隨著各國(guó)對(duì)神經(jīng)科學(xué)的越來越重視，這門學(xué)科已逐漸成為了生命科學(xué)領(lǐng)域的一大熱點(diǎn)，出現(xiàn)了更多靈敏度高，選擇性大，數(shù)據(jù)更易收集的新方法。近期Nature出版社旗下神經(jīng)科學(xué)期刊Nature Neuroscience推出技術(shù)特刊，匯集了現(xiàn)代神經(jīng)科學(xué)zui前沿的技術(shù)發(fā)展，并在一些綜述中提出了針對(duì)這些技術(shù)的思考。

目前多項(xiàng)性大規(guī)模神經(jīng)科學(xué)研究項(xiàng)目在世界各地開展，比如歐洲人類大腦研究計(jì)劃（the European Union's Human Brain Project）、中國(guó)腦計(jì)劃（China Brain Project）、日本的Brain/MIND項(xiàng)目，以及美國(guó)的腦圖計(jì)劃BRAIN Initiative等。要完成這些項(xiàng)目困難重重，特刊中介紹了有助于神經(jīng)科學(xué)發(fā)展的一些新進(jìn)展。

Opportunities and challenges in modeling human brain disorders in transgenic primates

這篇綜述是由麻省理工學(xué)院大腦與認(rèn)知科學(xué)系McGovern大腦研究所的馮國(guó)平教授、中科院神經(jīng)所仇子龍研究員，Broad研究所的張鋒博士等人完成，探討了以下幾個(gè)方面：靈長(zhǎng)類動(dòng)物研究的新技術(shù)；何時(shí)使用靈長(zhǎng)類動(dòng)物？靈長(zhǎng)類動(dòng)物與人類的相似性可能引發(fā)的倫理問題；制備轉(zhuǎn)基因靈長(zhǎng)類動(dòng)物的方法等等。

作者指出，基因編輯技術(shù)發(fā)展的非常迅猛，從而讓我們有理由樂觀的相信，今天這項(xiàng)推測(cè)性的技術(shù)，在不久的將來將是司空見慣的。即便如此，靈長(zhǎng)類動(dòng)物的研究仍然是昂貴的，并且在倫理上存在挑戰(zhàn)性，因此，開發(fā)新模型的工作，仍然需要幾年的時(shí)間來實(shí)現(xiàn)。

 但是，相比較不成功的臨床試驗(yàn)已經(jīng)花費(fèi)的大筆投資，這種成本還是比較適度的，與在腦疾病的龐大經(jīng)濟(jì)投入相比（估計(jì)數(shù)萬億美元），這點(diǎn)成本也是微不足道的。當(dāng)然，靈長(zhǎng)類動(dòng)物模型是否將帶來新的療法，還是不得而知的，但是鑒于過去幾十年里神經(jīng)和精神疾病藥物開發(fā)的慘淡記錄，我們相信，有強(qiáng)有力的證據(jù)支持嘗試新方法，并且，圍繞著動(dòng)物研究的倫理問題必須加以權(quán)衡，以為目前不能治愈的腦疾病患者尋求更好的療法。

 作者認(rèn)為，基本的神經(jīng)科學(xué)不能為許多腦疾病提供新的和有效的治療方法，部分原因是動(dòng)物建模的物種，它們的大腦與人類的不太一樣。遺傳學(xué)靈長(zhǎng)類動(dòng)物模型提供了新的希望，值得我們進(jìn)行投資，如果我們認(rèn)真對(duì)待，做到，就能改善世界各地的人類健康。

Technologies for imaging neural activity in large volumes

Improving data quality in neuronal population recordings

神經(jīng)科學(xué)有一個(gè)zui基本的問題是如何的去大規(guī)模的解讀大腦或者中樞神經(jīng)系統(tǒng)的神經(jīng)電信號(hào)。有人說我們現(xiàn)在有腦電技術(shù)，我們可以通過腦電圖描記技術(shù)觀察整個(gè)大腦腦電信號(hào)；又或者我們有電生理技術(shù)，我們可以通過胞外記錄或者全細(xì)胞記錄來捕捉大腦神經(jīng)元信號(hào)。但是，其實(shí)這兩類技術(shù)對(duì)于神經(jīng)科學(xué)研究的貢獻(xiàn)都非常的小。

首先腦電技術(shù)太寬泛，分辨率很低，即使現(xiàn)在*的微陣列也做不到一個(gè)電極記錄一個(gè)神經(jīng)元，只能記錄一群神經(jīng)元。而電生理技術(shù)，范圍太小，一個(gè)電極進(jìn)去后只能記錄到該電極附近的單個(gè)或多個(gè)神經(jīng)元，就好比一個(gè)電視屏幕，只看到電視屏幕里的幾個(gè)雪花點(diǎn)，于是想推斷整個(gè)電視在播放什么是*不可能的，甚至是錯(cuò)誤的。Stanford的人機(jī)結(jié)合或者腦機(jī)接口技術(shù)在*做的比較好，但是現(xiàn)在依然不能夠*解碼大腦神經(jīng)元信號(hào)，進(jìn)而用機(jī)械*的代替人的肢體，這主要還是因?yàn)榇笠?guī)模神經(jīng)解碼的困難。zui近一些年發(fā)展起來的的神經(jīng)元鈣成像技術(shù)以及高分辨顯微拍照技術(shù)從不同的方向?yàn)槲覀兇笠?guī)模準(zhǔn)確記錄大腦信號(hào)，為解讀大腦信號(hào)內(nèi)容提供可能。

The Human Connectome Project's neuroimaging approach

2009年美國(guó)人腦連接組項(xiàng)目(human connectome project, HCP)試圖從結(jié)構(gòu)連接網(wǎng)絡(luò)的視角，探尋大腦的神經(jīng)環(huán)路是通過怎樣的功能整合與功能分化來完成認(rèn)知任務(wù)[，這一項(xiàng)目也成為2013年4月啟動(dòng)的腦活動(dòng)圖譜(brain activity mapping, BAM)項(xiàng)目的基礎(chǔ)。這篇文章主要介紹了這一項(xiàng)目中采用的技術(shù)方法。

人腦連接組項(xiàng)目利用的是一種強(qiáng)大的定制的MRI機(jī)器，繪制出1200名年輕人的大腦圖譜。今年Nature公布了相關(guān)的研究成果：繪制出新的迄今為止zui為詳細(xì)的人類大腦皮層圖譜，其中皮層是大腦的zui外層，也是參與感官知覺、注意力以及截然不同的人類功能如語言、工具使用和抽象思維的主要結(jié)構(gòu)。

這幅新的圖譜基于物理差異（如皮層厚度）、功能差異（如哪些區(qū)域?qū)φZ言刺激作出反應(yīng)）和大腦區(qū)域連接上的差異，將左腦半球和右腦半球都劃分為180個(gè)區(qū)域。大腦繪圖學(xué)并不只是注意到這里有“山”那里有“河”，這是因?yàn)榇竽X大部分區(qū)域從表面上看起來是一樣的。這幅圖譜更像是一幅標(biāo)注出州界的地圖，而不只是展現(xiàn)出地形特征；從天空上看，zui為重要的分界線不但是看不到的，而且看起來都是一樣的。

（深圳子科生物科技有限公司報(bào)道）