西雅图艾伦研究所近日发布了脑知识平台，这一研究辅助工具被誉为目前神经科学领域最全面的人工智能工具。
该项目旨在整合来自数十个合作方、多种物种（如人类、其他灵长类动物和小鼠）以及从早期发育到老年阶段的样本数据，涵盖细胞类型和疾病指标等多样化信息。通过人工智能，这些数据被转换为共享的科学语言或格式，使得跨机构和跨物种的“同类比较”成为可能，从而创建更庞大的数据集以获取新见解。
艾伦研究所数据与技术主管舒艾布·穆夫蒂表示：“理解大脑并非单个研究所能完成的任务，因此必须将整个科学界团结起来共同探索。”健康指标与评估研究所指出，中风、阿尔茨海默病及其他痴呆症、脑膜炎等神经系统疾病的全球患病和死亡人数近几十年显著上升，迫切需要改进预防、诊断和治疗方法。2021年，约34亿人经历了神经系统疾病，包括脑损伤和偏头痛。
为创建脑知识平台，艾伦研究所招募了自愿分享数据的参与者。贡献者包括艾伦脑科学研究所、迈克尔·J·福克斯帕金森病研究基金会、华盛顿大学和哈佛大学的研究团队、西雅图阿尔茨海默病脑细胞图谱（SEA-AD）等。亚马逊网络服务（AWS）负责构建工具的核心计算基础设施，而谷歌则开发了神经科学用人工智能模型。资金来自艾伦研究所以及美国国家卫生研究院的“通过推进创新神经技术进行脑研究计划”（BRAIN计划）。
穆夫蒂表示，该资源旨在成为一个“发现平台”，而非科学家已有明确目标的传统研究工具。“如何才能获得‘顿悟时刻’，从而发现意想不到的成果？”他问道。利用该平台，科学家将能够跨疾病研究。例如，此前比较阿尔茨海默病或帕金森病患者数据的差异和相似之处十分繁琐。艾伦研究所数据与技术副主任泰勒·莫伦科普夫表示：“借助脑知识平台，你可以直接在工具中将这些数据并排比较。”
尽管大部分数据来自实验动物，但平台也提供从人脑收集的信息——包括84例遗体捐献者的数据——所有身份识别细节已被移除。该资源免费向科学家提供。团队希望更多机构贡献数据，并正在设计一种机制以表彰研究人员的信息贡献，从而鼓励数据共享。
穆夫蒂强调，鉴于脑疾病的巨大社会影响，“需要真正的突破”来更好地理解它们。“让我们整合所有信息并使其可被发现。我希望我们能在单一科学社区中真正推动进展。”
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