史丹福大学启动数字大脑项目 利用 7Tesla MRI 扫描仪进行神经影像数据研究

史丹福大学启动了一项名为“史丹福数字大脑计划”的五年计划，这是一种神经学与人工智能的独特结合。该计划的研究人员利用最新一代的 7 Tesla 磁共振成像（MRI）扫描仪，旨在建立人类大脑的人工智能基础模型。他们希望通过来自科技投资者的主要慈善资金，创建全面的神经影像数据集，以训练算法预测大脑的功能，并加速针对抑郁症和帕金森病等疾病的治疗，通过针对性的脑部刺激来实现。

计划的研究重点

与一般基于文本训练的大型语言模型不同，史丹福数字大脑计划将专注于对特别准备的神经影像数据进行机器学习模型的训练。史丹福的吴蔡神经科学研究所的研究人员将启动几个实验性活动，记录与人类视觉、记忆、语言、运动、注意力、感知及社交理解相关的大脑活动。从这些大脑活动中，他们将提取广泛的统计模式，让系统能够生成与前所未有的大脑活动提示相关的输出。

为了记录这些数据，团队在卢卡斯成像中心使用了最新一代的 7 Tesla MRI 扫描仪，并配合最先进的便携式 OPM-MEG 系统。凭借这些高分辨率工具以及广泛的影片数据库，他们可以精确追踪神经活动的空间位置和时间，甚至达到毫秒级的精度。史丹福大学放射科的助理教授乔纳森·波利梅尼指出，每个系统都是世界上最强大的大脑影像工具之一，结合使用将提供无与伦比的大脑活动视图。

这些数据将通过史丹福的高性能马洛威 GPU 计算集群进行处理。

数字观测所的潜力

经过训练，这些人工智能模型实际上成为了一个数字观测所，利用生成建模作为了解人类生物学的切入点。正如气象学家使用复杂的计算机模拟模型来预测气候条件，医学研究人员将应用这一大脑建模系统来虚拟验证他们的假设。科学家可以在一晚内运行数千次模拟，发现导致医疗疾病的微小网络功能障碍，以比传统实验室方法快一个数量级的速度测试概念。

大脑模型对于治疗主要抑郁障碍等状况具有潜力，这仍然是全球主要的残疾原因。大脑影像模型预计能够缩短延迟，通过确定哪些治疗能提供最大的帮助，指导电刺激到达大脑的目标区域，以使关键神经电路恢复到健康状态。心理学和计算机科学的助理教授丹·雅敏斯表示：“修复系统的最佳方法——无论是汽车、心脏还是大脑——是建立一个详细模型，让您能够比较其正常运作状态下的样子和故障状态下的样子。”

他指出，史丹福拥有神经科学专业知识以及必要的硬件计算能力，以实现全面运作的数字大脑。

研究完成后，史丹福将免费向全球研究人员提供这些系统和数据集，作为开放科学资源。这项工作将建立在开放访问平台如 OpenNeuro 上，以加速全球对自闭症、阿尔茨海默病及相关疾病的治疗追求。

开放科学资源的意义

史丹福数字大脑计划不仅专注于人工智能与神经影像的结合，还强调开放科学的重要性。研究完成后，将数据集免费提供给全球研究人员，有助于加速对多种神经疾病的研究和治疗。这种共享资源的做法能促进科学界的合作，并提高研究效率，特别是在当前面对全球健康挑战的背景下，这样的举措显得尤为重要。