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          “疾病腦”切入人工智能 復(fù)旦大學(xué)類腦智能研究讓多學(xué)科殊途同歸

          作者: 時(shí)間:2019-01-22 來源:中國(guó)科技網(wǎng) 收藏

            精神分裂癥與青少年大腦的某個(gè)基因位點(diǎn)存在著極其微妙的聯(lián)系。復(fù)旦大學(xué)科學(xué)與技術(shù)研究院院長(zhǎng)馮建峰課題組最新研究成果發(fā)現(xiàn),與青春期大腦殼核體積最為相關(guān)的基因位點(diǎn)同時(shí)也是精神分裂癥的風(fēng)險(xiǎn)位點(diǎn)。該成果于北京時(shí)間1月17日發(fā)表在精神病學(xué)國(guó)際權(quán)威雜志《美國(guó)醫(yī)學(xué)會(huì)雜志·精神病學(xué)卷》,成為該團(tuán)隊(duì)研究精神疾病在人腦發(fā)病機(jī)制的又一碩果。

          本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/201901/396981.htm

            這支平均年齡只有36歲的科研團(tuán)隊(duì)在組建短短三年多的時(shí)間內(nèi)就接連發(fā)表了多項(xiàng)備受矚目的研究成果:在人腦中,他們發(fā)現(xiàn)導(dǎo)致抑郁癥和睡眠質(zhì)量不佳的腦區(qū)有著重合之處,揭示了吸煙與喝酒對(duì)人腦功能呈相反的異常模式……然而,這樣一個(gè)整天研究人腦的年輕團(tuán)隊(duì)卻在時(shí)下最熱門的走得更遠(yuǎn):該團(tuán)隊(duì)和國(guó)家電網(wǎng)合作,研發(fā)了巡檢機(jī)器人,并利用的技術(shù),研發(fā)了“步態(tài)識(shí)別”系統(tǒng),精度達(dá)到95%。

            科研路線:從疾病腦切入

            “什么是智能?”從事領(lǐng)域研究十余年,馮建峰一直最想搞明白的問題很“簡(jiǎn)單”,馮建峰將的研究設(shè)定為團(tuán)隊(duì)的長(zhǎng)期目標(biāo),“通過學(xué)習(xí)人和動(dòng)物的腦的工作機(jī)制,解析其運(yùn)作原理,并從中獲得靈感,運(yùn)用到人工智能的研究中去,就是類腦智能研究?!?/p>

            “但是人腦實(shí)在是太復(fù)雜了,我們無法把人腦像車一樣拆解成一個(gè)個(gè)‘零件’來研究其功能和作用機(jī)制?!睂?duì)馮建峰等從事類腦研究的科學(xué)家來說,“疾病腦”給他們提供了一個(gè)最好的研究對(duì)象,比如患上抑郁癥、精神分裂癥等疾病的腦。“病人提供了最好的研究腦機(jī)制的模型,比如大腦的獎(jiǎng)勵(lì)懲罰機(jī)制在戒煙、戒酒的應(yīng)用,而人腦這種獎(jiǎng)懲機(jī)制則又可以幫助我們進(jìn)行具有情感的人工智能研究。”馮建峰說。

            馮建峰團(tuán)隊(duì)最近幾年的研究成果都集中于大腦的獎(jiǎng)勵(lì)與懲罰機(jī)制。早在2016年他們就發(fā)現(xiàn),對(duì)獎(jiǎng)勵(lì)沒興趣、對(duì)懲罰太敏感是得抑郁癥最根本的原因。最近的研究表明,大腦中調(diào)控睡眠質(zhì)量出問題的那塊區(qū)域,恰恰與抑郁癥患者對(duì)懲罰過于敏感的區(qū)域相同。而對(duì)于精神分裂癥的研究也表明,風(fēng)險(xiǎn)基因造成影響的區(qū)域,同樣也與獎(jiǎng)勵(lì)、懲罰的調(diào)控區(qū)域有關(guān)。

            從疾病腦研究中獲知人腦的反應(yīng)機(jī)制,并將其運(yùn)用到人工智能的研究中。馮建峰說,在追求長(zhǎng)期目標(biāo)的同時(shí)“沿途下蛋”,研究成果也有社會(huì)價(jià)值,是一件“一箭雙雕”的事情。

            新式武器:“成果算出來”

            大腦結(jié)構(gòu)那么復(fù)雜,怎么才能精準(zhǔn)找到“有病”的區(qū)域呢?“我們的成果是算出來的!”馮建峰說,以前的研究方法就兩類:實(shí)驗(yàn)和理論,最近幾十年,增加了第三種手段——計(jì)算。舉個(gè)例子,對(duì)于研究核爆炸的人來說,震天動(dòng)地的“蘑菇云”已經(jīng)成了過去式,無需再把核材料堆起來“炸一次”,通過計(jì)算就能完成整個(gè)實(shí)驗(yàn)。而且,實(shí)驗(yàn)中根本看不見的極微小數(shù)量級(jí),計(jì)算也能把其中空白填補(bǔ)上。

            而在人腦與精神疾病的研究中怎么發(fā)揮計(jì)算的特殊作用呢?以精神分裂癥基因位點(diǎn)的關(guān)聯(lián)分析為例,傳統(tǒng)的影像遺傳學(xué)主要是通過對(duì)大腦不同腦區(qū)的結(jié)構(gòu)、體積與基因組進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析發(fā)現(xiàn)遺傳基因?qū)δX結(jié)構(gòu)的控制。馮建峰提出,充分利用磁共振空間分辨率把這種關(guān)聯(lián)分析方法從“腦區(qū)”提升到“體素”(核磁信號(hào)能檢測(cè)到的最小單元)的水平,即全腦體素-全基因組關(guān)聯(lián)分析方法。

            “經(jīng)典腦區(qū)定義,單個(gè)腦區(qū)可能就有上千個(gè)體素。從90個(gè)腦區(qū)到對(duì)40多萬個(gè)體素進(jìn)行基因位點(diǎn)關(guān)聯(lián)分析,計(jì)算量會(huì)激增至此前的四萬倍,對(duì)計(jì)算能力提出了很大的挑戰(zhàn)?!绷_強(qiáng)表示,團(tuán)隊(duì)通過算法改進(jìn),將計(jì)算效率提高了上萬倍,在不到一百個(gè)小時(shí)內(nèi)完成了1600萬次關(guān)聯(lián)分析,并首次找到青少年大腦結(jié)構(gòu)與基因位點(diǎn)之間最為顯著的關(guān)聯(lián)關(guān)系。

            全球科研數(shù)據(jù)支撐

            “巧婦難為無米之炊”,即便算法“高明”,缺乏數(shù)據(jù)的支持,再好的研究設(shè)計(jì)都得“半途而廢”。“此項(xiàng)研究的突破主要基于對(duì)來自全球范圍的多中心影像遺傳學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算分析,這些全維度標(biāo)準(zhǔn)化大數(shù)據(jù)的獲取,得益于多年來我們?cè)谌澜绶秶鷥?nèi)深入開展的國(guó)際合作研究?!瘪T建峰對(duì)于精神分裂癥研究成果所用到的數(shù)據(jù)來源頗為看重。

            之前,有不少人做過類腦智能領(lǐng)域的研究,但因只包含了二三十人的小樣本數(shù)據(jù),結(jié)果穩(wěn)定性較差,研究備受爭(zhēng)議。近些年來,馮建峰團(tuán)隊(duì)一方面與國(guó)內(nèi)各大醫(yī)院開展合作,從而獲取第一手的臨床數(shù)據(jù),同時(shí)整合Biobank、HCP、ADNI、ABCD等世界上最大規(guī)模腦數(shù)據(jù)庫,成功實(shí)現(xiàn)了實(shí)驗(yàn)結(jié)果的可重復(fù)。

            “我們克服了很多困難,終于找到了一個(gè)非常強(qiáng)的遺傳控制信號(hào)?!碑?dāng)時(shí),羅強(qiáng)高興極了,但馮建峰并不滿足:“馮老師非常嚴(yán)謹(jǐn),要求我們找更多獨(dú)立數(shù)據(jù)來做驗(yàn)證?!弊罱K,他們聯(lián)絡(luò)了國(guó)際上的一些科研小組,用近一萬人的數(shù)據(jù)驗(yàn)證了該發(fā)現(xiàn),論文全部的署名作者共有33名。

            為了找到疾病與大腦基因位點(diǎn)的關(guān)聯(lián)通路,課題組對(duì)來自英美等6個(gè)國(guó)家20余所研究機(jī)構(gòu)的超過1萬例影像遺傳學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算分析,通過全腦體素全基因組范圍的“廣泛搜索”,終于發(fā)現(xiàn)與青春期大腦殼核體積最為相關(guān)的基因位點(diǎn)同時(shí)也是精神分裂癥的風(fēng)險(xiǎn)位點(diǎn)。

            應(yīng)用數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、生物學(xué)、信息學(xué)、臨床醫(yī)學(xué)……毫無疑問,類腦智能研究是一門新興的交叉學(xué)科。馮建峰在本科念數(shù)學(xué)時(shí)就學(xué)了生物,他始終認(rèn)為,將來學(xué)科的增長(zhǎng)點(diǎn)就在于交叉學(xué)科?!艾F(xiàn)在的信息技術(shù)越來越發(fā)達(dá),各類信息交織在一起,如今科技發(fā)展到了這個(gè)地步,以大數(shù)據(jù)為根基的科學(xué)范式,自然成為了主流。”



          關(guān)鍵詞: 人工智能 類腦智能

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