298 | Jeff Lichtman on the Wiring Diagram of the Brain
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人脑中的神经元数量与银河系中的恒星数量相当。然而，与恒星不同的是，就神经元而言，真正的作用在于它们如何直接相互连接：通过它们的树突接收突触上的信号，并在适当触发时，沿轴突向其他神经元发送信号（忽略一些复杂之处）。因此，理解大脑的一个主要步骤是绘制其布线图，或连接组：这些连接的完整地图。对于人脑来说，这是一个令人望而生畏的复杂挑战，但在更小的大脑上已经取得了重要的进展。我们与大脑绘图领域的领导者杰夫·利希特曼进行了交谈，以评估当前的进展及其含义。在Patreon上支持Mindscape。包含文字记录的博客文章：https://www.preposterousuniverse.com/podcast/2024/12/09/298-jeff-lichtman-on-the-wiring-diagram-of-the-brain/杰夫·利希特曼在圣路易斯华盛顿大学获得医学博士/哲学博士学位。他目前是哈佛大学的杰里米·R·诺尔斯分子与细胞生物学教授和圣地亚哥·拉蒙·卡哈尔艺术与科学教授。他是用于神经元成像的Brainbow系统的共同发明者。他是美国国家科学院院士。网页实验室网站谷歌学术出版物维基百科请参阅art19.com/privacy上的隐私政策和art19.com/privacy#do-not-sell-my-info上的加利福尼亚州隐私声明。</context> <raw_text>0 工作周的80%都花在了沟通上，所以你的团队做好沟通非常重要。试试Grammarly。Grammarly的AI帮助团队第一次就能清晰地沟通。它向你展示如何让你的话语与你的受众产生共鸣，帮助你集思广益，并让你只需一键即可立即创建和修改草稿。加入超过70,000个团队和3000万使用Grammarly推进工作的个人。访问grammarly.com/enterprise了解更多信息。Grammarly，企业级就绪，

大家好。欢迎收听Mindscape播客。我是你的主持人肖恩·卡罗尔。正常人脑中大约有850亿，也许是860亿个神经元。

与此同时，地球上大约有80亿人。而大脑中的每个神经元实际上都相当复杂。所以，如果你想象一下，让地球上的每个人都承担理解人脑中10个神经元的任务，我们仍然不够努力才能做到这一点。

这还远远不够。即使理解神经元也不够，因为真正的作用在于不同神经元如何相互连接。并非所有作用。单个神经元也在做一些有趣的事情。但它是布线图，所有神经元相互交流的方式，神经元从哪里接收输入，它向哪里发送输出，有时被称为大脑的连接组。

这似乎对于理解我们如何学习、如何拥有记忆等至关重要。因此，科学家们显然正在努力绘制人脑的连接组。但你可以想象，这是一项极其庞大的任务。我们离完成它还差得很远。我们已经绘制了一些简单生物的连接组，

果蝇是最近的成功案例。在此之前，我们做了秀丽隐杆线虫等等。这些都比人脑小得多，但我们很勇敢。我们将尝试去做。而这项工作中的领导者之一就是今天的嘉宾杰夫·利希特曼。他是哈佛大学的神经科学家，他的开创性成就之一是实际……

对大脑中的神经元进行成像的方法，称为Brainbow。这当然是双关语，因为Brainbow所做的是取大脑的一小片。我的意思是，你必须切开大脑。所以你取一只死老鼠或类似的东西，取其大脑的一小片，然后你可以使用Brainbow用荧光蛋白将不同的细胞照亮成不同的颜色。

这是一个非常重要的技巧，它允许神经科学家收集这些数据，例如，布线图是如何实际连接的。如今，我们正在从果蝇、老鼠等转向至少人脑的一小部分。

你知道，关于心灵、意识、能动性等方面有很多深刻的概念性哲学问题，以及关于神经元及其如何连接在一起的切合实际的科学问题。

事实证明，这两个类别实际上很难区分。即使你说你只想理解布线图以及它如何影响行为等等，你也会遇到更大的概念性问题，例如，我们是否能够说我们理解人脑？

从某种意义上说，大脑正在尽其所能地用有限的资源完成非常复杂的任务。所以，如果有任何方法可以更简单、更直接地完成这些任务，大脑可能会这样做。从某种意义上说，

大脑正在做它所能做的最简单的事情来完成它被分配的任务。因此，理解它可能只不过是弄清楚整个布线图，这将需要比我们现在地球上所有硬盘存储的数据还要多的数据。

但我们正在一点一点地努力。科学就是这样进行的。当然，你会发现，在此过程中，你会发现关于这些赋予我们思想、行为和我们是谁的大脑的一些非常惊人的事情。那么，让我们开始吧。杰夫·利希特曼，欢迎来到Mindscape播客。谢谢你邀请我，肖恩。期待着。

我希望如此。我认为，你知道，当我这样说时，大脑正是我指出的我们所知道的宇宙中最复杂的系统。这就是为什么我成为一名物理学家，因为它对我来说太复杂了。我想理解非常简单的事情。但在这里给我们一个超级高层次的画面。我们似乎在神经科学方面取得了巨大的进展，至少在实验层面是这样。你认为我们真的越来越接近理解大脑中发生的事情了吗？

不。不。你有终身教职。你可以这么说。不，我的意思是，这是巨大的努力。我不想取笑这个，因为这是我整个职业生涯都在从事的研究领域，而且我已经老了。

我们已经学到了很多东西。问题是，如果你正在攀登珠穆朗玛峰，你已经走了三英尺，你取得了很大的进展吗？相对于你开始时走了零英尺，你已经取得了无限的进步。但是，你知道，我们距离对大脑如何运作有深刻的理解还差得很远。我可能会在某个时候说，我不确定这是否是我们应该追求的目标。

好吧，对那些年轻的人来说，有很多悬而未决的问题是很好的。这是一个需要提出大量问题的广阔领域。但让我们再次从非常简单的地方开始。所以大脑中有很多神经元。大脑的重要部分仅仅是神经元吗？我们可以关注神经元，还是还需要考虑其他细胞？

好吧，大脑既有神经元，也有通常被称为神经胶质细胞的辅助细胞，G-L-I-A-L，或复数形式的神经胶质，G-L-I-A。但神经元正在传递信息。大脑基本上是从你的感觉器官、你的耳朵、你的眼睛、你的舌头、你的鼻子以及你皮肤上和肌肉中的所有感受器获取信息，

并将这些信息以定向路径的方式，那些对外部世界做出反应的神经细胞正在接收这些信息，并将其转化为电信号，该信号从一个神经细胞传递到另一个神经细胞，得到高度处理。最终，神经系统旨在对感觉信号做出反应。所以如果你看到一只越来越大的鹰，而你是一只老鼠，它正朝着你飞来，你的腿会很快地朝远离鹰的方向移动。这是通过从眼睛和可能耳朵的感觉侧到

老鼠的整个身体，一直到它们的脚和手臂肌肉的复杂路径实现的，这些肌肉使老鼠跑得非常快。人类所做的几乎所有事情都是一样的。感觉输入，运动输出基本上是你思考这个问题的方式。它是感觉运动处理。感觉输入，然后你在中间做一些事情，然后输出行为，这是对感觉的反应。

人类做得更多一点，因为我们存储了过去学习的信息，我们甚至可以在没有刺激我们的黑暗房间里反复思考。这可能会导致我们做一些事情，比如我最好起床去小便，因为我感觉半夜需要小便，你知道，你会反复思考，或者你可能会说，我忘记做某事了。我要下去

洗我的内衣，这样明天我就有干净的内衣了，即使除了你之前生活中发生的事情的想法之外，没有任何东西刺激到它。所以这就是大脑的目的。它是将感觉信息输入并将其转化为运动代码，这是对感觉的反应。

我的一些哲学朋友，并非所有，可能甚至大多数都不是，但一些优秀的朋友怀疑，我们仅仅通过思考大脑中流动的机械信息片段就能真正理解人是什么。我们可能需要比这更多的东西，不仅仅是潜在的物理物质。我认为大多数工作中的神经科学家在这种方式上或多或少都是唯物主义者，而不是

某种非唯物主义者，我们需要更多东西的态度。是的，我认为除了巨大的复杂性之外，里面没有任何魔法。但我想说的是，在我看来，他们是正确的，而这并非所有神经科学家都认同，那就是

如果你试图理解一个人，这实际上取决于你对“理解”这个词的含义。你会听到我在我们的小讨论中多次说，我们现在可以非常详细地描述大脑，但理解它则是另一回事了。我不确定每个人都完全理解他们对“理解”这个词的含义。

这就是为什么我们有哲学系。

没有简化。如果有的话，大脑就会更简单。足够公平。人脑，我们比其他动物有更多神经元吗？相对于我们的体型，我们的大脑比大多数动物都大。所以我们是大脑化的。这当然是我们变得聪明的神奇成分的一部分。但我们远没有最大的大脑。大象和鲸鱼没有。

拥有比我们大得多的脑，但它们并不比我们聪明。但它们有许多身体需要在世界上移动，而且它们有很多感觉需要从它们非常大的身体带入大脑。它们的一部分大小是为了处理更大的肌肉和更多的感觉器官。所以这不仅仅是那样。正是因为在我们的大脑中，除了

对于它的尺寸来说很大之外，还有很多我们所说的联想皮层，如果你移除，如果病人有肿瘤，这可不是一件好事，但如果你在联想皮层有肿瘤，它可以被移除，而病人仍然完好无损。

他们失去了一些东西，但没有人确切知道他们失去了什么。可能他们失去了一些他们曾经拥有的记忆的代码，但记忆是以许多不同的方式编码的。也许这些东西可以丢失而没有被注意到。我们比任何其他动物都有更多这种联想皮层。好的。大象和鲸鱼的字面意思是神经元更多，还是它们的神经元更大？

它们的神经元更多。它们的神经元更大，但它们更多。但即使是神经元的数量也有些令人惊讶。我认为乌鸦，鸦科鸟类，这些非常聪明的鸟类实际上比我们拥有更多的神经元。但它们非常小。它们真的挤在那里。所以我认为数量……

更大并不一定更好。我认为，成为一个人，这是必要的，但还不够。让我们回忆一下神经元的基本故事。有一些输入，然后有一些输出。我以及听众的一些细节可能模糊不清。是的，你可以把神经元想象成你可以想象的人脑。

人脑，正如我所说，你从感觉器官获得输入，你反复思考这些信息，然后你决定做某事。一位老师可能会问一二年级的孩子，五加八等于多少？

学生们会仔细思考。如果他们知道答案，那么他们就会向他们的三角肌发送信号，举起他们的手臂并摆动他们的肱二头肌和肱三头肌。这就是整个大脑正在做的。你可以想象一下，这是每个神经元都在做的。它得到所有这些输入。如果……

它们足够强大。这可能是如果足够多的神经元同时放电，或者放电的神经元特别强大，

那么神经元就会接收这些信息，并决定值得与正在倾听它的输出伙伴分享。然后它会将这些信息发送出去进行处理。所以为了使这一点更技术化一些，在突触位点进入的输入正在进入神经元的树突，这是一个局部、非常复杂的树状分支

结构，当你通常看到神经元的所有那些电线从它伸出来时，你看到的是树突。

如果你仔细观察一些这些图画，你会看到一根电线没有那么多分支，它走得很远。而且通常情况下，我们甚至不知道它去哪里，因为它走得太远了。它可以到达另一个皮层。它可以沿着脊髓向下。这就是发送信息到其他细胞的轴突。所以信息通过称为树突的细胞天线进入，输出从细胞体通过轴突发出，轴突到达其他细胞。

所以你，这很好，你有点拟人化了一个单独的神经元，它得到一些输入，然后它决定给出输出。如果我给神经元某些输入，我们对它是否会激发轴突了解多少？所以我们知道细胞有一个阈值。也就是说，它必须获得一定的输入强度才能引起注意。这与人非常相似，你知道。

正常一天的背景噪音不会引起你的注意，但非常大的噪音会。

然而，在晚上，当一切都非常安静时，即使是很小的噪音也会引起你的注意。神经元也差不多。它们正在寻找当时高于噪声的信号。这些信号可以被放大，如果神经元看到该信号并看到它的显著性和重要性，它就会向其所有目标细胞发送信号，并

让这件事发生在它身上，你应该注意。这有点像Twitter或XFeed。你会收到很多信息。我不这样做，但我假设你会收到很多信息。如果其中一条信息对你来说非常有趣，你就会把它发送给你的关注者。

我们会说，这是一个比喻，但它不是一个比喻。它实际上是你的大脑。它只是一堆神经元。这就是正在发生的事情。信息通过你的感觉器官和你的神经元进入。注意到它的显著性，然后将其发送到你的手指，以便你可以将其发送到你的其他大脑。所以相互连接的大脑网络非常类似于大脑中相互连接的神经元网络。

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我知道神经元之间的连接真的很重要。这就是我们将花费大部分时间讨论的内容。但是，单个神经元是否都具有相同的算法来在获得特定输入时放电，或者不同神经元是否以不同的方式编程？这些程序会随着时间的推移而改变吗？

好吧，神经元肯定以不同的方式编程。某些神经元，当你激发它们时，只会响应单个所谓的动作电位。这是离开轴突并向下与其他细胞交流的电信号。其他神经元，当你激发它们的树突输入时，它们会响应

一系列多个动作电位。它们用动作电位的频率来编码信号的强度。所以这是一种

幅度输入正在以频率在输出中编码。如果你想到无线电，输入侧是调幅，输出侧是调频。而某些细胞中的某些调频与其他细胞的调频非常不同。

这非常复杂，并且与膜中允许离子（改变细胞电位的带电离子）通过的特定通道类型以及如何通过有关。

这些响应是线性的还是非线性的。它通常是一个极其非线性的系统。所以很难说所有神经元都是一样的。说所有神经元都一样是错误的。但即使是模拟单个神经元，查看神经元正在做什么的最简单方法是从神经元记录，同时你进行来自刺激的阶跃函数去极化，并观察它的响应。如果你只查看膜中携带这些离子的通道，实际上它太复杂而无法建模。

而我们的大脑中有860亿个这样的神经元一直在喋喋不休。它们中的每一个都接收来自大约10,000个不同神经元的输入。而它们中的每一个都在向输出的10,000个不同的神经元发出信息。这就是为什么我说描述它是可能的。理解它，那是另一回事。

神经元是专门设计的，还是单个神经元内部的程序可以随着时间的推移而重新编程？好吧，我们肯定学习。当你问一个孩子这个问题，他们通过激活他们的三角肌并上下举起他们的手臂来回应时，这显然不是

神经系统的遗传设计特征。在他们学习语言之前，在他们的老师说“不要喊叫，举手”足够多次以至于学生学会举手之前，他们并不理解语言。所以我们的大部分布线

允许哺乳动物，尤其是人类拥有这些行为，必须来自经验，而不是来自遗传程序。而这正是……，你知道，经验如何修改布线图的深刻谜团之一。当然，但我猜我的印象，这可能是错误的，是学习这些行为，对刺激的反应，是神经元之间布线的问题，而不是单个神经元的编程问题。

两者都是。两者都是。好的。明白了。布线绝对是我们现在可以研究的，但肯定有一些情况，神经元的敏感性似乎能够根据经验而改变。然后因此突触本身会根据经验变得更敏感或更抑制。即使布线没有改变，连接的强度也可以修改。

所以一切。如果它可能有用，进化就会利用它。但它不是为了被理解而设计的。这就是为什么它有多复杂并不重要。所以它只需要工作。是的，我们不期望有人去调试程序，对吧？它只是应该完成它的工作。是的。

所以，好的，让我们进入这些连接。我们有大约860亿个神经元。正如你所说，它们每个都连接到数千个。而整个系统，所有这些连接的集合，这就是连接组，对吧？这就是我们所说的连接组，是的。而连接组的概念，或者至少可能是它的标签，是相对较新的。它不是100年前的。

不，我的意思是，即使是想象一下获得所有电线的完整描述，这也是一项技术挑战。这直到最近才有可能。但所有这一切的灵感都始于神经科学本身的开始，从第一个……

真正的神经科学家，拉蒙·卡哈尔，这位西班牙教授使用了一种由另一位教授，一位名叫卡米洛·高尔基的意大利教授制造的染色剂，这种染色剂随机地染色了非常少一部分的神经细胞。这似乎是染色剂的一个坏特征，它只染色了1%的细胞，但它是随机的1%。

但正因为如此，卡哈尔可以看到，拉蒙·卡哈尔是他的全名，可以看到一个细胞的精确连接性，就其轴突去向以及其树突的样子而言。他发现存在我提到的这种定向网络，其中输入通过树突进入，细胞的输出是轴突。

由此，他推断大脑一定是由这样的电路组成的。而这只是非常困难……

想出能够让你看到所有连接的策略，而不仅仅是很小一部分。在我神经科学成长的大部分时间里，卡哈尔风格的图画，即神经细胞连接方式的简笔画，是基于稀疏标记技术，这就是我们成长的方式。我认为许多人认为这就是大脑

直到你实际上可以看到一切。当你看到一切时，你会发现，毫不奇怪，它比这些简笔画复杂得多。那是什么时候，卡哈尔？我们什么时候开始做这个？卡哈尔什么时候做他的染色？哦，卡哈尔在1880年代到1980年代做了他的工作。

左右。我相信他在1906年获得了诺贝尔奖。哦，早期获奖者之一。太好了。和高尔基一起，是的。是的，和高尔基一起。早期的诺贝尔奖之一。所以连接组，如果我们已经有这些数十亿个神经元，连接组显然将是一个挑战，仅仅是列出它们。这就是我们想象的挑战吗？就像在某个时候，我们将绘制人脑中每个神经元与其他每个神经元之间的连接？

是的，我的意思是，它已经在一种小型线虫，称为秀丽隐杆线虫的线虫中完成了，它只有300个神经细胞。而第一次尝试这样做使用了电子显微镜，大约花了10年时间。最近，人们一直在果蝇身上这样做，并且《自然》杂志有一整期

在10月份，有很多关于果蝇连接组的文章。同样，它微不足道。我们一直在做整个人脑的立方毫米，它比其他两个数据集都大，但立方毫米就像人脑的百万分之一。什么都不是。但这却是1400TB的数据。

1.4PB是正确的术语。这简直是疯狂的。我们几个月前刚刚发表了这个。所以是的，我认为现在有可能这样做。但最终，你将拥有一个极其复杂的布线图。但这将是一个数字布线图。它将适合分析。

例如，我们的数据集可在谷歌上在线获取。谷歌是我们制作这个布线图的同事。所有1.4PB以及所有分段的电线都对任何想要查看它们的人可见。

所以如果果蝇，这是我们已经完全绘制的最大的连接组，到目前为止是这样吗？我们现在正在研究。我们还没有发表关于几种斑马鱼连接组的研究。有趣的是，斑马鱼的大小与果蝇差不多，神经元数量也差不多。但斑马鱼幼虫大约长几毫米。所以它是一个更大的……

它有更大的大脑。但我们现在正处于一个非常陡峭的攀登斜坡上，朝着越来越大的动物前进。这是否意味着我们理解了果蝇？就像我们可以把果蝇放在电脑上，然后告诉你它会做什么？是的，我的意思是，我希望你能制作一个布线图的数字孪生，然后将感觉输入发送到感觉纤维，你就会得到运动行为。

当然，这并不那么简单，因为我们谈到的所有其他事情，突触的强度，细胞反应的非线性，以及最重要的是

不同的输入激活细胞的时间。既有兴奋性输入，也有抑制性输入，以及调节性神经递质输入。所有这些都潜伏在布线图中，但不是物理的。布线图只是向你展示信息可能流动的方向，但它并没有向你展示信息是如何通过这些电线流动的。

明白了。所以即使是在秀丽隐杆线虫这样的生物中，它只有300个神经元，我们也知道完整的连接组，但仍然还有很多数据有待收集，才能真正地复制或模拟人工线虫。

对。我认为这是希望。也许在那里是现实的，但它是该动物中的一个非常非线性的系统。它是一个高度进化的动物。你可能会认为因为它只有300个神经细胞，所以它很原始。它并不原始。它已经弄清楚了如何只用300个神经元就拥有完整的行为库，使其能够生存数十亿年。与我们这些新手，我们人类相比，它是一个古老的动物。对。

30万年。这让我回想起，因为这是播客的第300集左右。在我早期的几集中，我与普林斯顿大学研究长寿的科琳·墨菲一起做过节目，她研究秀丽隐杆线虫。你知道，她会修改它的DNA以使其活得更久。所以，是的，这只小小的线虫很勇敢。我认为它会教给我们很多东西。是的。

是的，它是一种极好的动物。我认为一件很清楚的事情是，仅仅看看它的布线图。同样，它比它应该的要复杂得多。如果一个人必须设计一个300个神经细胞的行为网络，它不会像秀丽隐杆线虫那样。它有更多的电线，而且我们大多数人真的不知道它们为什么在那里。现在，对于秀丽隐杆线虫，我假设

好吧，我不应该假设这些事情。我应该向我在这里交谈的专家提出问题。每一条线虫都拥有完全相同的连接组吗？因为我猜对每个人来说情况并非如此。你问这个问题很有趣。在几年前发表在《自然》杂志上的一篇论文中，我

我和梅珍实验室、哈维·塞缪尔实验室以及我的实验室的几位作者一起，绘制了我想大约12只动物的神经连接图，而且它们是基因相同的。它们都具有完全相同的基因组。

看看神经连接图的变异程度如何。其中一个结果是，大约40%的一个神经细胞与另一个神经细胞之间的连接对于每只动物来说都是独一无二的。

而这些动物是相同的。这些动物什么也没学，或者学得很少。因此，很明显，它们在很大程度上具有基因决定的神经连接图。因此，存在许多似乎没有任何目的的有趣的变异性。但功能上最重要的连接

通常来自通过许多突触连接的神经细胞。——好的。——而这些连接在每只动物身上都存在。变化很大的连接是超弱的连接，其中一个神经细胞在一个神经细胞上形成一个突触。所以这是一个背景，要么是噪音，要么是有其作用，

在这种情况下，特定神经细胞是否与另一个神经细胞弱连接并不重要，因为它只是背景的一部分，可能会保持细胞活跃，但它并没有真正告诉你任何对行为很重要的信息。

这并非我们所预料的，但这正是我们所预料的。太棒了。不，我的意思是，这几乎就像垃圾DNA一样，对吧？我们的DNA中有非编码部分。我们有一点垃圾连接组。对。我们在哺乳动物身上也做了同样的研究，观察到与肌肉的连接，一种位于小鼠头部后部镜像对称的特定肌肉。对。

同样，每个神经连接图都不同。但我会说，以一种基于规则的方式，它们在轴突的大小方面都具有相同的范围，就其连接的肌肉纤维数量而言。但每个轴突进入肌肉的特定位置在不同动物之间是不同的。因此，系统在蠕虫和哺乳动物中进行自我组织以发挥作用，但是

但是还有一定数量的东西留给了，我会说，机会或最终对生存不重要的事情。否则，它们本来就会受到高度限制，从而导致变异性。本期《心灵空间》由BetterHelp赞助。让我问一下，你希望你的2025年的故事是什么？

谢谢。

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所以现在收听本播客的每位听众

他们的神经元正在非常非常轻微地重新连接，因为他们正在从我们的谈话中获得一些信息。我的意思是，这几乎让我想知道，神经元是如何知道如何重新连接以使这些信息被存储的？但这是否是我们有线索的事情，或者这是一个很大的悬而未决的问题？我可以对此进行一些含糊其辞的解释，但我对此思考了很多。我认为一个神经细胞

作为一个活的生物，它是一个单细胞生物，就像草履虫或变形虫一样，但它生活在一个非常奇怪的水池里，那就是你的头部。它不知道它在你的头部里面。它不在乎你是否正在吃三明治或收听播客。它就在那里，它必须做某些事情才能生存。

因此，它所做的一切都是为了自身的生存，因为它是一个具有生存意志的单细胞生物。而这些事情最终会产生基于学习的神经连接图。

你知道，从它们的视角来看，它们不知道它们在做什么。它们只知道，如果它们不做那样的事情，它们就会受到惩罚并死亡。它们就像我们一样。它们不想死。为什么它们像我们一样？因为我们是由神经元组成的。这就是为什么我们不想死的原因。因为我们的神经细胞不想死。我们为什么吃巧克力曲奇？因为我们的神经元想要葡萄糖。我们只是我们所有神经元的体现。所以我们只是在做我们的神经元所说的。

我的意思是，我完全同情并赞同这种观点。我想知道我们对声波撞击我的耳膜到我大脑皮层深处的神经元加强此处和那里的突触的旅程可以具体到什么程度。

我的意思是，我们知道吗？这就是你所说的吗？是的。不，我们推断它一定是这样的。我们当然知道在视觉系统中

在动物模型中，当动物看到特定的光点或光线时，你从大脑后部的视觉皮层（枕叶皮层）记录，我们看到细胞做出反应。我们知道细胞正在对视觉信息做出反应。事实上，许多现代人工神经网络，卷积神经网络，都是基于

基于两位诺贝尔奖获得者Hubel和Wiesel的最初研究，关于世界上的视觉信息是如何分解成这些非常小的想法，然后重新组合在一起以给我们提供感知的。所以它非常有影响力，到目前为止所知的一切，但这只是这座没有人知道有多大的巨大冰山的一角。

我很想更深入地挖掘一下，卷起袖子，就像那样，进入这里的实验方法。我的意思是，你提到了19世纪后期发生的事情。但是如果我去剑桥参观你的实验室，或者你在河对面？你在剑桥吗？我在剑桥。你在剑桥。那里正在发生什么？你正在使用哪些最重要的技术来观察神经元及其连接？我的意思是……

几年前，也许15年前，我们认为Cajal Golgi染色（稀疏的）的解决方案可能是做完全相同的事情，但用不同的颜色标记每个细胞。因此，与其有一个你无法追踪任何导线的大棕色块，如果每个细胞都是不同的颜色，但看起来像Golgi染色，那么你应该能够追踪每个细胞，即使它们被密集标记。我们称之为Brainbow和酶。

它确实作为屏幕保护程序和类似的东西，海报，非常有用。对于我工作的周围神经系统等某些神经系统部分，它非常棒且信息量很大。但在大脑本身中，导线非常密集，这种基于荧光的方案，至少使用标准的衍射极限荧光显微镜，没有足够的解析度来观察导线。因此，我们深入研究了……

一种不同的方法，即连续切片电子显微镜。我稍后会解释这意味着什么。人们长期以来一直在进行连续切片电子显微镜，但直到最近才以获得神经连接图的目的进行。这是一个相对较新的想法。连续切片的意思是，你有一块大脑

在某个时候，我们希望是一整个小鼠大脑，但还没有，有一块大脑，你把它切成非常非常薄的片。每一片的厚度可能只有人类头发厚度的千分之一。所以我说的非常薄，30纳米，或者现在使用技术，可能是10纳米厚的切片。大脑块在一个

重的树脂塑料中，并且已经浸渍了电子会响应的重金属，如锇、铅和令人难以置信的是铀。不是高放射性铀，而是贫铀，但它仍然是重金属，具有充满大量质子的巨大原子核。你知道，一个原子有原子核和电子。原子核中有很多质子，

然后电子飞驰而过会被该原子核吸引，并会改变它们的轨迹。这就是电子显微镜使用这些重金属染色样品的工作原理。所以我们有一个非常薄的切片。特别是锇，它喜欢细胞的膜，细胞的边界。

因此，当电子靠近边界时，它们会以一种你看到来自膜的信号的方式发生偏转。你可以看到细胞核的膜，你可以看到线粒体的膜，你可以看到突触小泡周围的膜，你也可以看到整个细胞周围的膜。它们很漂亮。电子显微镜非常漂亮。

你拍摄这些30纳米切片之一的图像。你看到所有东西在哪里，但你只是看到穿过这个大碗意大利面条的薄片，肉丸可能是细胞体，意大利面条是所有的导线。所以你看到的只是一堆被切断的小导线。你无法追踪它们，因为它的厚度是30纳米。

但下一个切片，来自同一个大脑，只是深入到同一体积中30纳米。因此，肉丸可能会变大一点。如果意大利面条是笔直的，那么它会在同一个地方。但如果意大利面条是斜着的，那么它在下一个切片中的位置会略有不同。你一遍又一遍地对数千个切片重复这个过程。

然后你追踪出来。你可以手工完成。然后，一旦你手工完成，你就可以从一个切片到另一个切片再到另一个切片地给同一个物体着色，并获得它的三维版本。然后你可以训练一个分类器，这样机器学习就可以代替人类。这就是我们，在谷歌的帮助下，所做的。这在你刚才所说的话中是隐含的，但30纳米切片小于细胞的大小。

它小于突触小泡的大小。对。是的，细胞体大约是30微米。明白了。30纳米是，你知道的，千分之一。这是一种你必须用来直接切过细胞的非常锋利的刀。它是一把金刚石刀。唯一可以做到这一点的刀具是金刚石刀，它比锇更硬。

和铅以及树脂。因此，但即使是这些刀也会磨损。因此，在大约3000个切片之后，我们必须更换刀具，而刀具很贵，我们可以重新磨削这些刀具，你知道的，但是这并不是，这并不是胆小的人能做的。这不像你只是开始，然后你说，好吧，我们都完成了。你必须一遍又一遍地重复这个过程。然后你有了这个数据集，你已经拍摄了

如果一个切片足够大，它可以是半太字节的数据，一个切片。如果它是一整只老鼠，那么每个切片的数量将是每切片一个太字节的数据。你必须一遍又一遍地重复这个过程。你可以想象它加起来，这里一个太字节，那里一个太字节。最终你会得到PB甚至EB。很快你就会谈到真正的内存。是的，绝对的。我认为大多数……

这其中很多都是自动化的，还是只是一些非常勇敢的研究生？不，不，不。好吧，它开始时，是研究生非常痛苦，每个人日夜轮班才能使这项工作成功。现在它是自动化的，但事情经常会坏掉，所以仍然有很多手动中断。

但我们现在有一台非常非常快的蔡司公司制造的电子显微镜，它有多个光束同时扫描样品的不同区域，这为我们节省了很多时间。但拥有这些设备非常昂贵。这些都是数百万美元的显微镜，以前不存在，而且它们是

它们是专门为此目的而建造的。我们的实验室拥有这些设备中的第一台。现在他们正在销售它们。它们并没有以每台500万美元的价格疯狂的速度下架。但世界上可能有10到15台这样的设备。我的印象是……

稍早的时候，人们正在做一种粗粒度的连接图工作。就像他们会观察比细胞更大的大脑小块，并询问它们是如何连接在一起的。但现在我们显然正处于单个细胞水平。是的，总是存在绘制细胞群体的可能性。

我们称之为投影组学而不是连接组学，你观察的是从一个地方到另一个地方作为束运行的整个细胞群体的投影。这已经知道了很长时间了。但是个体连接性，一个细胞如何连接，

将它的轴突分支发送到其他地方，以及所有与该细胞的树突交谈的轴突是如何排列的，这就是连接组学。没有其他方法。好的。而且，我的意思是，现在哪个更受关注？比如做一只老鼠，也许你可以做整只老鼠？或者只是攻击人脑，即使这是一个更大的长期项目，但我们最终会做到？

现在，我们肯定认为老鼠是下一个。我们得到了资助。有一个实验室联盟正在共同努力，以证明做整个小鼠大脑的可行性，这将大约是1000PB或一百万TB，一个EB。所以我们还没有准备好做整个小鼠大脑，但我们现在正在构建工具，在这个为期五年的时间里，我们将做到。

表明，如果你只是按比例放大现在正在做的事情，这个实验室小组，再次在谷歌的协助下，我们可能在大约五年内开始做整个小鼠大脑，并且可能在大约五年内完成整个小鼠大脑，至少是整个小鼠的成像。当你拥有如此多的数据时，我们谈论的是PB、EB，新的希腊前缀，

我被想象如何处理它所吓倒了。仅仅筛选这些数据听起来就很困难。我相信机器学习会有所帮助等等，但这一定是研究计划中很大的一部分，试图弄清楚你实际上可以从硬盘驱动器上的所有这些位和字节中提取什么。是的，我对此比有些人更不担心。我认为当人类基因组被

有很多反对者说他们不确定这是否真的值得去做。还不那么清楚。事实上，基因组学，基因图谱的绘制……

从它的开始就走了很长一段路，但它的大多数用途在当时产生时并没有预料到。所以我并不太担心人们找不到它的用途。如果你和任何神经科学家谈话，并说，你对神经回路感兴趣吗？几乎每个人都会说，是的，我感兴趣。但我当然无法访问它们。所以我从事更高层次的工作。

但如果你可以访问它们，你就会使用它们。证据在于，那些研究秀丽隐杆线虫和那些研究果蝇的人，现在已经有神经连接图了，他们一直都在使用它。它对每个人来说都是根本性的。它改变了

这些领域。我说这意味着一些事情。如果你在老鼠身上做了这件事，因为在老鼠身上工作的人比在果蝇身上工作的人多得多，我认为这对许多科学家来说都非常重要，而我无法想象。是的，不，我很乐意接受这一点。但是当你提到它已经改变了秀丽隐杆线虫和果蝇时，它能帮助我们做什么？

是的，所以这些动物中有很多运动程序和感觉程序，直到你有了神经连接图，你才知道如何从感觉过渡到运动行为，这仍然是一个深奥的谜团。

现在，人们第一次可以对这如何体现在神经系统中进行有理有据的讨论。不再是理论上的讨论，而是在基于实际数据的经验性讨论。这将一个理论性课题。

现在变成了一个实际的科学学科，其中有数据需要处理。我认为人们喜欢数据，因为数据很容易。人们通常不会这样想，但基于真实数据生成假设比从基于猜测的假设开始要容易得多。

然后尝试看看它在动物身上是否正确。大多数科学都是这样做的，这种演绎的方式，你从一个假设开始，然后你测试它。但如果你反过来做，你会更安全，因为你看到的一切都确实存在。因此，你的理论将更好地与你所看到的内容相匹配。我认为天文学也是如此。你有很多理论，但没有什么能取代望远镜。

是的，没有什么能比得上数据。但我们之前说过，神经连接图只是故事的一部分。单个神经元本身也相当复杂。那么，这是否与布线并行进行的持续性工作？哦，是的。是的。我认为很多科学家都在工作——事实上——

这早于连接组学，人们研究离子通道在兴奋性中的作用。有很多实验室都在做这件事。人们用膜片钳、尖电极和细胞外电极记录神经元的放电模式。

有很多信息，每年发表数千篇论文论述这些主题。事实上，发表了如此多的内容，以至于没有人能够容纳其中的所有信息。

微小的泽字节大小的头脑。好吧，然后说到人类，我们确实，再次更正我如果错了，但我印象中我们有一个大脑计划，旨在有一天绘制人类神经连接图。你是其中一部分吗？这还在继续吗？我知道有一些资金。我认为，我认为就绘制整个大脑而言，

在突触水平上绘制神经连接图。老鼠是顶峰。我认为关于如何获得非常新鲜的人脑来绘制这样的地图，存在一些非常复杂伦理问题。我不知道究竟如何在不违反法律的情况下做到这一点。

或者伤透某人的心。你必须做一些可怕的事情。对于老鼠来说，不需要知情同意。这是牺牲一只老鼠，但这只老鼠以后会让很多船漂浮起来。但是是的，对于老鼠来说，人们可以以一种没有……

与死后降解相关的伪影。而对于人类，你不能使用人类，直到他们脑死亡，基本上是这样。但到那时，神经连接图可能已经受到影响了。所以基本上，你很委婉地表达了这一点，但是一旦我们死了，我们的大脑就开始腐烂了。我认为是这样。我的意思是，一些科学家说，如果死后大脑不太老，你仍然可以从中获得非常有用的数据。对。

但是，你知道，不太老是什么意思？我们知道，在没有氧气的情况下七分钟后，成年人基本上就死了，因为他们的脑部不再工作了。所以，但是大多数从尸体获得的死后大脑是在死后20小时或40小时后才第一次放入固定剂的。所以，你知道，

想象一下你坐在某人的床边等待他们死去，这有点令人毛骨悚然。那一刻，你把他们浸在多聚甲醛中。我不想去那里。我刚去过那里，但我不想去那里。

尤其是因为我们关心的不是单个细胞本身，而是它们之间的连接。你可以想象这些会很快腐烂。没错。或者一些细微的东西会膨胀，事情看起来会不一样，你不会真的知道你是否在看正常的东西。好吧，让我们把人类状况的可怕现实放在一边，然后考虑一下老鼠。对不起，还有一件事。这是一个泽字节。现在，一个泽字节的数据，不仅……

很难想象，但这大约相当于一年中世界上的数字内容。即使我们能做到，也没有人真正知道该如何处理它。这给在计算机中模拟人类的想法泼了一盆冷水，对吧？

我认为即使是用只有300个细胞的蠕虫在计算机中进行模拟。所以我并不太担心。我认为，正如我所说，我们可能能够做到最好的是详细描述存在的东西，但这与说我现在可以预测它的行为大不相同。我理解它。说实话，没有人能够掌握这么多的信息。我给出的比喻是，

你了解纽约市吗？你会说，这是一个愚蠢的问题。你是什么意思？同时发生的事情太多了，而且复杂性太高了。我会说，如果你不了解纽约市，那就忘了大脑吧。它比纽约市复杂得多。好吧，让我们深入探讨一下究竟可以理解什么和不能理解什么的问题。我的意思是，是否有希望

在我们测量神经连接图的过程中，我们发现了组织原则，你知道的，神经连接图显然不是随机的。是的。我的意思是，我个人认为可能有一些连接规则。也许你会称它们为主题或其他什么，最终是有用的。但这有点像

基因组，你知道的，你有很多基因。它们中的每一个都是独一无二的。它们是独一无二的，因为它们是为了特定目的而进化的。在我们的大脑中，我们都有独特的记忆，这些记忆是与我们特定的经历相关的。我不确定是否有任何方法可以压缩它。也许最终可以理解经验如何……

产生一个与该经验兼容或体现该经验的神经连接图。一旦你对一个例子有了它，你就可以概括这个想法。但我们离获得这种深刻的洞察力还差得很远。这是一个真正困难的问题，我认为我经常思考这个问题。这些问题，尽管人类思考了很长时间，但我们仍然没有入门。

这就是你如何将一种经验转化成一种类似于反射的东西，这种反射是通过，在反射的情况下，是通过构建具有特定神经连接图的大脑的遗传机制产生的，这种大脑可以筑巢，或者动物可以理解另一种鸟的特定声音是同种动物。

我不明白这是如何做到的，但至少你可以想象从基因到神经系统的全部途径。但是你如何将一种经验转化成一个稳定的、被学习的、对你来说是独一无二的神经连接图，因为你学习了这个事实或这个记忆，除了你之外没有人拥有它？这是一个非常困难的问题。好吧，它至少触及了哲学家所说的意识的难题，对吧？我相信你很熟悉。

我从未听说过它被称为难题。我的意思是，我知道这是一个难题。我经常说我不确定人们所说的意识是什么意思。

再说一次，我更像是一个科学家而不是哲学家，但我只会问这个问题，如果一个活的有机体对它的环境做出反应，并对环境中的某些东西做出反应，某种刺激，那么这个东西有意识吗？当然。我会说是的。如果它有意识，那么每个细胞都有意识。对。

如果每个细胞都有意识，那么当我们谈论意识时，我们究竟在谈论什么？所以我认为有些人认为意识是对正在发生的事情的持续评论，使用语言。那么，当然，只有人类才有，因为我们是唯一拥有语言的动物。但是当我看着我的狗想要出去，它只是盯着我看的时候，我觉得它知道自己在做什么，以及它想要从我这里得到什么。它是有意识的。

我认为当我看着变形虫，你把光照射到变形虫在载玻片上的水池的一部分，你让它变得非常热，而变形虫远离热量移动时，它是有意识的。它知道自己在做什么。所以我实际上不确定这个词是什么意思。说实话，我不是想在这里开玩笑。我深深地不确定这是否是哲学家们的一个重大难题，以及

为什么？我的意思是，我认为每个生物都是有意识的。我知道哲学家们说你不知道你在说什么，因为那不是意识的意思。但我认为在我们所拥有的和变形虫所拥有的之间，这是一个滑坡。

我认为肯定有，你知道的，进展，一个光谱，对，介于两者之间。但在哲学界，意识的难题实际上应该有点自嘲，与意识的简单问题形成对比。意识的简单问题应该是感觉输入如何——

产生运动反应和行为。这是简单的问题。难题应该是，我们如何获得内在体验？我们如何知道看到红色或品尝辛辣食物是什么感觉？笑话当然是，简单的问题非常难，而难题是不可能的。是的。我的意思是，我认为问题的一部分是语言陷阱。

我们人类如此专注于用语言来描述世界，以至于我们最终得到的是语言问题而不是大脑问题。我认为这是，你知道的，根本上大脑存在于语言之前。它们不在乎语言。所以我……

我不太喜欢关于这方面的许多语言论证，因为在某些情况下它们是自相矛盾的。你知道的，你产生了悖论。一个悖论的一个很好的例子是……

一个光粒子，一个粒子还是一个波？这似乎是一个真正的问题。就像光粒子总是处于这个困境中，这种混乱中。我是这个还是那个？没有光子关心。这对光子来说不是问题。它只是语言的问题，对吧？对于

我今天早些时候在给学生们讲这个，所以我觉得这是一个很好的类比。但是，好吧，让我们回到稍微不那么哲学化、更实际的问题上。我的意思是，认为理解大脑的连接图谱将有助于我们理解……是否是一个合理的愿望？

我们如何获得感觉，或者我们如何进行认知，或者人类的其他各种心理方面与大脑中发生的生化过程有何关联。是的。我的意思是，我认为你刚才说的所有事情都需要一个连接图谱，它会让我们对处理过程是如何进行的以及为什么，你知道，它……

对于某些问题，你需要很长时间才能得到答案。而对于其他事情，几乎是瞬间的。这是同一个神经系统，但网络的某些部分必须更加努力地才能回答某些问题。我们并不完全理解在你得出答案之前思考某事意味着什么。但你可以在动物身上看到，你也可以在人身上看到，有些问题你问的时候，一个人必须停下来思考正在发生的事情。是的。

信息去哪里了，暂停是必要的？而且，你知道，它可能正在尝试各种不同的答案库来决定哪个是最合理的。它可能正在搜索在许多弱激活的路径中意义最大的路径。我一直都在思考这些事情。我给学生们举的例子是想象一个人。

然后我说，想象一个戴帽子的男人。想象一个戴着高帽子的男人。想象一个戴着高帽子的男人，他留着胡子。想象一下你想到的这个男人，他自己也很高。在某个时刻，如果你是美国人并且认识你的总统，那么“林肯”这个词可能会出现在你的脑海里。发生了什么？你知道，我

当我让你想象一个男人时，你可能确实弱激活了林肯，以及其他一千万个男人。当我想到一个戴帽子的男人时，你就会激活一个更小的子集。然后最终，你给予足够的刺激，最终林肯达到阈值，

这就是发生的事情。你知道，我不知道。我的意思是，看起来它只是一堆轴突激活了你的林肯回路，最终使它达到阈值。然后林肯就出现在你的脑海里。

好吧，这就是我发现引人入胜的地方。我的意思是，你刚才使用了“林肯回路”这个词。你没有说“林肯神经元”，对吧？我大脑中并没有一个神经元专门负责亚伯拉罕·林肯。我们之前听说过“詹妮弗·安妮斯顿神经元”。但是，我的意思是，你知道那个故事吗？你能解释一下当时发生了什么吗？好的，告诉我们吧，因为我们的一些听众年纪太小，从未听说过“詹妮弗·安妮斯顿神经元”。是的。

是的，这真是太神奇了，在接受手术的人类中，通常是癫痫手术，为了让神经外科医生知道他们切除的大脑区域是否会阻止癫痫发作，病人必须在手术过程中保持清醒。这些病人反复发作癫痫。当病人清醒时，

其他科学家，也许是同一个神经外科医生，但他们正在刺激各种……

神经细胞或从中记录。在这个特定的病人身上，他们正在记录大脑中储存面部信息的部分。他们只是在一台幻灯机前闪过一张又一张图片。他们记录的一个细胞在詹妮弗·安妮斯顿的图片出现时亮了起来。但当哈莉·贝瑞的图片出现时，它却很安静。而且它很安静。

当布拉德·皮特和她在一起的时候非常安静。但当她独自一人时，它就发射了。他们还有另一个细胞，比尔·克林顿的图片，总统的图片，这是在做这件事的时候，它发射了。但他的签名也让这个细胞发射了。

这表明这是一个与比尔·克林顿相关的细胞。可能还有一个哈莉·贝瑞细胞，但这个詹妮弗·安妮斯顿的细胞

细胞没有对埃菲尔铁塔、蜘蛛、篮球运动员或布拉德·皮特和她一起的图片做出反应，只有她自己。只有这一个。这表明大脑正在编码这些信息，但这并不是一个细胞。它只是在特定情况下被激活的细胞回路的一部分。是的。

所以可能还有很多其他细胞做同样的事情。他们只是跟踪了非常少量的细胞，并没有一个细胞负责詹妮弗·安妮斯顿。

而且甚至可能并非只有这个细胞对它做出反应。对。只是对詹妮弗·安妮斯顿做出反应的细胞网络，当它们都活跃时，它们会一直到达听觉系统，最终到达你的舌头和嘴巴。所以你可以说，你可以在脑海中听到詹妮弗·安妮斯顿，你也可以说詹妮弗·安妮斯顿。但这些相同的细胞，其中一些可能是另一个网络的一部分，

导致其他事情，他们只是没有测试，因为他们只有几分钟的幻灯片要展示，然后他们就必须继续了。我想那是一个知情同意的情况，我猜想。我想我试图理解的是，理解连接图谱是否会帮助解决这类问题。它会帮助我们说，哦，好吧，

我注意到当给你看詹妮弗·安妮斯顿时，这个细胞会亮起来。让我们回到连接图谱，预测哪些其他细胞也可能亮起来。这是一种合理的假设吗？是的，我认为你最终希望能够看到某种感官输入的物理体现。

以及它做了什么。不过，它可能不会从人类大脑中的詹妮弗·安妮斯顿开始。我认为这可能是在蠕虫、鱼和苍蝇身上完成的。然后我们希望……

在老鼠身上。但这是一个非常困难的问题。它之所以是一个难题，是因为细胞不仅与詹妮弗·安妮斯顿的刺激有关，每个细胞都有10000个输入。因此，细胞以它们必须存储的方式参与许多不同的回路，大脑必须存储你所知道的一切

你所能做的每一种行为也必须包含在内。对于任何动物，我们都没有对该动物行为库的完整描述。所以……

毫不奇怪，连接图谱比你感兴趣的那件事要复杂得多。希望你能在里面看到你感兴趣的东西的连接图谱。这就是卡哈尔的图片给我们带来的想法，这是一个非常简单的电路。但同样的细胞参与了数百万个电路。这就是为什么有成千上万根电线，使得它很难理解。

好吧，你一开始就谈到了大脑的可压缩性，你知道，它与理解有关。在过去的一个小时里，我一直都在想，这里有什么好的类比？所以让我来告诉你。这就像要求对百科全书进行总结一样。

对吧？或者是一本词典。或者是一本词典，对吧。你需要每一个数据才能知道发生了什么，你认为大脑就是这样。说词典就是词典是没有意义的。你需要更多的东西。我的意思是，当然必须有一些简化。我脑子里装着……

对其他人的原始模型。比如这个人很容易生气。这个人很随和。这让我对人们的行为有一些了解。这与850亿个神经元相差甚远。

是的，我认为这是人类的处境，我们接收信息并将其压缩以得出关于世界的结论。这是我们的工作。这就是我们生存的方式。我们并不总是得出正确的结论，我们最终可能会形成一个固定的错误信念，一种妄想。而且，你知道，它

根据你在上次选举中站在哪一边，大约有一半的人有这种妄想，另一半人有另一种妄想。令人惊讶的是，大脑就是这样工作的。但是……

我们可以编造这些故事，但它们只是故事。它们是带有语言的故事，它们不是大脑。它们是简化。如果它们是大脑，那就太好了，但它们不是大脑。我不确定是否有办法将其压缩成更短的方式。有一些方法可以跳过很多东西。你说，我知道这是一本词典。不仅如此，它是按字母顺序排列的。

你知道，它是按字母顺序排列的。这是我刚学到的新东西。不仅如此，最后一个字母是Z，第一个字母是A。你知道，你可以做所有这些有趣的事情，但词典的本质是其中的每一个词。我认为没有办法压缩它。

你知道，我想用一些或多或少乐观的东西来结束播客节目。如果你乐观的话，你对这个领域在未来10年、50年后的样子有什么感觉？我们应该关注哪些重要的事情？

我认为一个领域可能非常有用，这种连接方式，就是让我们第一次深入了解不同大脑的人。嗯。

患有许多精神疾病或发育障碍的人，我们没有非常有效的治疗方法，也没有很好地了解出了什么问题。精神分裂症和自闭症谱系障碍立刻浮现在脑海中。这些是慢性疾病或障碍，我认为，

本身并非致命。它们不是退化的，但它们最终会形成一个大脑，其对世界的认知方法与没有这些疾病的人完全不同。

差异。它增加了他们以某种方式连接错误的可能性，但以何种方式？没有人知道。你怎么知道你必须做连接组学？对。因此，这些疾病的动物模型可能非常有信息量，也许来自接受其他手术的人类大脑样本，就像我们从癫痫患者那里获得大脑样本一样。

可能会让我们对这些不同大脑的不同之处有所了解。我认为治愈的第一步是知道出了什么问题。在医学模型中，知道出了什么问题并不是医生所说的外部症状和体征，而是内部的，是什么

或身体中的细胞异常。病理学是研究疾病异常组织的领域。总的来说，对于认知性脑疾病，我们没有针对脑疾病的病理学。这给了我们一个朝着这个方向前进的机会。我认为这是思考这些疾病的一种潜在的革命性方法。

不，那确实会非常令人兴奋。我很高兴这是一个很好的结束点，因为这让我对未来感到兴奋。所以，杰夫·利希特曼，非常感谢你参加《心灵空间》播客。我很高兴。和你聊天很有趣。再见，肖恩。再见。再见。