精准分割神经元。采用不确定性评估（Uncertainty Estimation），确保检测的可靠性。超强泛化能力——ACE经过不同实验环境和数据集的严格测试，适用于多种成像和实验条件。
ACE的核心原理：AI如何精准识别神经元？
深度学习驱动的端到端pipeline
在传统神经元分析方法中，研究人员通常需要进行多个步骤的手动干预，比如图像预处理、阈值设定、手动调整参数等。这不仅耗时，还容易引入人为误差。ACE采用端到端深度学习方法，完全摆脱了手动调整参数的需求，它能够直接从LSFM数据输入，自动完成神经元分割、特征提取、统计分析等多个步骤，大幅提高效率和准确性。
ViT+3D U-Net双引擎，提升分割精准度ACE的核心在于结合两种先进的AI架构，最大程度提高神经元识别的精准度。视觉变换器（Vision Transformer, ViT）ViT最初用于自然图像分析，现在被用于三维神经元检测。它通过自注意力机制（self-attention），能够在大范围内建立神经元之间的空间关系，有效捕捉神经元在复杂三维结构中的层级分布。三维U-Net（3D U-Net）传统的U-Net在二维显微镜数据上表现优异，而ACE采用的是专门针对三维数据优化的3D U-Net。3D U-Net能够学习神经元的空间结构，对形态复杂、信号微弱的神经元进行精准分割。在ACE的架构中，ViT和3D U-Net相互配合，ViT捕捉全局特征，3D U-Net进行局部精细化分割，最终生成高精度的神经元检测结果。实验数据显示，ACE的Dice相似性系数（DSC）比传统方法提高0.17，在不同数据集上的泛化能力远远超过现有的分析工具。
不确定性评估：AI如何自我检测准确性？一个重要的问题是：AI如何知道自己识别的神经元是否准确？ACE通过不确定性评估（uncertainty estimation）解决了这个问题。研究人员使用蒙特卡洛Dropout（Monte Carlo Dropout）技术，让ACE在同一张图像上进行多次预测，并计算不同预测之间的方差。结果表明，当ACE对某些神经元的识别存在不确定性时，该区域往往也是人类专家难以分辨的区域，比如神经元边界模糊或信号强度较低的地方。研究团队利用这一点来优化ACE的表现，确保最终的神经元检测结果更具可信度。实验表明，相比传统方法，ACE在低信号或模糊区域的神经元识别准确率更高，误检率更低。
人工智能如何赋能神经科学？随着ACE（Artificial intelligence-based Cartography of Ensembles）的开发和应用，人工智能在神经科学领域展现了前所未有的潜力。通过在超大规模神经数据中精准检测和分析神经元活动，ACE不仅解决了传统方法的技术瓶颈，还为神经科学的未来发展提供了更多可能性。未来，ACE有望在脑功能解析、神经疾病研究、脑机接口技术以及多模态成像整合等多个领域带来深远影响。
解码更多脑功能：揭示未知的神经活动模式大脑是一个高度复杂的系统，涉及多种功能的精密协作。从学习和记忆，到情绪调控和决策能力，大脑的每一项功能都与特定的神经元活动模式密切相关。然而，由于传统神经科学技术的限制，许多复杂脑功能的神经机制仍然处于未知状态。
ACE的潜力全脑范围内的精细解析：通过ACE的深度学习pipeline，研究人员能够对整个大脑的神经元活动进行无偏分析，不再局限于传统的脑区划分。这为解码大脑在学习、记忆、情绪调控等复杂功能中的活动模式提供了强有力的工具。跨个体差异的解析能力：ACE在个体之间的脑功能差异研究中具有优势。通过在不同实验组和个体上的广泛适应性，ACE可以揭示个体化的神经活动模式，为个性化神经科学研究提供数据支持。
在学习与记忆研究中，ACE可以帮助追踪海马体（hippocampus）等关键区域的动态活动模式，揭示记忆的编码、存储和提取过程。在情绪研究中，ACE或将揭示与情绪生成和调控相关的深层脑区（如杏仁核（amygdala）和前额叶皮层）的活动规律，推动情感计算领域的发展。
应用于神经疾病研究：为精准医疗提供支持神经退行性疾病（如帕金森病、阿尔茨海默病）和精神类疾病（如抑郁症、焦虑症）常常涉及局部神经元活动的异常。然而，这些异常活动模式通常难以通过传统的影像学或脑图谱分析检测到，尤其是在疾病早期。
ACE的贡献早期检测：通过全脑范围的精细神经元检测，ACE能够发现传统方法无法识别的局部异常活动。例如，在帕金森病模型中，ACE或许能够揭示黑质（substantia nigra）和基底节回路（basal ganglia circuits）的早期神经元活动变化。疾病进程的动态监测：ACE可以连续分析神经元活动的时空动态，为研究神经疾病的进展机制提供高分辨率数据。药物干预效果评估：ACE还可以用于评估药物对神经元活动模式的调控效果。例如，在阿尔茨海默病模型中，ACE或能检测出药物是否改善了海马体CA1区的神经元活动，为精准治疗提供依据。
推动脑机接口（BCI）发展：打造更精准的人机交互系统脑机接口（brain-computer interface, BCI）是连接大脑与外部设备的一种前沿技术，其关键在于精准解码神经元的活动信号。现有的BCI技术主要依赖电极记录大脑活动，但受限于记录精度和数据解析能力。
ACE的前景提供高分辨率数据支持：通过ACE的神经元活动图谱，研究人员能够更准确地定位与特定运动或认知功能相关的神经元活动群体，为BCI信号解码提供基础。优化脑机交互算法：ACE的深度学习技术可以直接应用于BCI的算法设计，提升大脑信号解码的精度和实时性。个性化BCI开发：ACE具备跨个体适应能力，能够为每个用户定制专属的BCI解码模型，从而实现更精确的人机交互。
应用场景在运动康复领域，ACE结合BCI技术可以帮助中风或脊髓损伤患者通过神经活动控制外骨骼设备，恢复运动能力。在神经调控领域，ACE可用于开发基于神经元活动反馈的自适应脑机接口，改善癫痫或其他神经功能障碍患者的生活质量。
向更高维度进化：整合多模态成像与空间转录组技术尽管ACE已经在光片荧光显微镜（LSFM）数据中展现了卓越的能力，但未来的发展方向将超越单一成像模式，向多模态数据整合迈进。结合多光子成像（Multiphoton Imaging）多光子显微镜可以提供更高的时间分辨率，捕捉神经元的动态活动。将ACE与多光子成像数据结合，可以让研究人员实时观察神经元网络的激活模式和连接变化。整合空间转录组学（Spatial Transcriptomics）空间转录组学技术能够同时提供基因表达和空间信息。ACE未来可以与空间转录组数据整合，从而在功能活动和基因表达层面实现双重解析：通过将神经元的活动模式与其基因表达特征相关联，揭示特定基因如何调控神经元的功能。在疾病研究中，ACE可以帮助研究神经元活动异常与特定基因表达的关系，为分子靶向治疗提供线索。
admin