試圖掌握大腦的復雜性有點像試圖理解浩瀚的太空– 感覺遠遠超出了我們的理解范圍。

通過將小鼠大腦的一小部分繪制到驚人的細節水平，新的研究可以幫助我們掌握我們腦海中神經宇宙的大小。

盡管分析的腦物質體積只有一粒沙子那么大，但研究人員仍然必須通過五億來描述 84,000 個神經元之間的關系突觸連接和 5.4 公里（3.4 英里）的神經布線。

結果是有記錄以來對哺乳動物大腦最詳細的渲染，相距甚遠。

這項令人難以置信的工作從開始到結束花了 9 年時間完成，一路上涉及 150 多名研究人員和 22 個機構，包括來自普林斯頓大學、德克薩斯州貝勒醫學院和西雅圖艾倫腦科學研究所的代表。

“大腦是我們腦海中的生物組織，它讓我們看到世界、有感情、做決定。”說神經科學家 Andreas Tolias，現在在斯坦福大學。

“這些數據的獨特之處在于，它在一次實驗中將結構和功能結合在一起。”

這意味著科學家們不僅能夠看到大腦中布線的布局，還能夠看到這些布線的方式溝通和工作.研究中使用的鼠標在跑步機上移動時播放了視頻剪輯（包括《黑客帝國》中的一些），科學家們監測了大腦活動。

然后將小鼠的大腦解剖成 28,000 個獨立的層。該團隊結合使用 AI 技術和人工檢查來解開神經元線，確定連接，然后再次將糾結放在一起。

大腦的這種布線圖被稱為連接組。科學家們之前已經建造了一個昆蟲腦，但這是完全不同的復雜程度，使我們離做同樣的事情更近了一步用于人腦.

“連接組是腦科學數字化轉型的開始，”說普林斯頓大學神經科學家 H. Sebastian Seung。

這些數據已公開，用途廣泛且影響深遠。人類大腦目前甚至遠遠超出了最佳 AI 模型就它處理信息的速度和效率而言，像這樣的研究讓我們更好地了解了原因。

這也是腦部疾病研究向前邁出的一大步，包括癡呆.將部分或全部大腦數字化，并準確了解它是如何組合在一起的，意味著對它如何出錯有更好的理解。

“該項目開發的技術將使我們第一次有機會真正識別導致疾病的某種異常連接模式，”說勝。

該研究已發表在自然界.

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