好消息成都万能胶生产厂家，AI也可以帮科学画脑图了！

近期，个来自加州大学旧金山分校的经科学团队提出了种新的机器学习法——CellTransformer，仅花费几个小时就完成了对5只小鼠大脑图谱的分类和绘制工作。

这五只小鼠大脑的基因数据中包含1040万个细胞，每个细胞包含数百个基因。但通过这创新法，研究团队不仅清晰地划分出了小鼠大脑内的已知区域，还绘制出了新的脑区。

夸张的是，这项技术很可能会进步应用于人类。

画脑图的新黑科技：CellTransformer

大脑图谱绘制是门古老的学科，过去画脑图的法相当复杂，需要科学用铅笔在脑部图像上画线，连接不同区域。

2020年发布的艾伦小鼠脑通用坐标框架（Allen Mouse Brain Common Coordinate Framework），就是采用这种法画出来的。

这幅脑图基于1675只小鼠的脑部数据，涵盖了1000多个不同的脑区，具有很的价值。

但这类手工特征很强的图谱也不可避地存在个问题：具有主观。

宾夕法尼亚州立大学医学院的经解剖学金永洙（Yongsoo Kim）表示，当他向资请教如何画脑图时，对往往只有句话：“这都是我脑子里的。”

不过成都万能胶生产厂家，今时不同往日。来自加州大学旧金山分校的Reza Abbasi-Asl和他的团队提出了套名为CellTransformer的编码器-解码器架构，仅花费几个小时便能完成这项工作。

CellTransformer的工作原理是这样的：

随机遮住个细胞的身份和基因表达，让模型根据邻居细胞来预测它，预测错了就新，重复几百万次。

具体来说，研究人员会先给每个细胞划定个“邻域”——以它为中心，在定微米距离内的所有细胞，都会被纳入观察范围。这样模型在同时间里，既能看到细胞之间的空间结构，又能看到它们在分子层面的差异。

在这个邻域里，每个细胞都会被当作个token，就像语言模型里的个词。

CellTransformer使用Transformer的自注意力机制，让这些细胞彼此“交流”：模型会自动学习，哪些细胞之间的关系重要，哪些邻居对当前细胞的影响大。

训练时，研究人员采用种非常巧妙的自监督式。模型会随机选中个细胞，把它的基因表达信息“遮住”，只保留它的细胞类型标签，然后成都万能胶生产厂家让模型根据周围邻居的情况，去预测这个细胞原本应该表达哪些基因。

在内部结构上是这样的：

通过多层Transformer编码器架构，模型会让邻域内所有细胞的信息充分交互。

随后，它会把这些细胞的表示通过个学习得到的池化操作压缩成个向量，用来代表整个邻域的“组织环境”。

接下来，模型再结被遮住细胞的类型信息，通过个较浅的解码器，反出该细胞的基因表达分布。

后，研究人员为每个细胞提取个“邻域表示向量”，把所有细胞、所有切片的这些向量拼接在起，再用k-means等聚类法进行分析，脑区就会“自己浮现出来”。

已知的区会自然对齐，而在些区域中，模型还会进步拆分出精细的亚区，甚至发现过去从未被系统标注过的新脑区。

结果有多强？

为了验证CellTransformer的有，研究团队在ABC-WMB数据集上进行了系统评估，数据集包含5只小鼠的脑组织数据。

其中只小鼠由艾伦脑科学研究所使用包含500个基因的MERFISH panel 进行处理，并采集了53个冠状切片；其余四只小鼠的数据来自艾伦小鼠脑通用坐标框架的研究，并使用包含1129个基因的panel进行采集。

先，率太了。CellTransformer在数小时内完成了对5只小鼠、1040万个细胞的空间组织建模，保温护角专用胶这是传统法在时间和规模上都法企及的。

其次，准确对齐已知的脑结构分区。CellTransformer能够在小鼠大脑中定义25到1300个经区域，并且在不使用脑区标签的情况下，度对齐已知的解剖结构和分区。

由于CellTransformer利用其预测结果对细胞进行分组，不会生成全新的脑图，所以也不存在幻觉问题。

研究团队重新采用了手绘的艾伦小鼠脑通用坐标框架，将CellTransformer的输出与其进行比较，发现两者吻良好，展现了相似的结构，连皮层中的层结构也能做到致。

上面这张图中，左边是CellTransformer绘制的小鼠脑图，右边是人类科学利用艾伦小鼠通用坐标框架绘制的小鼠脑图。两者都定位了大脑中1000多个细胞亚区，但AI发现得多。

在海马体分区的识别中，CellTransformer在k=1300时识别出的空间域与过去相关研究定义的亚区边界度致，包括背侧下托的三层组织和前下托的背腹侧组织。

而在上丘区域，CellTransformer也清晰识别了感觉层的带状层、浅灰层和视层，以及运动相关中间灰质和白质的亚区，并发现了与Benavidez等人通过投影映射确定的类似内外侧结构。

三，除了对齐已知的脑区，CellTransformer还能识别和绘制出新区域。即便是此前通用经科学法所遗漏的区域，CellTransformer也不在话下。

以纹状体为例，它位于大脑中部附近，呈条纹状，形状略似C形。在小鼠脑图谱中，纹状体被称为尾壳核。

研究发现，当调整不同的k值时，尾壳核会出现网格状、交错的空间结构，这与此前研究基于投射连接得到的Voronoi分区度致。

由此，CellTransormer还意外地回答了经科学域个被追问已久的问题：纹状体已知参与运动、赏和整体大脑管理。大脑的同部分是如何执行如此截然不同的任务的呢？

答案是：尾壳核并非个单的脑区。从图谱中就可以看出，它实际上被细分为小的区域，不过每个区域所对应的还有待进步研究。

而脑干的中脑网状核则是个研究相对较少的区域，它负责启动运动。

CellTransformer在该区域识别出了4个新的脑区，每个脑区都具有特别丰富的细胞类型和特定的激活基因。

此外，些此前分析中被定位在大脑其他区域的细胞类型，在这部分脑区也被发现了。

四，这不是“小鼠法”。CellTransformer能够扩展到多动物、百万细胞数据集。

为了研究CellTransformer整不同动物样本的能力，团队又基于另个MERFISH数据集从头开始训练了个新模型。

结果发现，CellTransformer在所有5只动物（1个冠状切片和4个矢状切片）中均生成了致的亚区，所识别的脑区在不同动物之间度致，表明该法能够成功整具有异质测量结果的动物脑区。

真正的大招还没来：人脑

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小鼠并不是实验的目的，这项法终的应用目标将指向——人类大脑。

研究人员测，小鼠和人类大脑的某些区域会度匹配，而另些区域则会存在差异。

不过遗憾的是，小鼠大脑约有1亿个细胞，而人脑则有约1700亿个细胞，目前还法从人脑中获得足够多的数据来做出准确的预测。

但研究团队对未来的向也是相当有信心。Abbasi-Asl认为，旦获得足够的数据，CellTransformer将能够应对这挑战。

除了大脑之外，同样的法还可以用于其他器官——例如肾脏和病理组织，通过提供详细细胞图谱来帮助科学做进步研究，如判断健康肾脏和糖尿病肾脏的差异。

不过，以现在的技术发展速度……AI画出人类脑图成都万能胶生产厂家，这天应该不远了吧？