“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

　　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)類腦智能科學(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。

　　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)下最熱門的人工智能走得更遠(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，并利用人工智能的技術(shù)，研發(fā)了“步態(tài)識(shí)別”系統(tǒng)，精度達(dá)到95%。

　　科研路線：從疾病腦切入類腦智能

　　“什么是智能?”從事類腦智能領(lǐng)域研究十余年，馮建峰一直最想搞明白的問(wèn)題很“簡(jiǎn)單”，馮建峰將人工智能的研究設(shè)定為團(tuán)隊(duì)的長(zhǎng)期目標(biāo)，“通過(guò)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(wú)法把人腦像車一樣拆解成一個(gè)個(gè)‘零件’來(lái)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(lái)說(shuō)，“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?！安∪颂峁┝俗詈玫难芯磕X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(shuō)。

　　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(méi)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(wèn)題的那塊區(qū)域，恰恰與抑郁癥患者對(duì)懲罰過(guò)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(shuō)，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(lái)”

　　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(lái)的!”馮建峰說(shuō)，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(lái)說(shuō)，震天動(dòng)地的“蘑菇云”已經(jīng)成了過(guò)去式，無(wú)需再把核材料堆起來(lái)“炸一次”，通過(guò)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(jiàn)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(guò)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(wàn)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(wàn)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(guò)算法改進(jìn)，將計(jì)算效率提高了上萬(wàn)倍，在不到一百個(gè)小時(shí)內(nèi)完成了1600萬(wàn)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(wú)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”?！按隧?xiàng)研究的突破主要基于對(duì)來(lái)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(lái)我們?cè)谌澜绶秶鷥?nèi)深入開(kāi)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(lái)源頗為看重。

　　之前，有不少人做過(guò)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(lái)，馮建峰團(tuán)隊(duì)一方面與國(guó)內(nèi)各大醫(yī)院開(kāi)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(kù)，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(lái)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(wàn)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(lái)自英美等6個(gè)國(guó)家20余所研究機(jī)構(gòu)的超過(guò)1萬(wàn)例影像遺傳學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算分析，通過(guò)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(wú)疑問(wèn)，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(lái)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(lái)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?！?/p>