终极挑战: 人类大脑研究计划
今年3月，当斯坦福大学医学院的神经生物学家Bill Newsome在接到美国国立卫生研究院院长Francis Collins的电话时，他的第一反应非常惊愕。Francis Collins突然联系他，询问他是否愿意与其他科学家共同主持一个为期10年的大脑研究项目。在Newsome看来，这是个吃力不讨好任务，无组织又繁复。但是，经过24小时的思想斗争后，对工作的热情还是战胜了各种担忧，他接受了任务。
两个星期后的4月2日，奥巴马宣布计划投入1亿美元以启动这项大脑工程，预计最终成本可能是预算是10倍。与此同时，欧盟委员也有同样的雄心，早在1月28日，他们就宣布将推出的世界第一个人类脑计划，预计耗资5400万欧元(6900万美元)，并在未来10年内逐步投入10亿欧元经费。
这似乎是两个项目，但实际上，它们都是神经系统科学面对的终极挑战：控制人类相爱、思考、写作、计算等等的复杂神经回路是如何形成的，要知道人脑中存在数十亿神经元和数以万亿计的连接或突触，更重要的是，研究人员还想了解大脑神经元回路的变化方式。
实现这一目标需要利用新技术，例如纳米技术、光遗传学技术等，来捕捉大脑神经元的脑电活动，通过刺激这些神经元，观察它们的应激反应，从而映射出详细的“大脑电路图”。美国芝加哥市西北大学神经系统科学家Konrad Kording说：“人类的大脑在30秒内产生的信息量与哈勃太空望远镜在其生命周期中产生的信息量相同。”
研究人员已经在寻找一些研究的切入点。在过去的几年中，我们已经见证了技术的惊人进步，例如构建了精确的人脑解剖图。到目前为止，大多数的神经科学家已经能够利用一些简单的物种来研究一些人体基本原理。
神经元活动的测量
若研究人员想搞清楚流过大脑回路的电子信号，他们就需要同时记录尽可能多的神经元活动。
目前，研究人员主要通过在大脑中植入金属电极的方法来监测神经元活动。但这种做法伴随着巨大的挑战：每个电极都需要连接电线来测量模拟信号，但是这种信号在传输过程中很容易丢失或失真。此外，这些电线必须细如发丝以避免组织损伤。经历50年的发展，电极技术的发展令我们可以同时记录数百个神经元的活动。但它们还需要继续挑战，捕捉并记录更高质量的信号。由硅制成的新一代极致小型化神经探索装置的问世，使这一切成为可能。这类神经探索装置的前身于今年2月在美国加州旧金山市举行的国际固态电路会议上亮相。它只有1厘米长，如纸币那么薄。当它被插入到小鼠的大脑中时，IMEC装置上的电极能够同时在老鼠的所有大脑皮层上记录信息。这可以帮助神经科学家拆分大脑中的复杂电路。Imec生物和纳电子学主管Peter Peumans表示，3年内神经探索装置将拥有更多的电极和电线。
除了测量神经回路的电活动，研究人员还希望刺激相应的神经元以观察它们的反应。目前每个IMEC的探头包括四个刺激电极，但是信号记录和刺激施加的过程会互相干扰，因此研究人员也尝试利用光刺激取代电刺激。一个研究小组最近在小鼠身上使用光学技术，使之产生重复行为，形成强迫症模型。
下一代的光学神经探针将不再需要光线传导，直接将光定位在研究需要的大脑位置。例如今年4月，华盛顿大学的Michael Bruchas提出了这种无线模型：光子基因芯片结合发光二极管，可以被无线电信号激发，从而定位在视蛋白上。未来有可能带来更先进的方法，一些科学家们提出了纳米水平上的的感光器件，可以埋在神经元膜下并以细胞能量和大量神经元活动能量为动力。
还有一种思路不需要利用测试设备，而是捕捉脑电活动留下的痕迹。Kording和他所在的团队正在利用DNA聚合酶来实现这一点。他和他的同事们设计了一种人工合成的DNA聚合酶，当被周围高浓度钙包围时，就会在这种酶构建的DNA链上插入错误的碱基。如果将此聚合酶添加到神经元，当动作电位导致细胞内钙的水平上升时，DNA链编码就会出现错误。之后再根据DNA的长度和序列追溯电位活动。但这一技术才刚刚起步。
绘制映射图谱
研究人员一直在收集有关神经元活动和电路的信息，这都是为了绘制一份可靠的高度详细的大脑解剖图。
一个多世纪以来，绘制大脑解剖图都是将大脑切成尽可能薄的切片，并在光学显微镜下观察这些切片。但是将这些数量惊人切片有序排列对齐，还是非常不易的。
即便如此，德国尤利希研究中心的Katrin Amunts和她的团队仍然完成了这项工作，前所未有地展示了人类大脑的细节。他们将一名65岁妇女的大脑分割成7400层20微米厚的切片、染色、成像，然后用两个超级计算机经1000小时将数据拼凑起来。整个工程用了10年。
哈佛大学的Jeff Lichtman和德国马克斯普朗克神经生物研究所的Winfried Denk目前正在使用一种新的电子显微镜，这种显微镜可以绘制更薄的大脑切片。使用常规的电子显微镜，每次扫描只能构建立方毫米的脑组织，因此要花上几十年才能完成整个脑部的扫描，新的显微镜，可以将这一过程缩短到几个月。但他们未解决的是如何将这些局部图像重建成一个完整的三维图像。在一个研究项目中，使用传统的电子显微镜，拼接很小的老鼠的视网膜数据，居然动用了230人。Denk认为开发新的计算机算法是当务之急。
现在有很多简单的方法绘制粗略的大脑解剖图。4月亮相的新技术CLARITY——用透明凝胶取代在大脑中的不透明脂质，通过这种方法观察神经元而不需要切片。
大脑数据的处理
人脑研究最大的挑战在于弄清大脑存储与处理数据的方式。Lichtman和Denk发现，1立方毫米的脑组织便可以处理2000太字节。Denk估计，一个完整的老鼠大脑可以产生60拍字节的信息，而人类的大脑则可以处理200艾字节的信息。这个数据量可以与许多大型数据储相媲美。
而这一切仅仅是个开始。神经科学家最终要收集每个人都独一无二的大脑解剖信息，并分析其背后的神经活动。他们需要储存并系统化地组织这些多样化的数据模式，以便更深入探索大脑的奥秘。
欧洲的人脑计划旨在提供一个模拟大脑，使研究者可以实时地与它互动，这就增加了另一个层面的需求。人脑计划合作者之一、西班牙巴塞罗那超级计算中心的 Jesus Labarta Mancho说：“我们面临的挑战之一便是开发一种计算机语言，以便更高效地利用超级电脑。”以目前的设备来进行人脑计划，超级计算机将不堪重负。
但美国纽约冷泉港实验室的生物数学家Partha Mitra认为，认知大脑的更大挑战来自社会。“追踪大脑的工作原理与追踪希格斯玻色子不同，每一个希格斯玻色子都会跟着同一个单独目标移动。就比如团队中的每个个体在设立团队目标时会畅所欲言，一旦目标设立完毕，便会严格自律，共同完成团体目标。”
不出Newsome所料，这些项目仅仅立项就耗费了他的整个夏天。最近他正在参加一系列相关的专家研讨会，并修改一份将于9月份发布的项目研究报告。他说该报告不可能解决所有关于大脑的问题，但从长远来看，它会使得解决这些问题成为可能。
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