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【科学向未来】

编者按

脑与类脑研究是世界科技发展的战略制高点，以类脑智能引领人工智能，实现人工智能普适化，将引起经济社会变革性发展，对人类文明进步产生重大影响。国家科技创新2030重大项目已将脑科学与类脑研究列入启动日程。北京、上海在建设具有全球影响力的科技创新中心中，对脑科学研究也进行了前瞻布局，在计算神经科学与类脑智能等研究中取得了一系列重要成果。比如，近日，复旦大学类脑智能科学与技术学院院长冯建峰教授的课题组对超过1万例影像遗传学数据进行计算分析，有望帮助人类揭示精神分裂症发病机制。本期特邀请冯建峰教授和北京脑科学与类脑研究中心主任饶毅教授等专家介绍我国脑科学研究的前沿和相关进展。

作者：冯建峰（复旦大学类脑智能科学与技术研究院院长）

夏天，大家都离不开空调。而很多人在开空调的时候，总是习惯将空调温度调到26℃，都认为这个温度比较舒适，也比较省电。其实这个想法是错的。

大脑，是人的神经中枢，稍有损伤就有可能造成生命危险，因此脑部区域也被称为生命禁区。而且大脑结构复杂，一些相关的疾病一直困扰着人类。其中包括抑郁症、自闭症、神经退行性疾病、脑卒中和精神分裂症等。以前的脑科学与类脑研究，主要方法不出两类：实验和理论。近年来增加了第三种手段：计算。加上世界范围内深入开展的国际合作，为科学家研究生命禁区打开了一扇窗。

一名医护工作者查看人工智能辅助诊断结果。光明图片/视觉中国

以复旦大学为例，2015年，学校就成立了类脑智能科学与技术研究院。作为跨学科国际化研究中心的先行者和试验田，学院以复旦大学雄厚的应用数学、计算机科学、生物学、信息学、临床医学等多学科综合优势为基础，以计算神经科学为桥梁，交叉融合、聚力创新，开展大脑机制解析、类脑智能算法、新药智能研发、脑疾病智能诊疗、通用智能等原创性基础研究和应用研究，构建了全球脑与类脑国际合作网络。我们的目标，是建设成为具有全球影响力的类脑智能研究与应用融合发展的前沿科技创新中心，推动我国智能科学与技术新兴学科发展，推动我国的脑与类脑智能前沿科学研究。

五大跨学科中心开展脑科学的前沿研究

脑科学和类脑研究很多方向都是跨学科的。为此，复旦大学类脑智能科学与技术学院建立了五大跨学科的研究中心。

认知神经科学中心：认知神经科学研究中心将从分子、神经元到神经环路，在不同尺度下研究人类智能的编码模式，阐明认知活动的大脑机制。结合认知心理学、神经科学、生理心理学、神经解剖学、神经影像学等多学科理论，进行从感觉、知觉、注意、动机，到决策判断、学习记忆、情绪情感、思维意识等领域的研究，解析认知过程的不同阶段和大脑运作的基本机制。最终利用计算神经网络形态模型，拟合多模态大脑数据，仿真大脑的部分认知功能，并建立全脑尺度神经动力学行为特征与疾病的关系。结合心理分析和神经技术的手段对疾病进行挽救和干预，达到从基础科学到应用科学的转化。

生物医学大数据中心（张江国际脑库）：依托脑数据库，研究多模态、多尺度和多中心数据算法理论及应用，开展神经科学、心理学、医学、数学与计算机科学等多学科前沿交叉研究，在脑疾病、癌症、心血管疾病等方面推动精准医学和个性化医疗转化研究，寻找脑疾病在基因、影像和认知功能等方面的有效诊断指标，提升脑重大疾病临床诊断以及药物疗效评估的准确性和效率；以数据为驱动，探索脑疾病致病机制；通过多维度观测手段，开展定量化人脑研究，揭示人脑的生物基础。

计算系统生物学中心：基于大数据分析与生命科学实验技术的交叉融合，建设生命科学形态计算仿真与数理技术应用的平台。开展认知、注意、学习与记忆过程的脑科学实验研究，建立大脑学习记忆过程的大尺度计算模型，揭示大脑信息处理机制，启发类脑智能学习新理论、新算法；发展非线性、系统科学的新理论与新方法，分析和理解大脑等复杂性系统演化的规律，并应用于现实复杂系统的调控；发展新的数值和理论方法，致力于生物学中的定量化建模与分析，以及数学和生物学的交叉。

滚筒洗衣机的门具有安全锁功能，如果通电，不能打开洗衣机盖，所以当滚筒洗衣机门不能打开时，最好关闭总电源，然后尝试打开。

神经与智能工程中心：面向重大神经与精神疾病的临床诊治需求，发展神经动力学信息感知与处理方法，探索脑信息整合规律与脑功能重塑机制。将神经编码与智能理论相结合，研发神经感知、神经调控和神经计算技术，突破脑-智融合技术，建立片上智能系统，研发自学习智能人——机融合系统，实现神经功能智能调控与仿生，为保护脑、增强脑、干预脑提供智能设备和创新解决方案。

综合生物医学影像中心（张江国际脑影像中心）：中心于2016年投入建设，由复旦大学与上海市全球科创中心市级重大专项共同投入4亿元支持共建，致力于在中国上海打造亚太地区最大的世界级影像技术实验平台。开发高级成像技术和多模态脑定量技术，探究脑功能、脑结构、代谢、电生理、电化学等信号，揭示脑信息生成与处理机制，探究生物体在生命周期中脑的发育与老化过程、以及脑疾病的早筛及预后；建立脑数据采集和预处理的标准，拓展脑与类脑科学基础生物研究，为神经科学与临床诊断提供综合性的高端研究平台。

脑科学与类脑智能研究应用广泛，或是下一代信息技术的创新源头

从2015年以来，在脑科学与类脑智能研究与应用领域，我院的研究人员在国际知名刊物上发表了300余篇论文，其中高影响因子多篇，很多研究走向了应用。比如，我们的研究人员开发了智能算法，寻根脑重大疾病，建立智能神经调控技术，开创治疗新途径；在算法与应用方面，受左右脑启发，设计了双通道跳跃神经网络，图像分类性能出色，达到国际领先水平；在脑机制解析方面，首次揭示抑郁症与睡眠问题关系的脑调控机制，发现精神疾病风险基因扰乱青少年脑发育等。

产学研合作也取得了进展，建立了智能机器人联合实验室。2016年12月，我们携手科大智能公司，共建智能机器人联合实验室。双方团队就机器学习、计算机视觉、自然语言处理等多个方面开展了科研项目产业化工作，实验室已成为服务机器人技术、影像智能分析系统、智能物流、智能电气、研发与产业化基地。

一些产业化项目取得重要成果。比如，基于深度学习的脑健康智能影像体检系统。我们结合影像学基础理论、利用大量影像及诊断数据进行深度学习训练，快速分析核磁扫描影像，精准判检白质病变，微出血、腔梗，脑区体积变化等脑疾病早期症候，筛查脑疾病高风险人群，及时警示干预，帮助医生快速读片，提高诊断准确率。

我们开发了一款影像学指标辅助急性缺血性卒中诊疗决策的智能软件。系统按照最新的国际和国内的临床指南规范自动对CT扫描进行智能分析，2分钟以内就能给出量化结果辅助医生进行下一步诊疗决策。一般情况下，中风急诊只能就近就医，在医疗较落后的地区，即使没有高水平的神经内科医生急诊值班，这个系统也能辅助手术医生做决策。

脑科学研究的应用十分广泛。比如我们还建立了电网设备状态智能分析系统。我们与国网电力上海公司联合开发，基于变电站机器人巡检的红外图像分析，应用深度学习算法，实现智能电网关键设备状态的自动评估，设备异常状态检测准确率达到90%以上。

现在，张江国际脑科学与类脑智能国际创新中心也开始发力。我们将发展类脑学习理论和方法，构建多模态脑影像，高性能计算、类脑芯片，机器人智能实现等类脑智能核心试验平台，集成可构建脑功能图谱的战略性数据平台，推动基础神经信息科学研究、脑重大疾病临床研究以及技术开发，为下一代信息技术革新提供全新的智能处理理论、方法、技术与平台，为推动类脑智能及相关产业颠覆性变革提供技术创新源头。

相关稿件：①北京脑科学中心：2018，创新起航 ②未来脑学科的增长点在于学科交叉

《光明日报》（ 2019年01月31日 16版）

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