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神經科學 ? 進展 市場 政策 人物 公司 會議 首頁 ? 神經科學 ? 大數據+智能算法有望治愈抑鬱癥和精神類疾病-生物谷專訪復旦大學馮建峰教授
大數據+智能算法有望治愈抑鬱癥和精神類疾病-生物谷專訪復旦大學馮建峰教授 來源：生物谷 2017-04-17 13:19
【編者按】：近幾年，多個大型而長期的腦研究項目問世，包括投資60億美元的“美國腦計劃（US BRAIN Initiative）”、歐盟投資10億歐元的“人類腦計劃（HBP）”；中國和日本也都在2016年初發佈瞭重大的腦科學項目，希望能通過研究猴子來理解人腦。2016年，“腦科學與類腦研究”被“十三五”規劃綱要確定為重大科技創新項目和工程之一。目前，“腦科學與類腦研究”作為“科技創新2030重大項目”已啟動的4個試點之一，進入編制項目實施方案階段。
5月19日-20日由生物谷主辦的“2017腦科學與類腦智能學術研討會”，我們有幸邀請到復旦大學類腦智能科學與技術研究院的馮建峰教授為大傢帶來題為《Quantifying your brain and searching the roots in brain diseases with multi-scale data》的精彩演講。
會前生物谷有幸采訪到瞭馮建峰教授，與大傢分享大數據+智能算法在抑鬱癥和精神類疾病治愈方面的最新發展。馮教授團隊多年來一直致力於腦科學方面的研究並在多個知名期刊上發表多篇優秀的文章。在2016年首次繪制出瞭大腦功能網絡動態圖譜，在國內外醫學界造成重大的反響，並且業界推算根據這一發現，未來將有可能通過賦予人工智能系統內部各部件動態相互作用的模式，使機器人真正產生人類的思維方式，這一重大成果或將對人工智能的發展帶來革命性的影響。
生物谷：馮教授您好，非常感謝您此次接受生物谷的邀請來參加“腦科學與類腦智能會議”。我們瞭解到，您在應用數學領域有著多年的研究經驗，是什麼吸引您投身到生物信息學的研究中？
回答：準確的說，我做的應該是計算生物學。在應用數學領域裡我做的是數學物理，物理給數學的發展帶來瞭許多靈感，同時也產生瞭許多大傢如眾所周知的陳省身先生。二十世紀以來，生物的研究進展給數學帶來瞭很多的需求。我原本是抱著尋求靈感的信念來做生物的，後來發現生物很豐富，與數學的發展可以相互促進，慢慢的就全身心投入瞭。
生物谷：您的團隊去年在Brain上發表瞭有腦功能網絡的動態圖譜的文章產生巨大的反響，請問這項研究成果最大的意義是什麼？將給未來腦科學的研究帶來怎樣的幫助？
回答：去年的兩院院士大會上習近平總書記的講話中就提到瞭腦圖譜的概念，它的重要性顯而易見。但是人腦的一大特性是不斷的學習，也就是說腦圖譜的刻畫應該是動態的而不是靜態的。此外腦圖譜的刻畫還與環境相關。比如說當環境良好時，與食物需求相關的腦區在你感到饑餓的時候會激活；而當環境十分惡劣的時候，這些腦區的激活程度就會發生改變。我們在文章中提出瞭動態腦圖譜的概念，說明瞭研究動態的腦圖譜才是有意義的，也同時發現智商、創造力等與動態腦圖譜相關。
生物谷：我們瞭解到您在智能算法的發展及其對腦疾病的精準診斷上取得瞭多項重大突破，目前臨床上對神經系統疾病的治愈情況如何？您是否方便透露一下您下一步的科研計劃？
回答：神經系統疾病分為精神疾病和神經疾病。神經疾病主要涉及一些大腦的器質性改變如腦膠質瘤等，而精神疾病則主要涉及一些認知功能的障礙。在這兩個方面我們都有一定的研究，比如我們與上海華山醫院合作，開展瞭一系列與腦膠質瘤相關的工作。精神疾病方面的研究十分具有挑戰性，首先因為傳統意義上我們對精神疾病看不見摸不著，從診斷到治療有著很大的主觀性。借助於目前的一些非侵入式的手段如核磁共振技術，我們可以較為精確的測量腦活動，進而為我們更為精準的從診斷到治愈精神疾病提供瞭可能性。雖然離完全治愈精神疾病還有很長的路要走，但是我們信心滿滿的認為我們可以不斷的提高治愈率。在學校的大力支持下，復旦大學於2015年成立瞭類腦智能研究院。依托於該研究院，我們已經開展瞭多項攻關項目，如針對腦卒中的早期篩查、幹預、治療和康復。
生物谷：目前隨著生活壓力的加劇，抑鬱癥和類似精神系統疾病越來越受到人們的關註，您所帶領的課題組圍繞腦科學大數據開展的一系列研究已經在知名期刊上發表瞭數10篇文章，請問您認為我們人類離治愈這類疾病還有多遠？目前最主要的困境是什麼？
回答：如我前面所言，完全的治愈還有很長的路要走，但我們每天都在進步。中國在這方面的研究擁有得天獨厚之處，我相信如果國內的同行們齊心協力共同攻關，對抑鬱癥的瞭解和治療會比今天更有長足的進步。目前的一個瓶頸是各個醫院都收集瞭零零散散的數據，如果把這些數據整合起來再加上我們的一些智能算法，我們也許已經能給千傢萬戶帶去福音瞭。去年我們發在Brain上的另一篇文章就利用瞭世界上最大的數據揭示瞭抑鬱癥病人在腦功能連接上與正常人的差異。文章於去年十月發表後，兩個月內加拿大的一個團隊就利用瞭我們的研究成果，對一例抑鬱癥病人開展瞭經顱腦刺激的治療，取得瞭十分顯著的療效。目前與上海精神衛生總醫院合作，我們正在更大規模的病人上開展這類研究。
生物谷：生物谷一直倡導致力於提高醫療質量的理念，您也倡導要做“有情懷的科學 ”，請問您對青年學者們在腦科學與認知科學課題研究方面有哪些好的建議？
回答：前面的論文都和疾病的研究有關，目前我們也在開展正常人的研究如睡眠、物質濫用等。旨在讓我們的研究成果可以走進千傢萬戶，真正的讓廣大老百姓受益。研究當然可以發表論文，但更有意義的研究應該是即可發表論文又有社會效益的。大多數年青人可能更應集中於做第二類研究，做頂天（科研）立地（造福人類）之事。
馮建刻字筆峰教授
國傢第二批“千人計劃”特聘教授、上海數學中心首席教授、復旦大學類腦智能科學與技術研究院院長。長期致力於發展數學、統計與計算機的理論和方法，並原創性地將它們應用於解決神經科學，各類腦疾病和智能算法中的具體問題。作為英國已做出突出貢獻和具有巨大潛力的科學傢，2011年獲英國皇傢學會的沃夫森研究功勛獎。在單神經元和神經元網絡的動力學研究、機器學習算法的設計和分析、隨機控制理論、因果關系分析等方面都做出過傑出工作，發表在Molecular Psychiatry， Brain， PNAS， PRL， J Neuroscience， IEEE 系列上。目前研究興趣主要集中在不同尺度的海量數據的分析，挖掘和理論研究上。提出和發展瞭全腦關聯分析（BWAS）的方法和理論，並成功的應用於抑鬱癥，精分和自閉癥的病灶的發現；發展瞭定量化大腦的泛函熵方法，並成功的應用於老齡化，智商和創造性的研究中。
嘉賓報告：
演講題目：Quantifying your brain and searching the roots in brain diseases with multi-scale data
演講摘要：Using multi-scale (genetic， neuronal， MRI images， behaviour and environmental) data， a novel approach called IMuDP (integrating multi-scale data for predictions) is introduced. The approach， together with some of the largest data we collected in the world， enables us to work on two issues related to 1. quantifying the brain such as creativity， happiness， IQ and EQ etc.， 2. searching ？the roots in various brain diseases such as depression， autism and schizophrenia. Successful and concrete examples are presented.
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