清华-IDG/麦戈文脑科学研究院

人类能够凭借聪明的大脑去理解大脑本身吗？自人类文明诞生以来，人类智力背后的机制就吸引了数代人的关注。

2023年8月19日至8月21日，“International Conference on Intelligence: From Cell to Network”国际会议在清华大学生物医学馆及清华大学蒙民伟音乐厅圆满召开。本次会议由清华大学-IDG/麦戈文脑科学研究院主办，清华大学生命学院时松海、钟毅、贾晓轩、赵昕宇、米达，以及清华大学药学院李寅青共同组织。会议聚集了27位全球领先的实验和计算神经科学家，以大脑智力为切入点，重点围绕大脑的计算原理、算法及其生物学实现展开激烈的讨论。

本次会议吸引了众多著名高校及科研院所的师生，包括清华大学、北京大学、北京脑科学与类脑研究中心等32家单位、涉及38个院系，数百人来到现场共飨学术盛宴。中外学者在本次论坛中充分贡献了学术智慧，彼此间增进了学术交流，共同为神经科学的发展添砖助力。

图 | 会场合影

Opening Remarks

清华大学副校长、清华大学生命科学学院教授王宏伟代表清华大学对国内外嘉宾的到来表示热烈欢迎，祝愿大会圆满成功。

清华大学生命科学学院院长、清华大学-IDG/麦戈文脑科学研究院院长时松海欢迎所有嘉宾聚集在一起讨论脑与智能的主题，祝愿大家有所收获、尽情碰撞前沿思想的火花。

图 | 王宏伟副校长致开幕词

图 | 时松海院长致开幕词

August 19th

Session 1:

Short Talks and Discussions

Moderator for this section: Dr. Xinyu Zhao

以视觉通路研究为主题，报告者分享了对生物视觉系统不同问题展开研究取得的进展。

Dr. Xiaoxuan Jia 的报告中介绍了如何探究形成物体识别容忍性的神经表征机制，发现了成年人的物体识别容忍度具有学习效应，且随时间的变化轨迹可以通过基于颞下皮层单神经元可塑性的模型来解释，并提出衡量自监督学习模型的基准测试。

Dr. Nihong Chen介绍了以人为研究对象，研究学习诱发的视觉皮层可塑性，发现了视觉皮层中的学习诱发可塑性优化了其感觉表征和皮层-皮层间连接权重的改变对视觉感知的贡献，以及对周边视觉可塑性的增强效应。

Dr. Shailaja Akella介绍了视觉系统神经元响应刺激的放电并基于局部场电位特征划分动物脑状态，揭示了神经系统中的‘噪声’随大脑不同状态的变化，以及其随视觉处理层级变化对视觉皮层信息编码和传播的影响。高觉醒状态可以实现更好的视觉信息编码。

Dr. Pinglei Bao介绍了颞下皮层在物体识别中的基本功能组织原则，强调了在理解物体识别背后的神经机制时物体空间的重要性。实验发现颞下皮层中的物体空间映射是根据视觉特征而不是语义类别进行组织的，其在不同的类别任务中保持一致。

Dr. Yu Gu 以小鼠为研究对象，探究视觉上丘在眼优势可塑性中调节其捕食行为的神经机制，发现视觉上丘存在的“双眼神经元”在早期发育阶段表现出可能起源于视网膜神经节细胞输入重塑的眼优势可塑性。并且上丘眼优势异常发育会抑制捕食效率，可能与双眼视觉参与的距离感知有关。

图 | Dr. Xiaoxuan Jia，Dr. Nihong Chen

图 | Dr. Shailaja Akella，Dr. Pinglei Bao

图 | Dr. Yu Gu，现场提问互动

Session 2:

Panel Discussion

Moderator: Dr. Xinyu Zhao

座谈环节———“除了卷积神经网络之外，我们能从生物视觉系中学到什么。”

Dr. Xinyu Zhao 作为主持人，邀请五位给予报告的学者，Drs.Xiaoxuan Jia, Shailaja Akella, Pinglei Bao, Yu Gu和Nihong Chen展开了以“除了卷积神经网络之外，我们能从生物视觉系中学到什么”为主题的热烈讨论。

首先讨论了生物神经网络和计算神经网络，如何从彼此的研究互相确认和启发。其中，Dr. Bao 认为计算神经网络可以从生物神经网络中学习到一些内容，其主要包含两个方面，一是生物神经系统的鲁棒性，二是理解神经系统组织架构的研究方法，并且启发我们理解网络中反馈输入的重要性。Dr. Chen 则强调了生物神经系统中连接权重和反馈连接对于机器学习的重要性，以及视觉系统不同层级结构的组织原则对于机器学习的可借鉴性，如初级视觉皮层的复杂神经元和颞下叶皮层的认知映射。

其次，重点围绕着生物神经系统的噪声，在神经网络中意味着什么的问题展开了热烈讨论。Dr. Shailaja Akella认为噪声或者说变异性（variability）可以使得不同状态间的转换更加的顺畅和平滑，Dr.Jia认为机器学习可受益于生物神经系统中神经活动的变异性，可提高前者的鲁棒性，并且也有助于防止模型的过拟合，Dr.Gu 认为噪声的存在可能有助于学习规则切换并并快速学习。

此外，参与嘉宾以及现场听众对以下一些问题也进行了观点的碰撞，如：动物神经网络与计算神经网络组织计算方式存在的异同；如果机器学习中经典的反向传播算法在生物中不可行，那什么才是生物神经网络学习的算法；视觉系统发育关键期对视觉处理预训练表现的提升、生物神经网络不同阶段存在发展不一致的连续性对于视觉信息建模是否有所提示、生物的睡眠与人工神经网络离线学习的关系，以及生物神经网络和计算神经网络在发展速度上的不同时间尺度、阶段多样性、能源消耗以及效率的问题。

August 20th

Session 1:

Sensory Processing

Session Chair: Dr. Xinyu Zhao

报告者分享了在感觉信息处理机制和建模方向的研究进展。

Dr. Andreas Tolias介绍了其实验室以小鼠、猴子和人等为研究对象，在理解智能的关键问题：大脑如何进行泛化，开展的包含功能、结构和引用等方向感的研究以及取得的进展，以期构建大脑复杂网络的基本模型。

Dr. Sheng He的报告围绕“注意力”的本质展开，介绍了注意从上而下（背侧视觉网络）和从下而上（视觉上丘和腹侧视觉通路）的两套通路，并讨论了注意力的特点。不同于传统观点认为注意所充当的粘合剂角色，提出了注意如何通过前馈和反馈作用参与感知过程的模型。

Dr. Shiming Tang以猕猴为研究对象，采用双光子和宽场成像记录清醒猕猴视觉皮层神经元对自然图像的响应，并通过DNN建模和特征可视化等方法基于其获取的大规模数据集进行数据驱动的视觉神经元信息编码的研究，发现了V1神经元对于自然图像复杂特征的稀疏编码和V4对于自然图像特征丰富功能区域的详细映射。

Dr. Biyu J He以人为研究对象，分析人的脑磁图数据，探究有意识的视觉感知神经机制，介绍了意识的双稳态感知，发现大脑为感知内容和感知稳定性分别建立了不同的频率通道，自上而下的反馈传递着终身的先验知识来影响视觉知觉。对有意识的对象识别的研究，分析了识别和未识别激活的大尺度网络间的异同。

Dr. Huan Luo以人为研究对象，研究人脑中从序列，层级，到网络，三种由简单到复杂的关系结构，发现知识依赖于对碎片化输入的结构化组织，而人脑在提取外部输入的关系结构方面表现出色，与其内容无关。并且基于关系结构的网络属性，我们可以设计高效的学习路径来促进知识的学习。

Dr. Xiaoxuan Jia通过对小鼠视觉系统各个脑区同时进行高通量神经放电活动的记录分析，揭示了小鼠视觉系统的功能层级结构和其存在的多脑区模块化信息处理单元，区分了功能前馈和反馈通路，并揭示了不同视觉信息刺激下，大脑功能网络单神经元拓扑结构，从而回答视觉信息在神经网络中如何进行传播的问题。

图 | Dr. Andreas Tolias ，Dr. Sheng He

图 | Dr. Shiming Tang，Dr. Biyu J He

图 | Dr. Huan Luo，Dr. Xiaoxuan Jia

图 | 现场提问互动

Session 2:

Learning and Decision Making

Session Chair:Dr. Xiaoxuan Jia

报告者分享了对“学习和决策”的神经机制和建模的相关研究。

Dr. Daniel Dombeck介绍了使用虚拟现实和功能显微成像技术对小鼠的导航系统进行研究，探索大脑对空间、时间信息的编码和表征方式，发现了海马区对对多模态感觉空间的编码及其行为相关性，并且通过小鼠“门挡任务”探究了内嗅皮层中的时间编码。

Dr. Sebastien Royer介绍了以小鼠为研究对象，设计其在跑步机上进行不同的情景记忆学习，来研究海马中位置细胞的特性如何随着对环境的学习而发展，并提出了海马DG区的竞争学习模型。

Dr. Xinyu Zhao在报告中介绍了其实验室所开发的头部固定小鼠在虚拟现实中进行泛化和连续反转任务作为研究小鼠学习的行为范式，发现了小鼠在学习中的“顿悟”现象，从而帮助理解大脑的元学习机制。

Dr. Ninglong Xu介绍了通过对头部固定小鼠在进行听觉分类的灵活决策任务时，在其听觉皮层进行双光子成像记录，探究并揭示了灵活决策的神经元和环路计算机制，阐释了大脑皮层学习“隐变量”的环路机制。

Dr. Tianming Yang在报告中提出了一种基于数据驱动的方法来研究人与动物的问题解决能力，通过对人和猴子玩monkey Pac-Man游戏的策略分析，揭示了人类和动物在解决问题时策略的不同复杂程度，并提供了研究其背后的神经环路机制的可能。

图 | Dr. Daniel Dombeck，Dr. Sebastien Royer

图 | Dr. Xinyu Zhao ，Dr. Ninglong Xu，Dr. Tianming Yang

August 21st

Session 3:

Molecules, Cells, and Circuits I

Session Chair: Dr. Yinqing Li

以分子、环路、细胞为主题，报告者从突触组、连接组、表观遗传和单细胞测序角度解析了不同物种发育中、成熟后以及疾病状态下大脑运作的分子与环路基础。

Dr. Seth G.N. Grant对小鼠整个生长周期中，大脑数十亿个突触的内源蛋白分子组成和组装进行解析，揭示了大脑突触组的分子复杂性和结构动力学。

Dr. Daniel H Geschwind发现ASD患者皮层中数千种差异基因的表达，揭示自闭症谱系障碍 (ASD) 患者大脑皮层的转录组和表观遗传组的趋同，并且其很大一部分可以通过特定的转录因子网络来解释。

赖氨酸脱甲基酶 (Lysine demethylases, KDM) 和乙酰转移酶 (acetyltransferases, KAT) 在细胞命运的建立中发挥着关键作用。Dr. Angel Barco实验室最近的研究发现这些与ID相关的酶差异性的参与了神经细胞中的基因沉默和激活，且这些表观遗传调节因子的丢失会导致神经元转录组和染色质结构的破坏，并最终导致智力障碍的发生。

前额叶皮层（PFC）负责调控一系列高级认知功能。Dr. Jun Yan实验室构建了目前最大的鼠脑单细胞投射组图谱。通过系统性地对PFC脑区标记的神经元重构与分析，他们揭示了新的神经元树突亚型，并且发现神经元的树突、轴突以及电生理特性呈现相应的连续变化。

Dr. Shaojie Ma系统分析了胚胎期猕猴前额叶皮层（PFC）的单细胞转录组数据，发现灵长类特异性的神经干细胞增殖。此外，在比较成年人、黑猩猩、猕猴和狨猴PFC的转录组数据后，他们发现了一种人类特有的小胶质细胞类型以及物种特异性的转录组差异。

图 |Dr. Seth G N Grant,Dr. Daniel H Geschwind

图 |Dr. Angel Barco，Dr. Jun Yan，Dr. Shaojie Ma

Session 3:

Molecules, Cells, and Circuits II

Session Chair: Dr. Da Mi

报告者分享了围绕神经发育和环路连接组学研究的新技术。

大脑内的神经网络错综复杂，解析哺乳动物神经环路形成的特异性是理解大脑功能的基础。Dr. Xin Duan实验室开发了一套新技术Trans-seq，结合顺行神经环路示踪与高通量测序，深入研究了视网膜神经节细胞投射到上丘的连接图谱，揭示了这群神经投射形成特异突触连接的分子机制。

Dr. Yinqing Li教授的研究围绕神经发育中的转录和表观协同调控，通过全新的单细胞多组学技术，他们发现转录因子在发育进程的不同时间节点激活，且受到更上游转录因子的全局调控。这种调控可以双向影响发育的全局进程。

亚丘脑下核（STN）参与运动和情绪调节等功能，是帕金森病患者进行深部脑刺激治疗的有效靶点。Dr. Jinhyun Kim利用一系列先进的病毒示踪和成像技术，构建了小鼠皮层到STN、GPe的神经元连接图谱，其中包含三种投射类型，并确定了两类谷氨酸能神经元具有投射分布的特异性。

图 |Dr. Xin Duan ，Dr. Yinqing Li

图 |Dr. Jinhyun Kim ，Dr.Da Mi

Session 4:

Computational Models of Cognition

Session Chair: Dr. Yi Zhong

以认知的神经计算模型为主题，报告者从不同的视角建模和阐释大脑的认知功能。

随时间的反向传播算法backpropagation through time (BPTT)性能优异但却有着较高复杂性。Dr. Uygar Sümbül团队结合不同细胞类别和神经调节方式，提出基于神经调节机制的的反向传播算法ModProp，实现了比传统Hebbian学习规则更好的性能。

如何实时跟踪周围环境的动态变化是动物调整行为适应环境的关键。Dr. Bailu Si团队设计了层级感知模型和响应模型，基于布朗运动提出的层级贝叶斯模型 (General Hierarchical Brownian Filter, GHBF) 能模拟大脑在高维多变的环境中的推断和决策过程。

大脑中的神经活动的同步通常在多频带上同时出现，而这也是大脑不同脑区产生信息流的重要驱动力。Dr. Louis Tao团队围绕大脑同步性的计算功能进行了探讨，建立了高维非线性神经网络模型来刻画多频带动力学，揭示了低维动态流形是多频带同步的产生机制。

Dr. Yunzhe Liu针对睡眠期间大脑如何进行记忆重激活和重放，研究了小鼠和人类大脑在睡眠状态被任务相关刺激诱发的神经活动，揭示了睡眠状态下记忆的激活和形成机制。

图 |Dr. Uygar Sümbül ，Dr. Bailu Si

图 |Dr.Louis Tao ，Dr.Yunzhe Liu

图 |Dr.Yi Zhong，学术交流现场

Poster

会议中11个不同的实验室通过海报形式为大家分享他们的研究成果。围绕双相情感障碍发病机理、相分离调控生物体动态变化、额叶皮层在多任务中的编码重组、听觉丘脑多模态联合区参与不同觉醒状态调控的神经机制、大脑中的机械信号转导、异性社交偏好与生理状态同步的神经机制、心-脑轴在本能行为中的作用及神经机制、记忆再固化、动态记忆保存、与家相关情绪性行为的分子环路机制、新型全脑跨模态分析技术，脑启发人工智能、人类与小鼠大脑皮层神经元多样性的发育起源、儿童视路胶质瘤的分子分型、刺激相关的小鼠功能网络拓扑以及大脑新皮层神经环路的发育组装与神经发育性疾病等内容进行热烈探讨，国内外嘉宾积极参与其中。