用光操控大脑，让小鼠像士兵一样服从命令 | 罗敏敏
神经科技 2021-06-09
以下文章来源于格致论道讲坛 ，作者罗敏敏
本文转自公众号：格致论道讲坛（ID：SELFtalks），作者罗敏敏
“我们对人脑的了解还是非常肤浅，很多的精神疾病解决不了。所以年轻一代的学生和科学家们，有非常多的机会来做出重要的发现。”
罗敏敏
北京脑科学与类脑研究中心联合主任
北京生命科学研究所资深研究员
清华大学教授
下图上方是我的眼睛，从参数上来看，它好像不太好。我眼睛的视网膜里，和大部分人一样，大概有100多万个神经节细胞，也就是100多万个像素。而像图片下方的手机摄像头，动不动就有几千万个像素。
虽然我的眼睛只有100多万个像素，但是通过连接我的大脑，却可以提供非常丰富的信息。比如我可以迅速地分辨观众里面哪些同学是男的、哪些同学是女的、哪些在微笑、哪些在说加油。而你的手机大概不能给你提供这么多信息。
眼睛不仅可以提供很多很基础但手机提供不了的信息，还可以提供一些在现实世界里看起来不可能存在的信息。比如下图动画中的三维旋转在现实世界里就不存在，而把不存在的东西变为可能，就是我们的大脑要做的事情。
我们的人脑不仅计算得快，还有一个非常重要的特点，就是它的能耗很低。我们人一天大概要用2-3度电，而人脑的功耗就只相当于一个冰箱的灯泡，大约15瓦。
这个功耗15瓦的脑袋可以做各种各样的行为，既包括睡眠、进食、性、攻击、体温调节等基本行为，还包括学习、记忆、运动、知觉、语言、意识、社会行为等非常多的高级行为。
举个例子作为对比，天河二号超级计算机，它的能耗有2400万瓦，是人脑的160万倍。
那么，既然大脑消耗的能量这么低，计算能力又这么强大，它是怎么做到的呢？
事实上，主要的科学期刊包括Science和Nature，选出的最重要的未解之谜和最重要的一些问题都是有关脑科学的。比如人的意识是怎么回事？睡眠是怎么回事？学习和记忆是怎么回事？
脑科学中有许多重要的未解之谜
我们对人脑的了解还是非常肤浅的，有许多最基本的行为、或者最复杂的行为我们都还不懂，以及很多的精神疾病我们都解决不了。所以年轻一代的学生和科学家们就有非常多的机会来做出重要的发现。
当然，过去一百多年来，脑科学也并不是一点进展都没有，还是给出了一些非常重要的发现以及重要的概念的。这些发现和概念归根到底是我们脑科学家、神经科学家在三个方面的工作。
第一方面主要是了解神经细胞，即神经元，信息加工的分子细胞机制。
第二方面是研究神经元如何相互连接形成网络。
第三方面就是在这么大的网络里，神经元的活动如何整合起来产生思维和运动。
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神经元：脑计算的基本单元
人脑就像心脏、皮肤和肌肉一样，主要是由细胞组成的。人脑由860亿个神经细胞构成，每个细胞有三部分——胞体、轴突和树突。树突主要接受信息，胞体整合信息，轴突则是把信息传出去。
不同动物大脑的形态、重量和细胞数
在人脑里，大概有一半的细胞是一种特殊的细胞，叫神经元。神经元是脑计算的基本单元。
典型神经元的结构
神经元虽然是最基本的单元，但是每个神经元又很不一样，它们的形态差异非常大。以下图教科书版本的树突为例，可以看到有的有长长的顶树突，有的有比较多的底树突，有的则像浦肯野细胞有厚厚的一层树突。
各种形态的神经元
神经元形态的差别和其功能、分子表达以及它们投射特点的差别是相关的。而研究神经细胞的分类，研究分子细胞水平的特点是脑科学研究里最重要的一个研究方向。
现代脑科学研究实际上是由一位科学家Ramon y Cajal（拉蒙-卡哈尔）启动的，他也被认为是现代神经生物学之父。
Ramon y Cajal和他绘制的脑图谱
Ramon y Cajal是一个天才，他有惊人的观察能力。
他利用100多年前一种叫Golgi staining（高尔基染色）的办法，将神经细胞稀疏地染成非常黑的颜色。然后用现在看来非常简陋的显微镜观察各种类型的神经细胞形态，观察它们的轴突可能会投到什么地方，绘制了脑神经元的神经细胞形态和投射，形成了一个早期的脑图谱。
他的工作到现在也是神经科学里最经典的发现。我们现在有很多有关不同脑区神经网络、神经投射的研究都还是用Ramon y Cajal的特点和风格来画图谱。
现在绘制神经脑图谱也仍然是现代神经科学领域里最重要的一个工作，也是最近很多国家的脑计划要做的事情。
虽然脑图谱是静态的，但神经网络是动态的。它的动态表现在两个方面：
第一，神经元有非常复杂的电活动特征。你的思维无论有多抽象，无论是有关于哲学的思考，还是有关宗教的信仰，归根到底都是由神经细胞的电活动来决定的。
第二，这些电活动在发育、成熟、衰老的过程中都会发生变化，所以神经网络也是动态的。
有关神经元的电活动的研究也是整个脑科学功能性研究里最重要的一环。
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从脑机接口到脑脑接口：实现跨脑控制
现在比较热门的一个概念是脑机接口，即用不同的记录办法，如通过脑电、皮层电等进入人脑的多个电极来记录各种神经细胞的电活动，并整合起来进行解码。
比如下图中，我想象在动右手，设备的许多电极就会记录我运动皮层里的电活动，并进行解码。
脑机接口过程图示
如果我记录了1000个神经细胞，通过解码显示出其中一些神经细胞发放的信号的内容是我要动手，那么这个信号就可以用来控制一个机械臂。这就完成了脑机接口里最重要的前面三个步骤。此外，过程当然还包括人的视觉反馈。
所以脑机接口其实是通过记录、解码、控制和反馈四个阶段来完成的。而要提高脑机接口的效率，最重要的就是大量的记录：通过众多通道的电生理的记录，尽可能地获取更多的信息，然后用更聪明的解码算法把你的思维和神经细胞的电活动对应。
虽然它是一个工程问题，但也不完全是一个工程问题。它有一个科学问题，就是在多大层次上、有多少个神经细胞的信号，才可以反映出人的一个复杂思维。
人脑有860亿个细胞，那是不是要记录到860亿个细胞，才可以知道每一个动作背后的神经机制，或电生理信号的机制？也许记录1000个通道就行？那可不可以更低一点儿？
需要多少个通道、多快速度的记录可以解码出一个行为，这也是脑机接口和脑科学交叉的重要领域。
在解码和控制方面更多是一个工程问题，在这些工程问题里其实也有一些最新的科学问题。比如我要控制我手掌的运动去抓一个杯子，如果力量太大可能会把这个杯子捏碎，那么我可不可以增加一些触觉反馈？这样去抓这个杯子的时候，机械臂就不会用力太猛。
脑机接口现在是一个在脑科学领域以及工程领域有很多交叉的重要且有趣的研究方向。
除了脑机接口，另外一个概念是脑脑接口，即如何从一个大脑里提取信息，再把这个信息注入到另外一个大脑，从而让一个动物或者一个人控制另外一个动物或者另外一个人的行为或者思维。
列举我们实验室做的最新研究为例。我们发现小鼠大脑里有一个核团，叫NI NMB，它的活动表征了动物的运动速度。
所以我们可以通过光学记录的办法，从一个小鼠大脑里提取这个核团的信号，来判断出它的运动速度，然后再把这个信号通过光刺激的办法，注射到另外一个小鼠的NI NMB核团。
脑脑接口的小鼠实验图示
比如下图左边这只小鼠开始运动之后，NMB细胞会被激活。然后我们把这个光信号解码，再通过光刺激另外一个小鼠的NMB细胞，那么另外一个小鼠也开始运动起来。而左边的小鼠停下来之后，右面的小鼠也会停下来。
这样，我们就通过全脑光学的脑脑界面实现了阿凡达式的运动控制的功能。
这种工作说明，如果可以找对脑区，有比较合适的编码、解码以及刺激的方式。从一个大脑提取信息进行解码，再注入到另外一个大脑，实现所谓的脑脑交流确实是可行的。
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类脑计算：模仿大脑
现代脑科学里另外一个大家比较感兴趣的领域是类脑计算。
人脑神经细胞的活动频率大概就100个赫兹，而一个简单的手机芯片往往是几个Giga赫兹，但是为什么人脑可以做得比电脑更好，而且能耗更低？主要有以下几点原因：
第一点就是大规模的并行计算。我们拥有860亿个神经细胞，至少可分为几百个脑区同时进行计算，通过模拟信号和数字信号动作电位的全或无来实现。
第二点就是神经网络有精细的连接，而且可以通过学习动态地调整连接的权重。
第三点就是我们的大脑计算和存储是一体的。这和电脑不一样，电脑计算靠CPU，存储则是靠硬盘。
第四点就是人脑的计算同时具有模糊性和准确性，也就是“带有偏见的客观”。比如我进入一个房子，对于要看到的东西我是有心理预期的，那个圆圆的可能就是一个人的面孔。所以我所看到的信号就是我所期待看到的信号，这也是人脑一个非常有意思的特点。
这些研究揭示出来的脑网络的特点在过去几十年间也对计算科学产生了很多启示。如下图，他们把一个神经元作为其中的一个结点，接受不同神经元、不同结点的输入，再通过一个信号转换的方程转换至输出，再通过连接影响下面的结点。
以视觉处理为例，我们通过视网膜第一层投射到丘脑第二层，再投射到初级视觉皮层第三层，最后到高级视觉皮层第四层，这是以神经元为计算单元的多层网络连接起来的。而且由于这个权重可以调整，就产生出了人工神经网络的概念。
视觉处理过程
这些年，人工神经网络在视觉信息、自然语言的处理方面已经取得了众多的研究成果，但是现在类脑研究也到了瓶颈期，想要提高1%的功能都要付出巨大的努力。
我们期待脑科学一些新的研究和知识对下一代的类脑研究、类脑架构会有一些新的启示，用来革命性地提高人工神经网络的功能。
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对脑活动的大规模记录和成像
虽然我们研究了100多年，其实还有很多事情不太理解。但脑科学在过去几十年也有一些非常重大的进步，主要体现在技术上。比如成像的技术、光遗传学的技术、化学遗传学的技术以及其他不同领域的技术进步，如分子遗传学、蛋白组学、代谢组学、计算科学、光学、电子、化学等等。
现在这些技术整合起来就可以让我们准确地追踪很多脑区的电活动。我们可以刺激、也可以抑制神经细胞，还可以大规模地记录神经细胞来解析，并通过这些技术解析神经环路与行为的因果关系。
大规模的记录不仅对我们理解脑神经网络如何编码外界的刺激很重要，对我们的思维也很重要，对于脑机接口也是一项非常重要的技术。
对脑活动大规模记录与成像的应用实例
过去十多年间大规模的多通道的记录，比如Neuropixels（下图左上），动辄就有几千个通道。这极大地提升了大规模记录的通道数和通量。
还有清华大学戴琼海老师开发的8公斤重的大面积透镜（上图左下），可以通过光学成像的办法看到平方厘米面积里几万个神经细胞活动的特点。
此外，北京大学程和平老师开发出来的微型的显微镜——双光子显微镜（上图右上），也允许我们通过双光子这种精细的光学成像来观察自由移动的小鼠脑中许多神经细胞的电活动。
还有北京大学李毓龙老师开发出来的光学探针（上图右下），让我们可以观察到在清醒的小鼠的运动过程中神经递质的释放。
还有北京大学唐世明老师实验室，可以通过双光子看到在视觉过程之中，猴子的视觉皮层中一大片脑区不同的神经细胞对不同视觉刺激的反应。
猴视觉皮层中的神经细胞对视觉刺激的反应
而我们实验室，通过光纤记录系统办法，可以看到脑内的有关奖赏的5-羟色胺能神经细胞，在交配的行为过程中会得到极大的激活，说明这个脑区是真正地编码了社会奖赏。
5-羟色胺能神经细胞在小鼠活动过程中的激活情况
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光遗传学：控制大脑
另外一个有非常重大进步的脑科学领域，就是光遗传学。
有些离子通道可以被光激活、打开，使离子进入或者流出细胞。所以我们可以通过光的手段来调控神经细胞的电活性。
事实上，光遗传学允许我们通过遗传学的手段快速准确地控制某种特异的细胞的激活或者抑制。
通过光遗传学实现对神经细胞的激活（左）与抑制（右）
下图的六位科学家凭借光遗传学的研究，获得了2013年Brain Award，他们改写了整个神经科学领域里如何快速准确地调控神经细胞活动的历史。
BrainAward 2013: Ernst Bamberg, Edward Boyden, Karl Deisseroth, Peter Hegemann, GeroMiesenböck, and Georg Nagel
下面再举几个例子,说明我们实验室如何通过光遗传学来调控神经细胞的活动，影响动物的行为。
比如我们可以控制激活dorsal raphe（中缝背核）的5-羟色胺能细胞，让它们编码奖赏，使小鼠为了在中间拿到更多的光的奖赏，划地为牢。
同样，我们也可以激活往前跑的神经核团，只要我们一激活，这只小鼠就会疯狂地往前跑。
我们也可以激活它脑袋里头控制倒退的核团，一经激活，这只小鼠就开始倒退。
我们也可以激活它脑袋里编码了捕食攻击行为的核团，用光激活这个脑区后，这只小鼠就会疯狂地对蟋蟀展开攻击，而且是只杀不吃。
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面向未来100年的脑科学
那么，在未来脑科学还需要哪些技术的突破？
第一点是全脑大规模的精细的记录。第二点是全脑神经环路的准确的重构。第三点是如何在多个脑区激活控制神经网络。
通过这些方法进一步搜集更多的数据，还需要大数据的分析方法，通过这些记录、刺激以及重构出来的连接的知识，来探寻脑的计算的基本原则。
脑是文明的科学基础。我们很多人可能都没有察觉自己在做的很多事情跟大脑有关，但是我去博物馆的时候，让我非常震惊的是我们几千年前制作的最早的一批青铜器就是酒器。
能够影响神经细胞的酒和咖啡
现在酒每年的销售额约合一万亿美元，它对人基本没什么好处，但是对我们的文明有很大的影响，比如诗仙李白等人都有对酒的歌颂。
现代大家都喝咖啡或者喝茶，这些神经递质和物质为何会在现代社会里得到广泛的使用？因为其自身的分子细胞机制。
爱喝咖啡和茶，是因为它们的咖啡因通过不同的靶点，影响我们的神经细胞，让我们觉得清醒。比如增加我们脑袋里多巴胺的释放，从而进一步成瘾，产生更多想去享用分子的念头。
咖啡和茶的分子基础
所以，我们的行为不仅影响了外界，外界的很多东西也会影响大脑，从而影响我们的行为以及我们对下一代的行为。
人一切的活动都是由奖赏所驱动的。哥伦布发现新大陆来回地跑，在欧洲和美洲之间游走，都是为了发现传说中的亚洲，事实上却找到了美洲。他之所以要去做这个事是因为听说亚洲有很多金银财宝，有很多很多的有趣的物质，比如说茶。
最近进行太空探索是非常激动人心的事情，我们不知道一万年以后人会怎么样，但是我们至少可以期待一百年以后脑科学会比现在更好。
对此我是非常有信心的，我知道100年以后，我们的后代会通过后面100年的工作取得疾速的发展。那时候，他们会觉得我们现在做的工作非常的原始，这也是我非常期待的。
他们可以通过我们的工作认识脑，可以治疗很多已经广泛存在的严重的精神疾病，可以提高脑力让人类记得更好、学得更快、变得更快乐。
归根到底，现在的脑科学还是非常初级的，还是年轻的科学，我们还会有很多很多的技术进步。
我觉得脑科学在接下来的几十年里会有非常重大的发展，这需要年轻的朋友们做出重大的科学发现。我们希望有更多的年轻人加入脑科学的研究。
谢谢大家。------
编辑：Yezi
审阅：mingzlee7