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Julich-Brain 是人類大腦的第一個3-D 圖譜的名稱,，它以微觀分辨率反映了大腦結構的可變性。該圖譜具有近 250 個結構不同的區(qū)域,，每個區(qū)域都基于對 10 個大腦的分析,。超過24,000 個極薄的大腦切片被數(shù)字化、組裝成三維圖像,，并由專家繪制,。作為歐洲人類大腦項目新的 EBRAINS 基礎設施的一部分，該圖譜作為一個界面,，以空間精確的方式鏈接有關大腦的信息,。由 Katrin Amunts 教授領導的德國研究人員現(xiàn)已在《Science》雜志上展示了新的大腦圖譜。 
圖片來源：Forschungszentrum Juelich / Katrin Amunts 上圖展示了神經(jīng)細胞的結構在兩個區(qū)域（虛線）之間的邊界處發(fā)生變化,。研究的大腦區(qū)域在 Julich-Brain Atlas 中轉移并疊加,。由于個體大腦之間的區(qū)域不同，因此計算概率圖（右腦半球,；紅色表示概率高,，因此變異性低）。左腦半球顯示了同時表示多個大腦區(qū)域的最大概率圖,。在顯微鏡下,，我們可以看到人類的大腦并不是均勻的結構，而是劃分成清晰可區(qū)分的區(qū)域,。這些區(qū)域在神經(jīng)細胞的分布,、密度和功能上有所不同。現(xiàn)在,，由Katrin Amunts領導的研究人員展示了最全面的大腦細胞結構的數(shù)字地圖,，并通過EBRAINS研究基礎設施在世界范圍內提供。德國Juelich研究中心主任,、杜塞爾多夫大學(University ofDuesseldorf)教授KatrinAmunts表示:“一方面,，數(shù)字大腦圖譜將有助于更準確地解釋神經(jīng)成像研究的結果，例如對病人的研究,。”“另一方面,，它正在成為一種大腦'Google Earth’的基礎,，因為細胞水平是連接大腦不同方面數(shù)據(jù)的最佳界面。”
連續(xù)組織切片的 3D 重建工作流程和大腦數(shù)據(jù)與參考空間的對齊,、2D 圖像中的細胞結構分析以及概率 Julich-Brain 圖譜的計算,。《Science》（2020 年） 通過這種方式,，研究人員正在為人類大腦計劃 (HBP) 做出重大貢獻,。 “與該項目的許多合作伙伴一起，我們正在將 EBRAINS 建設為神經(jīng)科學的新型高科技研究基礎設施,，”同時擔任該項目科學研究主管的Amunts 說,。多年來，數(shù)十位專家使用圖像分析和數(shù)學算法來評估組織切片,，并確定大腦區(qū)域之間的邊界,，這些區(qū)域構成了近2000米的長度。
大腦額極的彩色編碼概率圖,。紅色意味著高概率,。來源：Forschungszentrum Juelich / Katrin Amunts圖譜顯示不同大腦的區(qū)域不同，例如,，在大小和位置方面,。因此，Julich-Brain 以概率圖的形式顯示各個區(qū)域的位置和形狀,。研究人員在與語言有關的布羅卡區(qū)域發(fā)現(xiàn)了特別大的差異,。相比之下，初級視覺區(qū)域顯得更加統(tǒng)一,。通過人類大腦項目和ebrains.eu 使用基于網(wǎng)絡的 Atlas,。圖片來源：Amunts 等人,，《科學》（2020 年）作為 EBRAINS 的一部分,，Julich Brain Atlas 是將結構和功能結合在一起的起點。該圖譜已經(jīng)在幫助連接有關基因表達,、連接性和功能活動的數(shù)據(jù),，以更好地了解大腦功能和疾病機制。“EBRAINS 還使我們能夠使用地圖進行模擬或應用人工智能來探索大腦區(qū)域之間的分工,。由此產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)使用 EBRAINS 計算平臺進行處理,。”計算能力來自新的歐洲超級計算網(wǎng)絡 FENIX，該網(wǎng)絡由五個領先的高性能計算中心組成,，其中包括 Julich 超級計算中心 (JSC),。
大腦圖譜 “很高興看到大腦研究和數(shù)字技術的結合取得了如此大的進展，”Amunts 說,。“其中許多發(fā)展都集中在 Julich-Brain Atlas 和 EBRAINS 上,。它們幫助我們——以及全世界越來越多的研究人員——更好地了解大腦的復雜組織,，并共同揭示事物之間的聯(lián)系。”不用于商業(yè)行為,，轉載請聯(lián)系后臺
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