想象一下，全球每位神经科学家突然能使用同一种语言即时共享发现。艾伦研究所（Allen Institute）的研究人员和工程师现已通过脑知识平台（Brain Knowledge Platform, BKP） 解锁这一潜力及其可能带来的海量发现。
这一全球首创的数据库与研究工具已整合3400多万个脑细胞的数据。它将全球神经科学数据编译并标准化为通用格式与语言，使国际研究团队能在攻克脑疾病的共同目标下实现深度无缝协作。
艾伦研究所与技术领军企业亚马逊云科技（Amazon Web Services） 合作开发核心计算基础设施，并携手谷歌（Google） 共同研制神经科学AI模型。此次协作与创新创造出强大的工具，旨在变革阿尔茨海默病、帕金森病等脑疾病新疗法的研发方式。
"该平台意义非凡，因为该领域长期受困于碎片化问题——不同实验室使用不同物种、不同技术手段、差异化的细胞类型命名体系，导致数据集难以对齐。"艾伦研究所数据与技术高级总监舒瓦伊布·穆夫提（Shoaib Mufti）表示。
该项目获得美国国立卫生研究院（NIH）"通过推进创新神经技术加速脑研究计划"（BRAIN Initiative®）支持，该计划旨在加速创新神经技术研发，彻底革新人类对大脑的认知。
"脑知识平台将海量多模态高分辨率数据集——包括单细胞和空间转录组学——整合至开放可导航环境，令我倍感振奋。"
——艾伦研究所数据与技术高级总监舒瓦伊布·穆夫提
解决脑科学中的语言障碍
数十年来，脑研究人员面临重大沟通挑战：全球实验室依赖多种方法和技术研究大脑并分类细胞群，各自采用专属术语体系描述发现成果。这种多样性导致神经科学缺乏描述和理解大脑及其惊人复杂性的标准化综合词汇库。由于研究团队如同使用不同语言，数据难以对齐严重拖慢了发现进程。
艾伦研究所通过创建脑科学通用翻译器解决此问题。新平台将科学家描述脑细胞的多样化方式整合至单一巨型可搜索地图，供全球研究者共享使用。
"脑知识平台是变革性开放资源，为脑细胞类型提供通用语言，其意义堪比人类基因组计划之于基因。"索尔克生物研究所霍华德·休斯医学研究所研究员约瑟夫·R·埃克尔（Joseph R. Ecker）博士表示。
人工智能的应用方式
脑知识平台运用人工智能（AI）帮助科学家发现人工可能遗漏的模式与关联。例如，研究帕金森病关键脑细胞的科学家可在平台中搜索，即时观察该细胞在健康大脑、阿尔茨海默病患者及其他疾病患者中的行为差异。AI助力识别可能催生新疗法的相似性与差异性。
平台包含遗传工具目录，使研究人员能立即开展新发现的科学探究。若研究者发现特定脑细胞，可直接获取所需工具在其实验室开展研究——从问题提出到行动实施仅需单步操作，最终目标是加速科学发现。
从发现到治疗
脑知识平台的变革性在于将基础脑研究与实际医疗治疗直接关联。平台同时收录健康与病变大脑数据，使研究者能观察阿尔茨海默病、帕金森病等疾病的异常机制，识别受影响的特定脑细胞并针对其测试潜在疗法。
AI助手通过自然语言查询（类似生成式AI搜索）使用户能检索分子与细胞特征，大幅降低海量数据集的使用门槛，加速科学洞见的产生。
打破研究孤岛
该平台最令人振奋的特性在于揭示不同脑疾病间的潜在关联，并加速大型科学发现进程。
"自2007年首版小鼠脑图谱发布以来，我们持续创建并共享高质量脑地图。"艾伦研究所执行副总裁兼脑科学主任洪奎·曾（Hongkui Zeng）博士表示，"脑知识平台融合了我们在NIH BRAIN计划中开发的细胞类型新认知。如同谷歌地图的地形图层，细胞类型信息为我们的地图添加多重新维度，助力科学家设计更优实验并获取新洞见。"
平台通过使所有研究可发现且互相关联，消除重复劳动。研究者无需耗费数月重现已知成果，而是直接基于现有工作推进下一次突破。 这将助力科学家将大脑视为完整系统进行理解，从而为脑疾病开发更有效的治疗方案。
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