老鼠腦研究突破：一立方毫米解開人類智能之謎？

一立方毫米的腦組織或將徹底改變神經科學

了解人類智力，我們來了。

由卡羅琳·德爾伯特報導 2025年4月29日 上午8:30 EDT

一系列新研究探討了迄今為止最大規模的哺乳動物腦組織地圖。這張地圖展示了一隻老鼠視覺皮層中一立方毫米的神經元。許多腦功能，尤其是感官，對不同的哺乳動物物種來說是相似的。

科學家們已經繪製了老鼠腦部前所未有的大部分區域。這一立方毫米的腦組織代表了我們對腦部理解的最大範圍，研究團隊表示，老鼠的腦部與人類的相似程度足以讓他們推斷出一些關於我們的資訊。一立方毫米聽起來很小——對我們來說確實很小——但這200,000個腦細胞的地圖卻佔據了老鼠腦部的超過四分之一百分比。在腦科學的術語中，這是極其高的。若按比例計算，人類腦部的樣本將是240萬個細胞。

在科學領域中，編碼和計算機科學有時會掩蓋物理和生命科學。關於人工智慧的言辭已經迅速發展，出現了「人類智力」這樣的術語，但人類腦部的理解尚不夠深入，無法真正支持這一觀點。科學家們已經努力研究腦部數十年，儘管面對誇大的言辭，他們仍在取得重大進展。

值得一提的是，專為特定任務設計的人工智慧對這類研究至關重要。在《自然》期刊上發表的一系列八篇論文中，來自艾倫研究所、貝勒醫學院和普林斯頓大學的“皮層網絡的機器智能”（MICrONS）項目團隊描述了他們如何利用機器學習來“逆向工程腦部的算法”。

科學家們繪製腦部及其他神經系統（無論是人類或其他生物）的工作稱為連接組學。這個術語源於生物體或基因組的相同後綴，指的是某事物的完整圖像或地圖。這項工作擴展了連接組——這僅僅是物理地圖——通過添加有關每個神經元功能的數據。

在團隊的一篇論文中，研究人員能夠為30,000個神經元建立一個整體分類系統，根據它們的形狀或形態來分類。這些神經元是興奮性的，意味著它們參與了腦中信息的傳遞。興奮性神經元的對立面是抑制性神經元，這是一種阻止信息傳遞的電路，就像絕緣體一樣。

抑制性神經元的形狀相對較易理解，部分原因在於它們的形狀可以分為多樣（但明確）的小組。在這項研究中，科學家們利用機器學習來幫助分類興奮性神經元，因為它們似乎需要一個更複雜的分類系統。通過將神經元轉化為測量、觀察和層次，科學家們可以使用統計方法來找出這些細胞的某些類型或特徵出現的頻率。這聽起來像是矛盾，但代碼的概括能力往往比人類科學家更精確。

“（1）表層L2/3神經元比深層神經元寬；（2）V1中的L4神經元比HVAs中的神經元少有樹突；（3）V1中一部分無樹突的L4神經元的基底樹突避免伸入L5；（4）興奮性皮層神經元在樹突形態上大多形成連續體，儘管有一些顯著的例外。”

關於連續體的結論非常重要。對神經元進行分類在研究腦部時是有用的，但計算能力可以加深這一理解並增加大量細微差異。隨著信息的增多，我們可以將廣泛的類型轉化為更個性化的東西。

在這組論文中的另一篇發現了確認“相似連接相似”這一理論的證據。執行某些任務的神經元在老鼠腦部的視覺皮層中會相互連接，無論它們是相鄰還是相隔幾層。由於這個數據集的規模，科學家們能夠將這一既定理論擴展到腦區的更遠部分。而且，由於即使這一大型腦組織的繪製仍然非常不完整，現實中“相似”神經元的數量可能還要高得多。

該項目的數據和地圖可以供公眾查閱，按照他們網站上的指示即可。令人驚訝的是，你甚至不需要下載任何東西——你可以使用網頁瀏覽器來繪製腦部。

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這項研究的突破無疑為神經科學的未來鋪平了道路。隨著對腦部結構的深入理解，我們可能會揭示人類智力的本質，並進一步探索人類行為、情感及認知的根源。這不僅對科學界有重要意義，還可能對醫療、教育及社會科學等領域產生深遠影響。特別是在當前人工智慧技術迅速發展的背景下，這些研究成果不僅能幫助我們理解腦部的運作，還可能為未來的智能系統設計提供靈感。隨著更多數據的披露，未來我們或許能更清晰地看見人類智力的全貌。

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