核心观点 - 美国加州大学旧金山分校与艾伦研究所团队联合开发出名为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 为探索大脑工作机制开辟新方向 [1] 技术原理与创新 - 模型核心采用Transformer架构 该架构与ChatGPT等大模型技术原理相同 擅长理解上下文关系 [3] - CellTransformer通过分析空间中相邻细胞之间的关系 根据细胞的“邻里结构”来预测其分子特性 从而构建精细大脑组织图谱 [3] - 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 是迄今动物脑中最精确、最复杂的数据驱动型图谱之一 [3] 研究成果与意义 - 图谱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] - 模型不仅能准确再现海马体等已知脑区 还能在中脑网状核等理解不足的区域中发现新的、更细分的亚区 [3] - 全新脑区划分基于数据而非人工标注 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 [4] 应用潜力与前景 - 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 [4] - 模型可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 [4]