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In 2024, global geopolitics and national politics have undergone considerable upheaval, and the world economy has both significant weaknesses, including Europe and China, and notable bright spots, especially the US. In the coming year, the range of possible outcomes will broaden further.
offers his predictions for the new year while acknowledging that the range of possible outcomes is widening.
马德里—我们的大脑像是茂密的森林——一个复杂的、难以穿越的、互相影响的神经元之林,调节着认知和行为。大挑战在于揭示它的神秘性,即找出神经元是如何构造的,又是如何互相联系的。我们对这一目标有多接近?
总体而言,构成神经元之林的数十亿神经元之间的信息交换通过两大高度专业化的结构发生:化学突触(主要)和所谓的缝隙连接(一类电突触的基底层)。化学突触传导包括释放特定的分子——散布于细胞间空间、与位于相邻神经元特定神经末梢互动的神经递质。在缝隙连接发出的电传导中,相邻神经元的细胞膜通过大约两纳米(一米的二十亿分之一)的缝隙分离,但包含连接相邻神经元细胞质的微小通道(缝隙连接),让小分子和电流得以传播和扩散。
分析大脑的主要问题在于其突触连接的极端复杂性。一个非常密集的过程网络占据着神经元细胞体、神经胶质(支持和保护神经元的细胞)和血管之间的空间。这类空间(神经毡,neuropil)占据了人类大脑皮层总体积的90—98%,每立方毫米神经毡大约包含十亿个突触。
大脑似乎觉得这还不够让大脑地图绘制者感到困难,我们已经发现了大量不同的突触关系。而一种神经递质不但可以在突触联系面上扩散和行动,也可以在突触外神经末梢扩散和行动。类似地,并非所有电传递通过缝隙连接发出,且这些形式包括不同的特定结构。除此之外,电互动发生于紧密并列的神经元素(neuronal element)之间,不需要明显的细胞膜专业化。
此外,有意见认为神经胶质细胞通过与神经元的双向信号显示参与信息处理。我们现在知道,神经元回路的活动受由少数神经元分泌并散布于神经系统广大区域的神经调质(如多巴胺、血清素和乙酰胆碱)的强烈影响。神经分泌细胞释放的神经激素也通过循环系统对许多大脑区域产生影响。
尽管如此,我们正开始找到穿越森林之路。大脑的导线——其“突触连接体”(synaptome)是一系列需要信息从一点快速传递到另一点的功能的解破学基底层。与条件反射有关的神经元回路是一个典型例子——发生于潜意识层面的相对简单、快速、自动的动作。其他与突触连接体有关的复杂得多的功能包括在知觉和运动系统的大型但离散的回路中进行的信息处理以及在与语言、计算、写作和推理有关的大脑区域中进行的信息处理。
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但是,调节系统在众多神经元回路和大脑区域上行动。这一扩散动作与总体情绪和大脑状态(比如专注度、睡眠和焦虑)有关。
自动电子显微镜技术的最新发展让我们得以实现快速而自动的大组织体积的序列重建,这是定义突触连接体的选择方法。尽管如此,即使使用了这一技术,完全重建整个大脑也只能在相对简单的神经系统上实现。事实上,即使对于老鼠这样的小型哺乳动物,在超微结构水平上完全重建大脑也是不可能的,因为突触需要的放大倍数决定了产生的图像较小。
比如,据估计,如果我们使用厚20纳米、面积35平方微米(一米的一百万分之一)的截面,我们就需要14多亿个截面来完整构造一立方毫米的组织。因此,尽管完全重建哺乳动物大脑的一小片区域是可行的,但像大脑皮层这样的结构——表面积0.22平方米,厚度在1.5—4.5毫米之间——是无法完整重建的。
尽管如此,虽然存在技术困难,但通过采取合适策略和目前可以获得的技术在揭示大脑组织(甚至是人类大脑组织)方面取得重大进展应该是可能的。比如,尽管给定区域和层的突触密度可能不同,但其可变性局限于相对狭窄的范围内,因此其变化的统计分布可以建模。这意味着我们不需要重建给定区域的整个层以决定突触的绝对数字和种类;其变化的范围可以通过将该区域内相对较小的样本区域乘以一个系数得到。
通过把这些细节结构数据与不完全光线和电子显微镜布线图相结合,就可能建立现实统计模型而不必尝试完整地重建大脑。基于真实回路的神经元网络计算机模型已经成为研究大脑功能组织外观的有用工具。
因此,尽管真正的哺乳动物大脑突触连接体仍处于空想阶段,但很有可能在不远的未来我们能够构造“硅皮质”——基于皮质回路的完整的解剖、生理和分子设计的现实模型的计算机化机器。如果我们获得成功,我们将最终得以看见森林——而不需要找出每一棵树木。