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今天 ， 在包括脑科学在内的生命科学中 ， 如何利用从连续切片电子显微镜、双光子显微镜、超分辨率显微镜、下一代测序仪和永远在线的生物传感器获得大量数据 ， 将影响科学发现和医学治疗 。 让我们看看下面的两个例子 。 一些科学家试图全面识别整个或部分大脑中神经回路的连接 。
直到十年前 ， 这只是一个梦想故事 ， 但随着科学家设定的目标是测量大脑中所有神经元的活动 ， 它变得越来越现实 。 例如 ， 在微观层面的连接组学中 ， 一个一毫米见方的大脑样本在连续切片电子显微镜下进行成像并进行三维重建 ， 以重建它们之间的所有细胞形态和突触连接 ， 并被可视化和量化 。 图像处理要解决多个问题 ， 但最大的一个是区分连续部分之间的哪个区域属于同一单元格的问题 。
研究者提出应用卷积神经电路模型实现高精度、高吞吐量处理 。 需要准备教师数据并确认不同绘画的结果以供学习 。 从生物图像中提取组织的问题是CT和MRI诊断成像的一个基本过程 ， 近年来 ， 人们提出了高精度方法 。 虽然通过连接组学可以知道神经元的邻接关系 ， 但很难理解每个突触有多少连接强度以及电路如何表现 。 近年来 ， 双光子显微镜和钙敏感荧光蛋白的改进取得了进展 ， 使得全面记录大脑中0.5到几平方毫米区域内所有神经元的活动成为可能 。
首先 ， 挑战在于识别图像中单个神经元占据的像素 ， 并获得每个神经元的荧光变化时间序列 。 主成分分析、独立成分分析、非负矩阵分解等统计机器学习方法已应用于该解决方案 ， 提供了实用的工具 。 此外 ， 估计许多神经元测量活动模式背后的突触连接的问题也很重要 。 在那里 ， 不仅使用了基于相关系数的传统函数耦合方法 ， 还使用了格兰杰因果关系和将其扩展到非线性系统的过渡熵方法 。
此外 ， 假设神经回路的随机生成模型并通过基于某些先验知识和假设的贝叶斯估计原理来估计耦合参数的方法已被广泛使用 。 这些只是统计机器学习技术应用于大脑生物成像的几个例子 ， 对于未来的大脑生命科学实验研究人员来说 ， 各种机器学习技术的原理及其假设 。 预计这将是必不可少的了解问题和问题 ， 为此目的的辅导课程也在蓬勃发展 。
与心脏病等其他疾病相比 ， 抑郁症、精神分裂症、自闭症等精神疾病的难点之一就是没有明确的生物标志物 ， 如伦琴和血液检查 ， 症状是相关的 ， 询问是唯一的诊断标准 。 近年来 ， 计算精神病学的方法一直在蓬勃发展以克服这一限制 。 一种策略是用强化学习、贝叶斯估计等数学模型来把握人类的认知功能 ， 然后将精神疾病理解为其算法和电路的故障 ， 并将其与诊断和治疗联系起来 ， 但这只是理论上的 。
【在包括脑科学在内的生命科学中，如何利用先进仪器获得数据，十分重要】另一方面 ， 通过对患者和对照组的基因多态性、代谢组等大量数据应用统计机器学习算法 ， 可以进行诊断、疗效预测、疾病亚型识别等 。 数据驱动的方法也变得更加活跃 。 世界范围内正在尝试建立包括各种精神疾病患者在内的大脑结构、大脑活动、基因多态性等大型数据库以实现数据挖掘 ， 未来我们将对它们感兴趣 。 预计入口拥有所有权的人工智能研究人员将带来精神病学的新发展 。
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