2024年6月7日，美国国家卫生研究院（NIH）BRAIN计划主任John Ngai和美国众议员Bonnie Watson Coleman访问了普林斯顿大学（2024USNews美国大学排名：1）神经科学研究所（PNI），讨论了在理解大脑基本工作原理方面的最新进展。此次访问不仅展示了普林斯顿大学在神经科学研究领域的前沿成果，也突显了人工智能和实时神经成像技术在推动这一领域发展的重要作用。
Ngai和Watson Coleman参观了多个主要研究地点，包括并排的功能性磁共振成像（fMRI）实验室，研究人员在这些实验室中使用人工智能模型来理解人类大脑中的感知和交流活动。他们还展示了果蝇的实时神经成像，这对理解人类决策具有重要意义，以及研究奖励学习和大脑的项目。Ngai和Watson Coleman会见了PNI的主要研究人员，包括PNI主任Mala Murthy、Jonathan Cohen、David Tank、Sebastian Seung和新加入的Bradley Dickerson。讨论的主题包括人工智能在处理新成像技术产生的大量数据中的重要作用。研究大脑还在推动改进神经网络的发展。Ngai特别赞赏普林斯顿科学家在构建对大脑的全面理解方面所进行的基础研究，包括创造使新发现成为可能的革命性仪器。
访问的亮点之一是参观世界上最快的多束扫描电子显微镜（mSEM），普林斯顿拥有全球仅有的三个与离子铣削系统集成的mSEM之一。Ngai解释说，对于像阿尔茨海默病和痴呆症这样的神经疾病，医生目前只能治疗症状，而不能治愈疾病，因为我们对大脑机制的理解还不够深入。Watson Coleman强调了理解大脑所有功能的重要性，以便有一天我们能够治愈大脑疾病，而不仅仅是治疗症状。
在这次访问中，人工智能在神经科学研究中的作用成为了一个重要的讨论点。近年来，人工智能和神经科学之间的相互影响一直是讨论和争论的焦点。尽管AI研究在快速发展，但近年来的进展使得这一领域逐渐偏离了最初的神经科学灵感。目前，主要的AI研究实验室，特别是那些与科技公司相关的实验室，更多地专注于工程方面，而不是整合神经科学的见解。然而，最近在COSYNE会议上召开的一个小组讨论了神经科学在当代AI研究中的作用以及它们之间的相互影响。小组成员包括来自Cold Spring Harbor Laboratory的Anthony Zador、日内瓦大学的Alexandre Pouget、Google的Blaise Aguera y Arcas、Google DeepMind和哥伦比亚大学的Kim Stachenfeld、普林斯顿大学的Jonathan Pillow和乔治亚理工学院的Eva Dyer。尽管小组成员对神经科学目前对AI研究的影响程度存在分歧，但他们一致认为，神经科学和AI之间的相互作用仍然是一个值得探索的领域。
最近的“NeuroAI”倡议旨在重新审视神经科学和AI之间的交集。例如，Neuromatch平台计划在2024年7月举办一个关于自然和人工智能共同原则的NeuroAI课程。其他促进跨学科合作的项目还包括Cold Spring Harbor NeuroAI项目和普林斯顿大学的NeuroAI和智能系统项目。总的来说，神经科学在AI研究中的作用以及AI在神经科学研究中的作用仍然是未来的开放性问题。然而，这两个领域深深地联系在一起，思想的交流不断演变。新一代科学家需要在这两个领域都具备流利的知识，使得像Neuromatch这样的跨学科项目和COSYNE这样的会议变得不可或缺。NeuroAI的（重新）出现将促使研究人员探索一些关键问题，这些问题对于揭示大脑的计算原理并开发更智能的机器至关重要。
此外，实时神经成像技术在果蝇研究中的应用也为理解人类决策提供了重要的见解。在《自然》杂志上发表的一篇文章中，研究人员探讨了果蝇在选择产卵地点时的神经机制。果蝇在寻找高相对价值的产卵地点时，可能会花费数秒到数分钟的时间。研究发现，果蝇的卵巢下降神经元（oviDNs）在产卵过程中表现出钙信号，这种信号在卵子内部准备（排卵）时会下降，在果蝇决定是否产卵时会在几秒到几分钟内上下波动，并在腹部弯曲以进行产卵之前达到一致的峰值水平。这种信号在大脑中的oviDNs细胞体中显现，可能反映了位于腹神经索中的行为相关的“上升到阈值”过程。研究提供了干预证据，表明一旦这个过程达到阈值，卵子沉积运动程序就会启动，而这个过程的亚阈值变化会调节考虑选项的时间，并最终影响选择。研究还识别了一个小的递归电路，该电路输入到oviDNs中，并显示其每个组成细胞类型的活动对于产卵是必需的。这些结果表明，“上升到阈值”过程调节了相对价值的自定步调决策，并提供了构建这一过程的底层电路机制的初步见解。
这些研究不仅在基础科学层面上具有重要意义，还为未来的临床应用提供了可能性。通过深入理解大脑的工作原理，科学家们希望能够开发出更有效的治疗方法，甚至是治愈一些目前无法治愈的神经疾病。Ngai和Watson Coleman的访问强调了这一点，他们都认识到，只有通过持续的基础研究和技术创新，才能在未来实现这一目标。
总的来说，普林斯顿大学神经科学研究所的研究展示了人工智能和实时神经成像技术在推动神经科学研究方面的巨大潜力。通过这些技术，科学家们能够更深入地理解大脑的复杂机制，从而为未来的医学突破奠定基础。Ngai和Watson Coleman的访问不仅肯定了这些研究的价值，也为未来的跨学科合作和技术创新提供了新的动力。
参考新闻资料:
- Visiting officials observe Princeton’s neuroscience advances
- The new NeuroAI
- A rise-to-threshold process for a relative-value decision
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