关于脑科学发展与未来，听听四位院士怎么说？

9月8日上午，中华医学会神经外科学分会第十七次学术会议的院士讲座正式开始，为体现大会“神经外科站位脑科学计划”的主题题大会特别邀请了中国科学院上海生命科学研究院神经科学研究所蒲慕明院士、浙江大学医学院段树民院士、首都医科大学附属北京天坛医院赵继宗院士、复旦大学附属华山医院周良辅院士四位院士针对神经可塑性、神经环路、脑网络、人工智能等脑科学领域的热点难点话题进行全面细致的解析，整场讲座内容丰富。本文仅对其中部分内容作一简要整理，以飨读者。

蒲慕明院士

蒲慕明院士的演讲题目是《神经可塑性与临床应用》：神经可塑性指神经系统在内在或外在因素影响下转变到另一个构造态或功能态，其最早的研究证据来自于我国冯德培教授的重要发现，之后，加拿大心理学家赫伯提出一个假说，即一起放电的神经元连接在一起，名为“赫伯学习法则”，这个假设在神经学界统治了几十年之久，也有一些神经生理学证据支持。20世纪90年代末期，赫伯学习法则得到大幅度的修正，试验证实，突触前与突触后神经元有相关性的电活动，既可强化也可弱化突触功能。突触前放电先于突触后放电则突触强化，反之则突触弱化，相关电活动修饰突触的关键时间窗口，这个理论被称为“有时序特异性的赫伯法则”，对卒中等神经疾病的康复治疗发展具有重要意义，基于该理念，使用任务特异性训练可以对特定的感觉和运动环路产生强化或弱化作用，以促进环路的康复。

段树民院士

段树民院士的演讲题目是《脑功能的神经环路解析》：大脑是由1012个不同种类的神经细胞组成，通过1015个突触形成有功能的各种神经网络。神经环路(网路)是脑高级功能研究的关键点和难点，其发展影响了卒中、帕金森病、老年痴呆以及各类精神疾病的诊疗方法。目前发展迅猛的人工智能也与神经环路研究息息相关，而人工智能的进展也将对脑高级功能的解析产生作用。神经环路结构非常复杂，过去的很长时间中，学术界对该部分的研究都处于黑盒状态。而近年来，光遗传学手段的发展为神经环路研究带来了极大的促进作用。一直以来，神经科学家面临的主要挑战是如何选择性调控脑内某一类细胞的活动而不影响其他细胞的活动，光可以用来作为这种选择性调控的工具，因为它可以以精确的脉冲形式施加于神经细胞。目前，应用光遗传理论，研究学者已经开始对先天性恐惧以及睡眠调控等脑高级功能的机制开展研究。

赵继宗院士

赵继宗院士的演讲题目为《脑科学开启神经外科学新纪元》：20世纪以来，神经外科学的发展分为三个维度，即脑解剖与认知发现、生物医学影像跨越、外科手术器材更新。而这三个维度，在过去的百年间，也完成了从宏观到微观、从结构到分子、从手技到人工智能的转变。在这个过程中，我国神经外科经历了经典神经外科、显微神经外科、微创神经外科三个时期。21世纪初，脑科学研究开始飞速发展，这将为神经外科学开启新纪元。临床疾病(损伤)造成的功能障碍或开颅手术时的实时功能检测，是探讨人脑神经机制的重要途径。依托脑手术患者资源，认识脑认知的神经环路结构、功能和机制，这可能实现我国与国际同行的错位竞争。为此，需要建立基础研究和临床研究平台，让多学科联合投入相关研究。首都医科大学附属天坛医院神经外科在脑网络外科领域进行了一些实践，如对脑动静脉畸形评分的改良——HDVL，其评分预测效果优于Spetzler-Martin分级方法。此外，北京天坛医院神经外科团队还运用开颅手术验证了视觉功能网络、运动区、运动前区网络、语言功能网络，并进行了脑动静脉畸形和脑胶质瘤患者语言区重构的对比研究。

周良辅院士

周良辅院士的演讲题目为《人脑对电脑还是人脑加电脑——试论人工智能在神经外科的应用及其他》：人工智能又被称为创造机器智能的科技，其理念于1955年被提出，几经沉浮。直至近几年，该理念提出时设想的一些功能才得以实现。目前的人工智能模拟人脑内的神经网络结构设计算法，其功用已经深入人类社会的各个方面。故而，某些观点提出，未来的人工智能将会替代医师的职业。那么，会不会如此?目前，人工智能在医疗机构的医、教、研、管理上，主要采用三种算法模式，即监督法、无监督法和强化学习法。国内外的相关数据显示单纯的人工智能在妇科、神经外科、肿瘤科等大部分学科的疾病诊断方面，与人类各有千秋，而诊断效果最佳的是人类在人工智能辅助下进行的诊断。人工智能的诊断需要医师把关，其误诊也需要医师承担责任。所以，让人工智能替代医师进行诊断是一个误区，医师诊治是综合病史、体检、影像、化验、分子生物学等资料，所做出个体化诊治的行为，其中还包括了人文关怀，这都是人工智能无法做到的。总而言之，人工智能是一门技术，是医师的好帮手。应开展跨学科合作研究，开发和规范使用人工智能，让它为医学发展、为造福广大患者做出贡献。