科技日报记者 张佳欣
于人工智能（AI）与神经科学的强强结合下，美国加州年夜学旧金山分校与艾伦研究所团队结合开发出一种名为CellTransformer的AI模子，助力绘制出今朝最邃密的小鼠脑图，共包罗1300个脑区和亚区。这一结果之前所未有的邃密度展现了年夜脑布局，使科学家患上以将功效、举动及疾病状况与更小、更详细的细胞区域相对于应，为摸索年夜脑事情机制斥地了新标的目的。相干结果发表在新一期《天然·通信》杂志。
新模子的焦点于在其Transformer架构，这与ChatGPT等年夜模子所采用的技能道理不异。研究职员称，Transformer模子擅长理解上下文瓜葛，以往它用在阐发句子中词语之间的接洽，而CellTransformer则用来阐发空间中相邻细胞之间的瓜葛。它能按照一个细胞的“邻里布局”来猜测其份子特征，从而构建出邃密的年夜脑构造图谱。
与以往重要依据细胞类型划分的年夜脑图谱差别，新结果聚焦在脑区布局自己。它彻底依托数据天生，界限由细胞及份子特性主动界定，而非依靠人工经验判定。依附对于1300个脑区和亚区的邃密划分，这张图谱成为迄今动物脑中最切确、最繁杂的数据驱动型图谱之一。
研究注解，CellTransformer不仅能正确再现海马体等已经知脑区，还有能于中脑网状核等理解不足的区域中发明新的、更细分的亚区。
团队成员形象地注释说，这就像从一张只标出年夜洲及国度的舆图，酿成了一张能看都会的舆图。这一全新的脑区划分彻底基在数据，而非人工标注，展现了年夜量未知区域。按照以往研究，这些新发明的区域极可能对于应着还没有摸索的脑功效。
团队指出，这一AI模子的潜力远超神经科学。CellTransformer的算法具备构造通用性，可运用在其他器官体系甚至癌构造，借助空间转录组学数据展现康健与疾病中的生物机制，为药物开发及疾病医治提供新东西。
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