湖北
再過幾天，歷時十年、暢想著重構人類大腦遠大夢想的歐洲“人類大腦計劃”（Human Brain Project，HBP）即將落下帷幕。
這十年里，歐盟為這個計劃資助了6億歐元。
歐洲“腦計劃”官網，宏大的目標已經變為科學設施與平臺的搭建
類似的，與歐盟“腦計劃”一同在2013年開始的，還有美國的“創新性神經技術大腦研究”計劃（brain research through advancing innovative neurotechnologies，BRAIN），他們的投入遠遠超過其他國家，截至2022年已投入至少24億美元，預計到2027年將投入66億美元；
美國“腦計劃”官網，口號是“拓寬對大腦的理解”
不僅如此，日本2014年開始的“綜合神經技術用于疾病研究的腦圖譜”計劃（brain mapping by integrated neurotechnologies for disease studies，BRAIN/MINDS）投入3.65億美元，嘗試解析狨猴的大腦結構。
日本“腦計劃”官網，通過狨猴神經網絡了解人類大腦與相關疾病
陸陸續續的，韓國、澳大利亞、加拿大也紛紛推出了自家的“腦計劃”，資助的金額也絕對不比其他國家少。
2021年，中國科技部發布《科技創新2030-“腦科學與類腦研究”重大項目2021年度項目申報指南》，預示著中國“腦計劃”的啟動，首批撥款預算高達32億元，整體規劃預計在百億到千億的級別。
中國“腦計劃”的整體布局 | 圖源：陸林等，2022.
為什么研究腦子要砸這么多錢？各個國家研究都是圖什么？而這些研究做出了什么成果呢？我們不妨借著歐洲“腦計劃”的落幕，展開聊聊我們最可能關心的“腦計劃”問題。
（以下為便于理解，均與xx國“腦計劃”指代各國的“腦計劃”）
“腦計劃”研究些什么——科學到疾病，再到智能
不同國家一個又一個的“腦計劃”推出，投入的經費也一個比一個夸張。難道這會成為一種“軍備競賽”式的比拼嗎——誰花的錢更多，砸出更豐富的研究成果，就會是勝利？
如果單看經費和科研成果，那可能就是美國的大勝利了 | 圖源：Nature雜志
我們不能排除這其中的可能性，但是如果縱觀不同國家的腦計劃，就會發現大家其實會有不同的側重點：
? 美國“腦計劃”側重于技術的快速發展，比如當下神經科學最需要的單細胞、成像、示蹤等等技術，再以技術發展推動科學問題解決；
? 歐洲“腦計劃”側重于圖譜的構建、大腦的模擬和大數據的匯總，希望以此解決復雜的腦科學問題，比如認知、神經模型、人腦原理；
? 日本“腦計劃”幾乎以狨猴的腦結構、基因表達、神經連接為導向，希望以此基礎來解決科學與疾病的問題；
? 中國“腦計劃”（如上文圖）則優先用有限的經費和現有的獼猴資源，解決最關鍵、迫切的科學問題——疾病和類腦智能；
? ……
至于大家的選擇、方向誰對誰錯，現在顯然沒有定論，各個國家的腦計劃之間也有溝通交流，避免出現太多的重復性工作（但顯然重復性工作不可避免）。但是，其實可以看到幾乎全部“腦計劃”希望解決的問題，可以歸納為三個：從科學、到疾病，再到智能。
這三個大問題，哪個都不好解決。
科學：從大科學再聚焦到小問題
神經科學其實是一個很廣闊的概念，不同的神經科學研究者也會有“隔行如隔山”的感覺——不同的感覺、不同的行為、不同的神經環路、不同的神經發育。不同的研究者會提出各式各樣不同的問題，而腦計劃想要解決這些多樣的問題，就會形成一個趨勢——大科學為導向。
從大腦中全部細胞的類型、功能，到每個細胞里的基因表達，再到不同神經元之間的連接，各個國家的腦計劃都是通過所謂基因組學、轉錄組學、表觀組學、連接組學這些“組學”的方法，從整體出發解析，之后再計劃以此為踏板，挖掘具體的問題。
比如美國“腦計劃”數年來發表的小鼠、人類、獼猴腦圖譜；
比如歐洲“腦計劃”執著的人類大腦多層次數據；
比如日本“腦計劃”對狨猴的全方面解析；
比如中國“腦計劃”剛剛發表的獼猴全腦細胞圖譜。
這些研究工作大而廣，目的不是解決科學問題，而是為各自“腦計劃”的發展打個基石，之后大家才能在這個基礎上，繼續用不同的技術去研究發展其他科學問題。
但是這個大科學的基石，不那么好打。時至今日，可能也沒人敢說自己的研究成果能解析清楚大腦里每一個細胞，每一段連接是什么樣的。
疾?。喝绾巫尨蠹也粌H活得長，還活得好
而在眾多科學問題中，最與我們息息相關的，就是健康與疾病。
我們知道癌癥、心血管疾病、糖尿病等等是危及老年健康最可怕的幾種疾病，但是不少精神疾病卻直接影響了我們的意識與認知，大部分都與大腦有關。
比如經常在老年人中出現的阿爾茲海默癥，過去常用的一個含貶義的名稱是“老年癡呆癥”，其實也是一個在神經科學上目前無解的疾病，也是目前各國腦計劃中最關注的疾病之一。
比如如今巨大的社會壓力下，不少人出現抑郁癥、焦慮癥、精神分裂癥，其實往往也和某些神經回路有著直接的關系。
比如很多孩子剛來到這個世界，無法與身邊的同齡人交流，患有自閉癥，其實就是一種典型的神經遺傳疾病，現有的研究正在從基因組與基因表達的層面進一步挖掘關鍵的致病機制
日本與中國“腦計劃”將通過基因編輯手段構建精神疾病相關的狨猴/獼猴疾病模型 | 圖源：Nature雜志
此外還有各類罕見病、遺傳病，比如智力障礙、各類癲癇相關疾病、小頭癥等等，都與大腦息息相關。但也正是因為與大腦息息相關，如果我們不能對大腦有更深入的認識與了解，就無法解答這些疾病的原因，這些精神疾病也大多是暫時無法徹底根治的疾病。
智能：人類大腦的智能是否有盡頭
另一個終極命題，則和最近大火的人工智能息息相關——可惜人工智能的出現并不是來自腦科學的創新。
最初歐洲“腦計劃”的前身，來自瑞士洛桑聯邦理學院創立的“藍腦計劃”，其主要目標就是利用計算機模擬一個數字版的哺乳動物（比如小鼠）大腦。雖然他們模擬了上千萬個細胞的連接，也發現其中出現了一定的信號，但是其意義如何，眾說紛紜。
導演Noah Hutton的紀錄片《In Silico》揭示了藍腦計劃和歐洲腦計劃幕后一些矛盾，也是真實存在于各個大科學項目中的問題 | 圖源：Sandbox Films
而在中國“腦計劃”也希望借助對神經的豐富連接和不同腦區功能的劃分作為切入點，嘗試在人工智能和機器人設計上進行更好的優化，至于結果如何，我們還要拭目以待。
事實上，人類的智慧來源于自然選擇的進化過程，換句話說，它是從一個原始大腦反復迭代產生的結果，那就意味著其中除了精妙的結構之外，肯定也存在缺陷（比如我們現在遠遠不如人工智能的一些能力），也肯定存在不少冗余的結構。
因此從大腦本身出發，真的會是更好的人工智能未來嗎？這個爭論可能短時間不會有回答。
這些宏大目標什么時候可以實現——想法很美好，現實很艱難
科學問題，疾病機制，人工智能，這些問題當然很重要，但是也很宏大難以解決——其實概念早在幾十年前都已經提出，但是一直沒有進展。
這也是為什么需要設立上百億的“腦計劃”來嘗試解決這些難題。但真的就能順利解決嗎？
有限的經費，無限的問題
在剛剛提到的三個問題的基礎上，其實從中可以衍生出無數的科學問題，而每個科學問題的提出者都會堅持自己所關注的問題是最重要的——那如何分配有限的資金到急需優先解決的科學問題上，就變得格外重要了。
在這個問題上，美國“腦計劃”選擇了用大量的經費優先提升技術水平，再用技術反哺問題的解決；中國與日本則是關注到各自所擁有的動物資源，努力從獼猴和狨猴上來解決復雜的神經問題……
歐洲“腦計劃”，則是那個做出“反面教材”的案例。
大科學的團隊管理困難重重
歐洲腦計劃在2013年提出后，迅速讓當時正在領導“藍腦計劃”的亨利·馬克拉姆（Henry Markram）來主持。但是很快問題就出現了。
亨利·馬克拉姆（Henry Markram）| 圖源：Wikipedia
僅僅在項目啟動九個月后，腦計劃中成員就聯名給提供資金支持的歐盟委員會寫了一封公開信，呼吁應該重新考慮歐洲“腦計劃”的實施問題。
問題出在了哪？主要原因就在于馬克拉姆覺得自己研究的問題最為重要。歐洲“腦計劃”最初是由兩個大的領域結合而成——一個是神經科學啟發計算開發的跨學科領域，另一個則是馬克拉姆領導的“藍腦計劃”的模擬計算領域
但是馬克拉姆不僅把大量的“腦計劃”經費用在了模擬大腦計算和數據存儲上，甚至要把和認知神經相關的18個實驗室的研究全部砍掉，這就引起了大批研究者的不滿，不少反對者也認為在不知道大腦連接方式的情況下就模擬大腦，沒有意義。
2015年，在歐盟委員會的審查下，馬克拉姆的三人執行委員解散，取而代之的是由22人組成的新的執行委員會。而這也是最終今年歐洲“腦計劃”結束后，整個項目的成果看起來也有些“支離破碎”的主要原因之一。
除此之外，中國“腦計劃”也面臨著同樣的問題——現階段的設計確實是我們最關注的問題嗎？花費大量精力去解析獼猴的腦圖譜和神經連接圖譜，是真正關鍵的問題嗎？在開始之初，這些爭論在各個國內神經領域專家間想必也有發生，但是情況如何，未來又如何，我們只能報以期待了。
技術發展何時可以解決問題？
而除了科學家間的協調，另一個更根本的問題在于技術是否成熟。以各國“腦計劃”最關心的連接組學為例，解析了神經元的連接，就能破解大腦功能的各種關鍵問題，但是事情遠遠沒那么順利。
最早的方法是利用核磁共振成像（MRI）技術來檢驗大腦中的結構，但這類成像的精度有限，也難以復現大腦連接的信息。
部分歐洲科學家的思路，是利用電子顯微鏡成像的方式解析，但這就帶來了海量的數據計算問題——1立方厘米的空間的電子顯微鏡圖像，計算起來可能需要數百年的時間。而人類大腦，大約由1500立方厘米左右。
目前利用電子顯微鏡重構的唯一一個動物成年大腦——果蠅的大腦 | 圖源：Dorkenwald S, et al. 2023
中國科學家提出的解決思路是利用高分辨率的熒光示蹤成像技術fMOST，以達到1微米分辨率的成像精度——但是因為熒光示蹤能標記的神經元有限，這就意味著要標記全腦數以億計的神經元，就需要巨量的實驗動物和海量的成本。
fMOST成像原理圖
除此之外，背后的技術穩定、海量數據的存儲、分析等等問題都在等待著科學家們解決，這也是各國“腦計劃”正在努力突破的問題之一。
不同于過去的阿波羅計劃或者曼哈頓計劃，登月成功或者原子彈爆炸，就能說明計劃的成功，腦計劃展示出來的恰恰是生命科學的特征——高度復雜的系統、極度依賴于新技術以及多樣且無止盡的科學問題。
簡單總結，想要解決腦科學的關鍵問題，道還遠著。
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