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，科學家不僅可以用它整合各類生物腦研究結果，還可以揭示腦機理、啟發(fā)類腦智能、解鎖所有和腦有關的疾病。
近日，電子科技大學生命科學與技術學院神經(jīng)工程與神經(jīng)數(shù)據(jù)團隊（中國醫(yī)學科學院神經(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)電位響應機制研究。相關成果已在《神經(jīng)影像》(NeuroImage)上發(fā)表。
類腦智能研究成熱點
認識人類大腦是21世紀最偉大的科學研究領域之一。
“作為現(xiàn)代神經(jīng)科學與類腦智能間的關鍵橋梁，以跨尺度腦模擬為代表的計算神經(jīng)科學技術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重要的作用。”該團隊負責人、電子科技大學生命科學與技術學院教授堯德中告訴《中國科學報》。
在利用計算神經(jīng)科學技術開展腦科學研究方面，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問題，計算機的處理能力仍然有限，無法在實際可行時間內執(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,建立全腦動力學模擬模型——虛擬腦（TVB），該平臺的主要應用是腦疾病機制研究，其典型應用場景是癲癇患者的個體化精準治療。
2019年，谷歌發(fā)布了果蠅大腦神經(jīng)元的3D模型（神經(jīng)元的三維結構重建）。該神經(jīng)元模型表征了果蠅大腦神經(jīng)元的幾何拓撲形狀。在此基礎上，谷歌進一步利用大數(shù)據(jù)和腦連接組，重構了果蠅神經(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)，因此只是結構模型，尚不具備功能意義。”堯德中說，“從功能的角度講，這些模型還不是孿生腦，但可以作為未來進一步研制DTB的結構基礎。”
國內首個孿生腦平臺
近年來，“數(shù)字孿生”的概念逐步進入人們視野。
這一概念由美國國防部提出，最初是利用數(shù)字技術，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)結構現(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’。”堯德中解釋說，“數(shù)字孿生腦是基于計算神經(jīng)科學理論，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部結構連接信息，作為確定模型內部連接的基礎，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)進行優(yōu)化。由此得到的模型，將同時在結構和功能上類腦，因此可稱之為數(shù)字孿生腦模型。”
基于計算神經(jīng)科學理論，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)化國際先進的“結構—功能”迭代優(yōu)化理論，建立了國內首個數(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，因此仿真精準度更高。”電子科技大學生命科學與技術學院教授郭大慶對《中國科學報》說，“這一優(yōu)勢使得DTB平臺的應用領域更加廣泛。除了在腦疾病上的應用以外，數(shù)字孿生腦平臺還將致力于結合實驗范式探究腦功能與腦認知，因此將在認知神經(jīng)科學、類腦智能、腦機接口等領域有更廣闊的應用前景。”
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—結構’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模擬。”郭大慶說。
目前，DTB作為國內第一家數(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先行列。”該論文第一作者張鬲博士說，“同時，在腦動態(tài)模型構建過程中，DTB可支持多種動力學模型選擇，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。”
研究認為，大腦是由不同功能子區(qū)域交互構成的復雜動力學系統(tǒng)，而腦功能是由分布于多腦區(qū)的神經(jīng)網(wǎng)絡實現(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)生物學實驗（微觀）與心理認知行為觀測（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構的能力，因此“其在腦疾病的調控中比歐盟的虛擬腦更具優(yōu)勢”。
“DTB是生物腦的‘數(shù)字兄弟’，可與腦機接口建立合作關系。”郭大慶解釋說，“腦機接口是建立生物腦和計算設備之間的信息通道，實現(xiàn)生物腦與設備之間的信息交換，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。”
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用數(shù)字孿生腦技術開展虛擬腦機接口相關機制研究。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）響應機制，證實了α波段(8-12Hz)刺激能激發(fā)更強的SSVEP響應，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源性因素調節(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識，為進一步優(yōu)化SSVEP腦機接口，開發(fā)其應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果，還可把解剖式生物學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。”堯德中教授說，“該領域還有很大的發(fā)展空間，希望國內更多的優(yōu)秀團隊加入數(shù)字孿生腦的建立及應用中，發(fā)展具有中國特色世界領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。”
相關論文信息：https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2021.118166
