名家访谈|后天经验如何影响大脑神经回路的构造

神经生物学家,哈佛大学教授----Jeff Lichtman和蔡司一起探讨后天经验如何影影响大脑神经回路的构造。

 [蔡司 ] Lichtman教授,为了解神经细胞如何传递信息,您和您的同事们将老鼠的大脑切成厚度仅为人类头发的千分之一的薄片。为了实现一个大胆的设想---构建大脑的三维模型,您用电子显微镜分别扫描它们,将它们进行数字化渲染,给每个细胞涂上颜色以使神经网络可视化,花上整整一个月甚至几个月的时间绘制它们的模型。那么这一切开始的契机是什么呢?

 [Lichtman教授 ]在研究生时期,我研究的是老鼠神经系统中名不经传的部分---它控制着老鼠唾液分泌机制。父母总是在询问我究竟做什么工作,我也尝试着解释,那时连我自己也不确定它是个什么工作。也不明白为什么有人会关心这个?经过几年在该领域的工作,我发现由于大量突触修剪,婴儿神经元之间的联系要比成年后紧密得多。完全出乎我的意料, 潜意识里,我以为成年人应该才有一种非常复杂的神经回路,而婴儿则应该是一种简单的神经回路。可以这么说,自那以后,我才知道我一直都是在研究神经回路重新构建的机制。

 [蔡司 ] 这个发现有什么意义呢?

 [Lichtman教授 ] 或许是它告诉了我们学习的意义。作为一个婴儿,我们来到这个世界,为每一种可能性都建立了回路,如果我们在一组有很强联系的事物中得到了良好的训练,那么我们就可以消除一部分没有投入使用的回路。但是一旦我们沿着一条路径走下去,走别的路经就会变得更困难,因为我们消除别的部分回路作为补偿。例如,从小很容易学会一门语言,但长大后学习另外一门语言就不那么容易了。由此可见神经回路,在某种程度上来说,其结果是你曾经经历的实物例证(这里使用一个新潮的词)。那么问题的关键就是经验,即所学到的信息,是如何影响大脑神经回路的构造?

 [蔡司] 国家地理杂志提到过:您试图通过了解大脑的神经回路来理解大脑是如何工作的。目前,您具体在做什么工作?还有什么存在疑问的地方吗?

[Lichtman教授 ] 首先,我的实验室里禁止使用“理解”这个词。虽然听起来很疯狂----因为我不相信我们所做的事情一定会给我们带来真正的“理解”。人们常常认为,所有科学的目的都是为了理解某些东西。但是有一种科学的目的是描述某样东西,为你提供未知的信息。现在我所做的,就是这样一种科学。

 [蔡司 ] 描述事物,获取数据不是理解的第一步吗?

 [Lichtman教授 ] 可以这么认为。但讽刺的是,当你掌握的信息越多,传统意义上,“理解”它就越困难。假设你想了解纽约市。一种方法是画出所有的街道,建筑和房间,每个人的位置,每辆车,每只动物等等。但完整的描述能帮助你理解它吗?可能并不会。事实上,这比以往任何时候都更加困难。不仅仅是因为大量压倒性的信息存在。而是因为纽约市是一个有机的复杂的集合体,数百万的行动同时发生。因此要理解整个事情是不可能的。

理解大脑也是如此,大脑不是像纽约市那样相对平坦的结构,而是一种信息在神经细胞和血液供应中流动的立体结构,有各种各样的信息从外部进入并被处理。虽然我们首次在一块脑组织中获得所有这些信息流的数据,但任何认为这将突然以“啊哈~”顿悟时刻来结束的人都是在自欺欺人。

 [蔡司 ] 既然您不是为了理解大脑,那您的奋斗目标是什么呢?

 [Lichtman教授] 我希望得到对大脑完整的描述,我猜在一个完整描述中会有很多令人惊喜的东西,这些东西会告诉我们,以往有些我们认为已经理解的知识其实是误解。大脑是这个星球上最复杂的东西,我们想知道在认识大脑的道路上我们究竟能走多远。对我而言,通过连接组学——我们对于大脑映射的术语,来实现这个目标是一件美妙的事情。它通过准确渲染你脑海中的世界,让你挑战已经被接受的教条。但并不是用另一种教条取代一种教条,只是说神经学家认为的许多教条陈述的说法并不完全正确。

 [蔡司 ] 听起来,您和同事们陷入了困境。

 [Lichtman教授 ] 应该这样说:科学的世界观有时不得不迁就这样的观点,即细节的描述有其本身的价值。

 [蔡司 ]成功绘制神经回路图之时,准备发表研究成果,可能遇到的最大挑战会是什么?

 [Lichtman教授 ] 在写相关论文时,仅仅说“这是数据”是不够的。人们不知道他们应该用它做什么。你必须说"这是数据,看看这些,你能在其中找到与你之前的认知相悖的东西"。这,是一个挑战,去引导人们以不同的角度看待大脑。另一个挑战是数字方面的挑战-----数据共享。要存储一个立方毫米的老鼠大脑的扫描数据,你需要大约2000兆字节--2兆字节的数据容量。这相当于15300部电影!或是一本有一万亿页的出版书。人们怎么去阅读?那么如何挖掘并分析这么多的数据呢?这是一个非常有趣的问题。

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在这片薄层中可以找到微小的大脑碎片
他们手动准备在电子显微镜上扫描

 [蔡司 ] 您热衷于寻找并探索事物本身。小学三年级您就有一台研究显微镜,会观察附近池塘里的东西,然后再观察神经肌肉连接的发展。这类观察用时不长。但这次的项目——映射出大脑,存在一个问题,在您有生之年,可能实现不了。

 [Lichtman教授 ] 我必须接受事实:整个人类大脑的绘图——需要艾字节(2^60字节),甚至是泽字节(2^70字节)的数据——可能在我的有生之年都不会完成,甚至永远不能完成。绘图不是终极目标。绘图需要大量的数据,但并不是需要所有的数据。例如,如果你想对海滩进行分类,你可以找到一些沙子非常细的沙滩,其他的也有沙子很粗糙甚至是鹅卵石滩。但你能去的海滩很有限。但是你不需要去世界上所有的海滩,因为你可能已经有了99.9999%的分类。以此类推,我们应该继续重建脑组织,直到它变得无聊为止。这里说的无聊,指的是变化,事物在不同地方的不同之处,不再令人惊讶的变化。

 [蔡司 ] 如您所说,您掌握了多少信息,用于拼接构制“大脑图片”呢?

 [Lichtman教授 ] 我希望,在绘制整个大脑神经回路之前,我们能对整个过程有一个大致的概念。我不是说我们将会理解每根回路为什么都在其特定的位置,而是说我们看到另一片大脑切片时不会产生新的见解。有可能仅一立方毫米的单位就能让我们到达那个阶段。

 [蔡司 ] 但是我们每个人的大脑都是不同的。只有一立方毫米如何能让我们获取足够的信息呢?

 [Lichtman教授 ] 尽管每个人的大脑都是不同的,但它们都是基于基本相同的方法来获取经验并将其转化为某种神经回路。一旦你破解了那段代码,它就只是那个规律的变体。我认为,
如果你为视觉信息破解它,你就会将它存储为视觉记忆,随之,你也会破解它的听觉记忆,味道和气味等。无论在哪一个大脑中,一旦信息进入了您的感觉器官,比如眼睛或者耳朵,电信号都是以相同的方式传递。因此,所有的编码可能都基于相同的原则。

 [蔡司 ] 是什么驱使您去实现这个几乎无法实现的目标呢?

 [Lichtman教授 ] 研究生时期就开始从事这个,我的大脑已经删减掉了所有其他我会思考的东西(通过环路修剪)。所以我只能走这条路,在我看来,世界上最重要的事情就是-----弄清楚我们每个人是如何获得行为技能和储存大量完全来源于我们个人的生活经历的信息。这真的很有趣!

Lichtman实验室的利器是蔡司多束扫描电镜MultSEM,扫描时间从6年缩短到4个月。