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2022-01-09
2022-01-09
生物神经网络主要是指人脑的神经网络，它是人工神经网络的技术原型。人脑是人类思维的物质基础，思维的功能定位在大脑皮层，后者含有大约个神经元，每个神经元又通过神经突触与大约103个其它神经元相连，形成一个高度复杂高度灵活的动态网络。作为一门学科，生物神经网络主要研究人脑神经网络的结构、功能及其工作机制，意在探索人脑思维和智能活动的规律。
人工神经网络是生物神经网络在某种简化意义下的技术复现，作为一门学科，它的主要任务是根据生物神经网络的原理和实际应用的需要建造实用的人工神经网络模型，设计相应的学习算法，模拟人脑的某种智能活动，然后在技术上实现出来用以解决实际问题。因此，生物神经网络主要研究智能的机理；人工神经网络主要研究智能机理的实现，两者相辅相成。
为了更好地了解大脑等复杂器官的功能，科学家们通过准确地了解其详细的细胞结构和其中发生的细胞间通讯，来掌握大脑如何运作，揭示大脑如何运作。
多年来，人们从医学、生物学、生理学、哲学、信息学、计算机科学、认知学、组织协同学等各个角度及领域，企图认识并解答上述问题。在寻找上述问题答案的研究过程中，逐渐形成了一个新兴的多学科交叉技术领域，称之为“神经网络”。神经网络的研究涉及众多学科领域，这些领域互相结合、相互渗透并相互推动。不同领域的科学家又从各自学科的兴趣与特色出发，提出不同的问题，从不同的角度进行研究。
哺乳动物的大脑很复杂，由数百万到数千亿个细胞组成，在进行分析时，它们会生成大量数据。其中的挑战在于开发将这些数据集中的信息整合在一起的方法，以生成一个能够可靠地反映器官工作方式的模型。目前，他们拥有能够识别和定位组织中单个细胞的技术，能够确定该组织中每单个细胞的产物是什么。
近期在贝勒医学院，samee 博士和他的同事们朝着这个方向迈出了重要的一步。他们开发了一种先进的计算方法，使人们对大脑结构和功能的复杂性有了新的认识，这可能会增强人们对这种复杂器官的理解。
在当前的研究中，samee 与该作品的第一作者卡诺佐、贝勒和德克萨斯心脏研究所的马丁博士以及贝勒的zuo 合作开发了一个神经网络模型，用来阐明复杂的组织结构和功能方面的问题，对于用户无论是健康还是疾病都可适用。他们将使用神经网络 (stann) 的模型称为空间转录组学细胞类型分配。发表于sciencedirect如下图所示：
他们使用了其他先进、复杂的计算方法，使模型更加严格，将 stann 和其他方法应用于小鼠嗅球的现有大脑数据集，并开始在大脑的细胞结构和功能中看到非常有趣的模式。大脑由不同的形态层组成，而 stann 神经网络使研究人员能够预测其细胞组织的详细图片。他们的模型逐层提供了不同细胞类型的精确位置，它们是否相互通信以及通过何种方式进行通信。模型如下图所示：
samee 和他的同事确定细胞类型组成在形态层内的表现非常一致。例如，在特定层可能具有一定百分比的星形胶质细胞、神经元和小胶质细胞，它们在整个同一层中保持不变。如果我们从同一形态层的不同区域取几个小部分，这些百分比看起来非常相似。但是，当百分比从一层到另一层时，又会发生变化。
该团队在研究细胞定位时还发现了不同的模式。例如，在形态层的一个区域，我们可能会看到星形胶质细胞与嗅觉神经元共存。但在同一形态层的另一个区域，这些细胞可以完全分离。他们还看到两种细胞类型之间，细胞间通讯在形态层的不同区域发生变化，这反映了基因调控网络随着位置的变化而变化。
研究人员假设大脑中的形态层具有不同的空间局部细胞类型群落。群落的细胞类型组成相似，但细胞类型在群落内共定位和交流的方式存在很大差异。这表明脑细胞类型具有执行特定位置功能的空间局部亚型。
这种在单细胞和功能水平上对大脑组织的新详细视图以前从未被描述过。他们在这项工作中开发的神经网络模型方法为其他研究人员提供了一份‘指导手册’，可用于研究大脑或其他器官的其他区域，例如心脏等。
撰稿人：林镇远、吴潮煌
审稿人：李景聪
新闻来源：
参考期刊：francisco jose grisanti canozo, zhen zuo, james f. martin, md. abul hassan samee. cell-type modeling in spatial transcriptomics data elucidates spatially variable colocalization and communication between cell-types in mouse brain. cell systems, 2021; doi:
