美国艾伦脑科学研究所运用AI技术推出全球首个全新大脑知识平台（BKP）

在神经科学领域取得重大突破之际，美国艾伦研究所推出了一个旨在彻底改变脑科学研究方式的开创性工具——全新大脑知识平台（BKP）。这项开创性的数据库与研究工具已正式上线，收录了超过3400万个脑细胞的数据。它将全球神经科学数据整合并标准化为统一格式与语言，使国际团队能够深度无缝协作，共同致力于寻找治疗脑部疾病的疗法。

该平台运用人工智能（AI）技术，首次将来自超过3400万个脑细胞的数据进行整合，并统一为标准化格式，打破了长期以来困扰该领域的“数据孤岛”问题。过去，不同实验室使用不同物种、技术、术语对脑细胞进行分类，如同使用不同语言交流，严重阻碍了合作与发现。如今，BKP充当起“通用翻译器”的角色，将全球多样化的研究数据整合成一张可搜索、可导航的统一地图，为国际团队协作治疗阿尔茨海默病、帕金森病等脑部疾病提供了强大基础。

该平台由艾伦研究所主导，依托亚马逊网络服务构建的核心计算基础设施，并与谷歌合作开发神经科学专用的人工智能模型。平台运用AI技术帮助科学家在海量数据中发现潜在模式和关联。例如，研究某种与帕金森病相关细胞的科学家，可立即查看该细胞在健康大脑及其他疾病状态下的特征，AI将辅助揭示差异，为新疗法提供线索。平台还集成了遗传工具目录，让科学家能迅速获取研究所需工具，实现从发现到实验的无缝衔接。通过自然语言查询，用户可像使用生成式AI一样轻松探索复杂的分子与细胞特征。

该研究由美国国立卫生研究院“通过推进创新性神经技术推进脑研究计划”（简称BRAIN计划）资助，旨在加速创新性神经技术的发展，并彻底改变对人类大脑的认知。

艾伦研究所数据与技术高级总监肖艾布·穆夫提表示：“这项研究之所以特殊，是因为该领域长期存在碎片化问题——不同实验室研究不同物种，采用不同方法学，细胞类型标记方式各异，且数据集难以对齐。我对大脑知识平台将如何整合海量、多模态、高分辨率数据集——包括单细胞和空间转录组学数据——并将其汇聚于一个开放、可导航的环境中感到无比兴奋。”

美国索尔克生物研究所科学家约瑟夫·艾克评价，这一平台不仅加速了基础研究，更直接连接到临床治疗，通过揭示不同脑疾病间的潜在联系，推动全球合作，避免重复劳动，让科学界能以前所未有的效率向治愈脑部疾病的目标迈进。

Ø 解决脑科学中的语言问题

数十年来，脑科学研究者始终面临着重大的沟通障碍：全球各地的实验室采用多种方法和技术研究大脑，并对其多样化的细胞群体进行分类。这些实验室为研究成果和细胞类型建立了各自的术语体系和分类标准——这种多样性导致神经科学缺乏一套标准化、全面的词汇体系来描述和理解大脑及其惊人的复杂性。这种缺乏统一性的状况阻碍了研究进展，因为研究团队仿佛说着不同的语言，难以实现无缝协作。

艾伦研究所正通过创建脑科学通用翻译器来解决这一难题。该新平台整合了科学家描述脑细胞的不同方式，将其组织成一张可供所有人使用的大型可检索地图。索尔克生物研究所的霍华德·休斯医学研究所研究员约瑟夫·R·埃克博士表示：“大脑知识平台是一项变革性的开放资源，它为神经科学提供了脑细胞类型的通用语言，正如人类基因组计划之于基因那样。”

Ø 运用人工智能技术

大脑知识平台运用人工智能（AI）技术，可以帮助科学家发现他们可能忽略的模式与关联。例如，研究帕金森病中关键脑细胞的科学家，可通过该平台即时查看该细胞在健康大脑、阿尔茨海默病患者及其他病症患者中的行为表现。人工智能将协助他们识别相似点与差异点，从而为新疗法开辟道路。

该平台还包含一套基因工具目录，使研究人员能够立即着手探究出现的科学问题。当研究人员发现有趣的脑细胞时，他们可立即获取所需工具在自己的实验室中研究该细胞——从探究到行动仅需一步，最终目标是实现突破性发现。

Ø 从发现到治疗

大脑知识平台之所以具有变革性，在于它将基础脑科学研究与实际医疗治疗相连接。该平台包含健康与病变大脑的数据，使研究人员能够观察阿尔茨海默病和帕金森病等疾病中的病理机制。他们可据此识别受影响的脑细胞类型，进而针对这些特定细胞测试潜在治疗方案。

该人工智能助手通过允许用户使用自然语言查询搜索分子和细胞特征，类似于生成式人工智能搜索，从而加速发现与洞察，使海量数据集更易获取且更便于浏览。

Ø 打破研究壁垒

最令人振奋的方面之一在于，该平台如何揭示不同脑部疾病之间的关联，以及它如何可能加速合作并推动重大的科学发现。

艾伦研究所执行副总裁兼脑科学主任曾宏奎博士表示，“自2007年发布首份小鼠脑图谱以来，我们持续创建并共享高质量脑图谱。大脑知识平台通过与美国国立卫生研究院大脑研究计划合作伙伴共同开发的新型细胞类型认知，进一步完善了这些图谱。如同谷歌地图上的地形图，细胞类型信息为图谱增添了多重新维度，助力科学家设计更优实验并获取全新洞见。”

该平台通过使所有研究成果可被发现且相互关联，消除了重复劳动。研究人员无需耗费数月重新发现他人已有的成果，而是能够基于现有工作推进研究，专注于下一个突破性进展。这将有助于科学家理解大脑作为完整系统的运作机制，并为脑部疾病开发出更有效的治疗方案。 

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