數(shù)字孿生腦平臺? ? ? 受訪者供圖

基于DTB的自閉癥發(fā)病與調(diào)控機制研究? ? ?受訪者供圖

不管你有沒有孿生兄弟，現(xiàn)在，你的大腦可以有了。

這個大腦的“孿生兄弟”叫作“數(shù)字孿生腦”（DTB）。就像人類大腦的“備份”或克隆體，科學(xué)家不僅可以用它整合各類生物腦研究結(jié)果，還可以揭示腦機理、啟發(fā)類腦智能、解鎖所有和腦有關(guān)的疾病。

近日，電子科技大學(xué)生命科學(xué)與技術(shù)學(xué)院神經(jīng)工程與神經(jīng)數(shù)據(jù)團隊（中國醫(yī)學(xué)科學(xué)院神經(jīng)信息創(chuàng)新單元）成功建立了數(shù)字孿生腦模型，并基于該模型開展了穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位響應(yīng)機制研究。相關(guān)成果已在《神經(jīng)影像》(NeuroImage)上發(fā)表。

類腦智能研究成熱點

認(rèn)識人類大腦是21世紀(jì)最偉大的科學(xué)研究領(lǐng)域之一。

“作為現(xiàn)代神經(jīng)科學(xué)與類腦智能間的關(guān)鍵橋梁，以跨尺度腦模擬為代表的計算神經(jīng)科學(xué)技術(shù)在幫助揭示腦工作機理、發(fā)展類腦智能與通用人工智能算法、開發(fā)類腦形態(tài)計算芯片等方面起著至關(guān)重要的作用?！痹搱F隊負(fù)責(zé)人、電子科技大學(xué)生命科學(xué)與技術(shù)學(xué)院教授堯德中告訴《中國科學(xué)報》。

在利用計算神經(jīng)科學(xué)技術(shù)開展腦科學(xué)研究方面，歐、美、日都在緊鑼密鼓地布局謀勢。

2013年，歐盟發(fā)起為期十年的人類大腦研究計劃——人類腦計劃（HBP）。該計劃的核心目標(biāo)是通過計算機模擬大腦，建立一套完整的生成、分析、整合、模擬腦數(shù)據(jù)的通用平臺。人類大腦包含約860億個神經(jīng)元，將大腦模擬到神經(jīng)元水平需要測量它們自身和相互間的所有微妙特性，面對如此龐大的科學(xué)問題，計算機的處理能力仍然有限，無法在實際可行時間內(nèi)執(zhí)行這些計算。在HBP的大腦模擬子項目中，研究者以體素/腦區(qū)為最小單元,建立全腦動力學(xué)模擬模型——虛擬腦（TVB），該平臺的主要應(yīng)用是腦疾病機制研究，其典型應(yīng)用場景是癲癇患者的個體化精準(zhǔn)治療。

2019年，谷歌發(fā)布了果蠅大腦神經(jīng)元的3D模型（神經(jīng)元的三維結(jié)構(gòu)重建）。該神經(jīng)元模型表征了果蠅大腦神經(jīng)元的幾何拓?fù)湫螤?。在此基礎(chǔ)上，谷歌進(jìn)一步利用大數(shù)據(jù)和腦連接組，重構(gòu)了果蠅神經(jīng)元間的連接組。

“這些工作都是從腦切片的3D幾何重建入手，構(gòu)建神經(jīng)元間的幾何形狀以及神經(jīng)元間的直接連接形態(tài)，因此只是結(jié)構(gòu)模型，尚不具備功能意義?！眻虻轮姓f，“從功能的角度講，這些模型還不是孿生腦，但可以作為未來進(jìn)一步研制DTB的結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)?！?/p>

國內(nèi)首個孿生腦平臺

近年來，“數(shù)字孿生”的概念逐步進(jìn)入人們視野。

這一概念由美國國防部提出，最初是利用數(shù)字技術(shù)，建立真實飛機模型，并通過傳感器實現(xiàn)與飛機真實狀態(tài)完全同步，這樣每次飛行后，根據(jù)結(jié)構(gòu)現(xiàn)有情況和過往載荷，及時分析評估是否需要維修，能否承受下次的任務(wù)載荷等。

“通俗說，數(shù)字孿生是創(chuàng)建在信息化平臺上，虛擬的‘備份’或‘克隆體’?！眻虻轮薪忉屨f，“數(shù)字孿生腦是基于計算神經(jīng)科學(xué)理論，融合多模態(tài)神經(jīng)影像數(shù)據(jù)建立的一種全腦尺度的動態(tài)腦功能的計算模擬平臺。數(shù)字孿生腦基于彌散磁共振成像獲取的大腦內(nèi)部結(jié)構(gòu)連接信息，作為確定模型內(nèi)部連接的基礎(chǔ)，再利用磁共振功能成像和腦電磁成像獲得的功能信息，對模型參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。由此得到的模型，將同時在結(jié)構(gòu)和功能上類腦，因此可稱之為數(shù)字孿生腦模型?！?/p>

基于計算神經(jīng)科學(xué)理論，研究人員通過融合多模態(tài)神經(jīng)成像數(shù)據(jù)，引入并優(yōu)化國際先進(jìn)的“結(jié)構(gòu)—功能”迭代優(yōu)化理論，建立了國內(nèi)首個數(shù)字孿生腦計算平臺，并在功能圖譜層次實現(xiàn)了對大尺度腦動態(tài)的精準(zhǔn)模擬。

“該平臺在建立時，引入了基于大腦功能數(shù)據(jù)的反演優(yōu)化算法，因此仿真精準(zhǔn)度更高?！彪娮涌萍即髮W(xué)生命科學(xué)與技術(shù)學(xué)院教授郭大慶對《中國科學(xué)報》說，“這一優(yōu)勢使得DTB平臺的應(yīng)用領(lǐng)域更加廣泛。除了在腦疾病上的應(yīng)用以外，數(shù)字孿生腦平臺還將致力于結(jié)合實驗范式探究腦功能與腦認(rèn)知，因此將在認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)、類腦智能、腦機接口等領(lǐng)域有更廣闊的應(yīng)用前景?！?/p>

讓人工智能邁上新臺階

“與歐盟的虛擬腦相比，數(shù)字孿生腦模型更全面地利用了多模態(tài)神經(jīng)成像數(shù)據(jù)，并采用‘功能—結(jié)構(gòu)’互約束迭代優(yōu)化的參數(shù)優(yōu)化方法，在神經(jīng)活動、血氧信號等多個模態(tài)上，實現(xiàn)了對高維‘時—空’腦動態(tài)信息交互與腦功能圖譜的更精準(zhǔn)模擬。”郭大慶說。

目前，DTB作為國內(nèi)第一家數(shù)字孿生腦模型平臺，已經(jīng)歷了兩個版本的迭代。

“數(shù)字孿生腦模型平臺支持的腦區(qū)規(guī)模和模擬精度均已處于國際領(lǐng)先行列?！痹撜撐牡谝蛔髡邚堌┦空f，“同時，在腦動態(tài)模型構(gòu)建過程中，DTB可支持多種動力學(xué)模型選擇，具備整合皮層下重要核團的能力，并基于并行加速實現(xiàn)了對模型的高效仿真和數(shù)據(jù)的實時展示?！?/p>

研究認(rèn)為，大腦是由不同功能子區(qū)域交互構(gòu)成的復(fù)雜動力學(xué)系統(tǒng)，而腦功能是由分布于多腦區(qū)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)的。

堯德中介紹說，通過數(shù)字孿生腦可以幫助人們揭示大腦的基本工作原理，因此它是連接神經(jīng)生物學(xué)實驗（微觀）與心理認(rèn)知行為觀測（宏觀）之間的橋梁，在類腦智能、腦機接口等研究中將發(fā)揮越來越重要的作用。此外，由于DTB具備整合皮層下重要核團和結(jié)構(gòu)的能力，因此“其在腦疾病的調(diào)控中比歐盟的虛擬腦更具優(yōu)勢”。

“DTB是生物腦的‘?dāng)?shù)字兄弟’，可與腦機接口建立合作關(guān)系?！惫髴c解釋說，“腦機接口是建立生物腦和計算設(shè)備之間的信息通道，實現(xiàn)生物腦與設(shè)備之間的信息交換，其效果取決于對生物腦信號的解碼和反饋信息的編碼，其中生物腦是作為一個黑箱參與其中的，這極大的限制了腦機接口的發(fā)展?！?/p>

借助DTB，人們可以更深刻的去探討腦機接口的編解碼過程，闡明現(xiàn)行各種腦機接口的機制并探索發(fā)現(xiàn)新的范式。事實上，堯德中團隊正著力應(yīng)用數(shù)字孿生腦技術(shù)開展虛擬腦機接口相關(guān)機制研究。近期，他們利用數(shù)字孿生腦模型，研究了穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位（SSVEP）響應(yīng)機制，證實了α波段(8-12Hz)刺激能激發(fā)更強的SSVEP響應(yīng)，并揭示了這種頻率敏感特性是由非線性夾帶和共振引起的，而且可以被大腦的內(nèi)源性因素調(diào)節(jié)，這些工作加深了人們對SSVEP腦機接口中的大腦工作機制的認(rèn)識，為進(jìn)一步優(yōu)化SSVEP腦機接口，開發(fā)其應(yīng)用提供了重要的理論支撐。

“理論上，在腦系統(tǒng)層面建立高精度數(shù)字孿生腦模型，不僅可以整合各類生物腦研究結(jié)果，還可把解剖式生物學(xué)研究的斷面腦變成生動的動態(tài)腦和工作腦，因此可能是揭示腦機理、啟發(fā)類腦智能、解鎖腦疾病的絕佳途徑?！眻虻轮薪淌谡f，“該領(lǐng)域還有很大的發(fā)展空間，希望國內(nèi)更多的優(yōu)秀團隊加入數(shù)字孿生腦的建立及應(yīng)用中，發(fā)展具有中國特色世界領(lǐng)先的全腦尺度計算模型。相信未來的數(shù)字孿生腦可以通過模仿人類神經(jīng)系統(tǒng)的工作原理，成為一定意義上的通用智能系統(tǒng)，讓人工智能邁上新的臺階，更加像人腦一樣去思考、決策?！?/p>

相關(guān)論文信息：https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2021.118166


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