研究核心突破 - 开发出名为CellTransformer的AI模型，绘制出包含1300个脑区及亚区的目前最精细小鼠脑图 [1] - 该成果以前所未有的精细度揭示大脑结构，使科学家能将功能、行为和疾病状态与更小、更具体的细胞区域相对应 [1] - 新模型的核心是Transformer架构，与ChatGPT等技术原理相同，擅长分析空间中相邻细胞之间的关系以预测分子特性 [1] 技术方法与优势 - 新图谱完全依托数据生成，边界由细胞和分子特征自动界定，而非依赖人工经验判断 [1] - 与以往主要依据细胞类型划分的大脑图谱不同，新成果聚焦于脑区结构本身，是迄今动物脑中最精确、最复杂的数据驱动型图谱之一 [1] - 该模型能准确再现已知脑区，并在理解不足的区域中发现新的、更细分的亚区，如同从标出国家的地图升级为能看城市的地图 [2] 应用潜力与影响 - 这一全新的脑区划分完全基于数据，揭示了大量未知区域，这些区域很可能对应着尚未探索的脑功能 [2] - CellTransformer的算法具有组织通用性，可应用于其他器官系统甚至癌组织 [2] - 该技术可为借助空间转录组学数据揭示健康与疾病中的生物机制，为药物开发和疾病治疗提供新工具 [2]