最有趣，最宏伟的医学众包实验是什么样子？

　　现在我们已经很难说清“神经科学（neuroscience）”是何时何地提出的，医学影像的每次成像技术必然带来新的发现，特别是给脑神经的研究注入新的方法，不断解开人脑的奥秘。

　　不过，由于人脑太复杂、人类认知局限和科学还未达到的高度，一些根源性的问题至今困扰着神经科学家。比如，什么决定了人？前麻省理工学院著名神经科学家，现普林斯顿大学教授Sebastian Seung 的观点是，人是由100亿神经元连接产生的功能决定的。所以全面了解大脑的神经元连接组，我们就可以了解大脑的奥秘。

　　神经科学是当前最火的科研领域之一。欧盟的人脑连接组计划（12亿欧元，共10年）、美国的 BRAIN Initiative （每年1~3亿美元，持续10年）都在推动一件事情，就是绘制大脑的结构，全面的认识大脑中神经元之间的联系。大脑中的神经元可能多达百亿，而每个神经元又同时与成百上千个神经元形成传递信息的连接，也就是突触，因此，这些计划是对近百亿的神经元之间相互连接情况进行全面的研究分析。

　　如果这个计划成功，是什么决定了我们是谁、我们的历史信息或愿望被储存在哪里、如何解释自闭症，精神分裂症和惊人的天才……这些问题可能都会被解决。

　　听上去这些和普罗大众没什么关系，“不都是科学家才能干的事情么”。其实并不是。2012年，上文提到的Sebastian Seung教授在MIT他的实验室中创造了EyeWire——一个让人人都可以是民间神经科学家的3D 迷宫游戏，让你用游戏的方式参与到严肃的医学研究中。2014年教授去普林斯顿大学任教之后，EyeWire变成了一个独立的非盈利项目，现在的执行总监是Amy Robinson。

　　为什么要创建这个游戏呢？

　　上文提到神经科学非常火。根据科学家目前的估计，人脑有10^11 （10的11次方，下同）个神经元，每个神经元通过 10^3 个突触与其它神经元相互联系形成网络。想一想都知道这个网络的信息是巨大的。要测量大脑的连接图谱，目前的研究方法是将大脑切片后再进行显微镜成像。以现在实际应用的传统光学显微成像数据为例，一个小鼠大脑（体积约为人脑的1/1000）的数据是 750 GB。

　　如果考虑最理想情况，假设能获得每个像素对应 1 纳米的人脑（体积约 1 L）的图像，需要的存储容量是 Google 公司目前容量的十万倍（根据推测，Google 的存储容量是1.5*10^19 byte）。即使能存储这些数据，要分析它们也是很困难的。科学家们目前已经获得了电子显微镜下的大脑图像。但是，看上去一点都不炫酷↓。

　　图片中有连通的区域就是属于同一个神经元，但是对于这样的照片，机器是很难自动识别其中哪些部分是连通的、哪些是分离的。于是EyeWire就应运而生了，通过普通大众的智（kǔ）慧（lì）来辅助机器在3D中识别和拼接神经元。拼接完成的图像长这样，每种颜色都是一个神经元，根状的部分是树突，膨大的部分是胞体。是不是比上面的那个好多了↓。

　　那么它是怎么玩儿的？

　　纽约时报曾经对EyeWire进行过报道，他们说这个游戏“类似于用港币在上千张的黑白旧照片里，跟踪每一条意大利面的轨迹（面里还有肉丸）”。相比起让神经学科学家孤独地探索，EyeWire显然更活泼、互动性也更强。

　　EyeWire像一个3D拼图，有点类似于《秘密花园》涂色书，3D的那种。玩家需要通过从大型三维显微图像数据集中分离单个细胞来绘制结构和相应的神经元连接。

　　首先，研究人员给许多大脑切片拍照，再把它们叠在一起，就会得到一个三维图像。再从上至下把一个分支的交叉部位涂成红色，再把一整叠照片都进行这样的处理，就可以重塑这一小段神经元分支的三维图形。把这个图形重叠形成的三维图像处理成一本巨大的三维填图， 然后把每一个神经元涂成一种颜色，接着从所有图像中找到神经突触，记录下任意两个组成神经突触的神经元的颜色。如果我可以对所有图像进行这样的处理，那么就能找到整个连接体。

　　在EyeWire界面上，左侧是玩家需要绘制的神经元细胞的一小块区域，被称为Cube，每一个神经细胞由大约1000个Cube组成，这些Cube在真实情况下平均只有人类头发的宽度，技术上来说边长只有4.5微米。右侧是由电子显微镜拍摄的横截面二维图像，每一个Cube由250张横截面图构成，玩家所要做的就是通过上下移动横截面图，填补出神经元的连接，从而最终绘制出左侧的三维神经元图像。玩家可以选择不同的神经细胞，界面上也显示目前大家正在解决的神经细胞和完成进度等等。之后再顺着线索，填充片段中神经元的活动，新的结果用浅蓝色标记。

　　EyeWire 通过叠加多个玩家对同一个片段的染色结果，排除错误的染色。如果有三个人做出相同染色，这个染色结果就会被发给编辑进行最终审核。

　　游戏在入门时还是有些难度，EyeWire会对一个新手玩家进行5次详细的引导训练和5次带有评分的训练，之后再让玩家从易到难进行游戏。

　　虽然听起来有点复杂，不过游戏设计的是所有人都可以玩儿。而且正因为普通人很少有神经科学的背景，这对他们发现大脑是如何工作的非常有帮助。“过去我们两个专家不停地画一星期，才能绘制一帧神经细胞活动的画面，现在可以在一天内完成。” EyeWire 的游戏设计师 Marissa Sorek 说，把科学变成游戏，带来效率的显著提高。

　　EyeWire和普通游戏一样，也有积分排名、聊天互动等社交因素，让玩家的参与感更强，积极性也更高。在EyeWire主页上，系统会随机展示已经完成的神经细胞三维图像，还会附上玩家的名字。2014年发布在Nature上的论文，在附录里面花了6页篇幅列出了所有贡献的玩家的ID，也算是种鼓励。

　　EyeWire 目前只绘制眼睛部分的神经细胞，而且绘制的是实验小鼠的视网膜细胞，和人类的视网膜细胞有很大的相似性。下一步会接入嗅觉神经数据库。

　　EyeWire自推出后，已经吸引了来自150个国家超过20万余名玩家。而且这些玩家除了来自不同的国家，拥有不同的文化背景之外，年龄跨度和受教育程度也非常大。既有受过高等教育的职业人士，又有普通的游戏玩家，年龄小的甚至有初中生。Amy Robinson在采访中表示，还不清楚是什么原因吸引了这些玩家，不过他们都正在为科学研究做出贡献。

　　通过大量玩家的贡献，除了绘制出更多完整的神经细胞三维图之外，这一过程也在帮助计算机的人工智能不断完善。游戏只是这个项目的其中一步，最终人工智能程序会接管这项庞大的工作。

　　我们知道在诸如阿尔茨海默病和帕金森这类退行性疾病中，神经元退化并且死亡。尸体解剖显示，患者的大脑发生了显著的病变。但是对于很多精神类疾病，比如自闭症或者精神分裂症等，明确且一致的病理学原理还未发现。Seung教授认为，这些单独的神经元可能是健康的，但是因为错误的连接导致了患者生病。不过，这种“错误连接”到目前为止还是假设，因为目前科学描绘神经元连接的手段还太原始。所以通过EyeWire，以及相关的神经科学研究，希望能揭开大脑中的直接病因。