Nature：华人学者担纲“神经元百科全书”项目
三月三十一日Allen脑科学研究所宣布启动一个雄心勃勃的计划，BigNeuro。该计划旨在建立世界上最大型的神经结构公共目录，帮助研究者们更好的模拟和理解人类大脑。领导这一项目的是著名华人学者彭汉川（Hanchuan Peng）博士。
超大规模大脑研究的时代已经来临，欧盟启动人脑工程计划（Human Brain Project）希望用超级计算机模拟人脑，而美国的BRAIN计划试图揭示神经元网络如何彼此协作最终形成思想和行动。而这些大型计划都面临着同一个障碍，“我们还不知道大脑究竟有多少种神经元，”哥伦比亚大学的神经学家Rafael Yuste说。
BigNeuron计划将详细描述果蝇、斑马鱼、小鼠、人类等不同物种的神经元，获得从显微镜数据提取神经元精细结构的最佳算法，这是一项既艰巨又容易出错的工作。正确的结构细节是准确模拟神经元行为的关键，因为神经元的几何结构能够反映它们处理和传递信息的方式。
实际上，人们从十九世纪晚期就开始尝试描述神经元的类型，但迄今为止只定义了很少的神经元。“大脑中的神经元太多了，我们只了解了很少一部分，”领导BigNeuron计划的彭汉川（Hanchuan Peng）博士说。彭汉川博士早年毕业于东南大学，随后在著名的Lawrence Berkeley国家实验室和John Hopkins大学从事博士后研究，并于2006年加入Howard Hughes医学研究所，2012年进入Allen研究所。
编写神经元目录的主要瓶颈在于，如何从海量的二维显微图像中提取三维结构。神经元往往会发生剧烈的改变，追踪所有分支是相当困难的。人工重建一个简单的神经元可能需要几天时间，而复杂神经元则需要几个月。计算机在方面似乎比不上人工，不过也有程序能够在几小时内解决一个棘手的问题，它们的成功依赖于数据输入和实验条件。
为此，BigNeuron第一阶段就是明确哪种算法最适合这项工作。在未来几个月中，该项目将邀请程序开发员提交自己的最佳重建算法，神经学家提交自己的成像数据。然后研究团队会用超级计算机对这些方法进行比较，并且将它们与人工重建（被视为“金标”）相比。所有的数据和算法都将是可以开放获取的。
BigNeuron计划希望在2016年建立带注释的大型神经元形态学数据库。不过Yuste认为BigNeuron将会面临一个很大的挑战，研究者们必须就如何划分细胞类型达成一致。举例来说，过去认为大脑皮层80%的神经元都是锥体细胞（pyramidal cell）。但有些研究者指出这个分类涵盖了许多不同的类型，另一些人则认为这只是同一类细胞中的异质性。
“人们对这类问题是很敏感的，”Yuste说。长期以来，神经元分类主要是基于对显微图像的定性描述和主观评估。随着成像技术和自动分析算法的进步，人们将会获得更详细的定量数据来进行分类。
