人类画了100年的脑图，AI仅用几小时！还绘制出新脑区

近期，加州大学旧金山分校的神经科学团队开发了一种名为CellTransformer的机器学习算法，仅用几个小时就完成了对5只小鼠大脑图谱的分类和绘制。这些小鼠大脑包含1040万个细胞，每个细胞涉及数百个基因。通过这一算法，研究团队不仅清晰划分了已知脑区，还发现了新的脑区。

传统脑图绘制方法依赖科学家手工标注，主观性强且耗时漫长。例如，2020年发布的艾伦小鼠脑通用坐标框架基于1675只小鼠的数据，涵盖1000多个脑区，但其绘制过程复杂且依赖专家经验。而CellTransformer通过自监督学习，利用“邻居细胞”预测被遮住细胞的基因表达信息，从而快速完成建模。

具体来说，CellTransformer将每个细胞及其邻域内的细胞视为一个整体，利用Transformer的自注意力机制分析细胞间的关系。通过多层编码器和解码器架构，模型生成每个细胞的“邻域表示向量”，再结合聚类方法，自动识别脑区边界。这种方法不仅能准确对齐已知脑区，还能发现过去未被标注的新区域。

实验表明，CellTransformer在处理5只小鼠、1040万个细胞的数据时，效率远超传统方法。它成功定义了25到1300个神经区域，并在海马体、纹状体等关键区域展现出高精度。例如，在纹状体中，算法揭示了网格状的空间结构，回答了该区域如何执行多种功能的问题。此外，CellTransformer还在中脑网状核识别出4个新脑区，为运动控制研究提供了新线索。

更令人期待的是，这项技术未来可能应用于人类大脑。尽管人脑包含约1700亿个细胞，数据获取仍是挑战，但研究团队对其潜力充满信心。除了大脑，CellTransformer还可用于其他器官研究，如肾脏和病理组织分析，帮助科学家探索健康与疾病状态下的细胞差异。

随着技术进步，AI绘制人类脑图的时代或许即将到来。

参考链接：
[1] https://www.quantamagazine.org/fed-on-reams-of-cell-data-ai-maps-new-neighborhoods-in-the-brain-20260209/
[2] https://www.nature.com/articles/s41467-025-64259-4#MOESM1