26万电脑游戏玩家帮助科学家创建视网膜神经元地图

　“与世界各地的‘Eyewirers’（Eyewire挑战玩家）合作，我们制作了一个数字 博物馆，展示了美丽而复杂的视网膜神经回路，”普林斯顿大学神经科学研究所（PNI）计算机科学教授和神经科学教授Sebastian Seung说。相关论文发表在5月17日的《Cell》杂志。

“这个交互式阅读器是属于全球大规模合作的巨大财富，”Eyewire执行总监、PNI众包专家Amy Robinson Sterling说。为民间科学家打造的Eyewire在线游戏平台生成了这些数据。

“该博物馆有点像大脑图册，”文章四位共同第一作者之一、电子工程专业研究生Alexander Bae说。“它前所未有地允许用户在单细胞水平或细胞子集水平可视化大脑，并与这些细胞进行交互。另一个新颖之处在于，我们不仅展示了每个细胞的形态，而且还富含细胞功能数据。”

神经图册由在线游戏玩家共同开发，玩家投入了成千上万个小时，对2009年科学家们在小鼠视网膜中采集的数据进行精细拼图。

Eyewire引入了机器学习以追踪每条神经元路径上的玩家。人类在视觉上更善于识别神经元的模式，所以每个玩家的动作都会被高级玩家和Eyewire的工作人员记录和检查，同时，软件也不断提高自己的模式识别技能。

自从2012年推出Eyewire以来，超过265000人签署参加了这项运动，他们总共攒聚了1000多万个3D“立方体”，映射了超过3000个神经元，数字博物馆中约展出1000个。

每个“立方体”都是单细胞的一个微小子集，10×10个立方体也仅为头发丝的宽度，每个细胞由5-25名玩家进行评审，直到被系统完全接受。

“回到几年前，一个细胞需要花费数周才能完成，”Sterling说。“现在一天玩家们就可以完成数个神经元。”

Eyewire游戏的用户体验专注于“科学研究”，同时它也是一个典型的游戏环境，有聊天功能、成就徽章、在线匹配其他玩家和技术支持，以及解锁特权和提高技艺的能力。“顶级玩家每周在线时间无疑超过了30个小时，”Sterling说。

“玩家也可以在其他方面做出贡献，比如捐献游戏中获得的游艇，”Sterling说。“为了使其更高效、更有趣，我们还加入了简介历史、玩家活动地图、前100名排行榜和不断增加的可定制水平。平台隐形驱动力在于‘当你上线，你并不孤单，它会显示网上有43人正在游戏，其中一些人是来自波士顿和普林斯顿的管理者，大部分是普通玩家，更新，现在有46人在线’。”

大脑内有1000亿个神经元通过数万亿的连接彼此通讯，神经科学家们正试图组装这些几乎不可测量的“零件列表”。计算机科学研究生Nicholas Turner说：“如果你知道机器的部件组成，你就会明白它是如何运作的。”

研究人员从小鼠视网膜上截取的神经节细胞（ganglion cells）开始追踪。“视网膜的功能不仅仅是感光，视网膜神经回路是视觉感知的第一线。”

视网膜和大脑来自相同胚胎组织，虽然相对比大脑简单，仍有很多令人惊讶之处。

不同类型的神经节计算不同类型的视觉特征，利用Eyewire测绘的396个神经节细胞，Seung实验室的研究人员对这些细胞进行了前所未有的精准分类。

“首先，不同细胞类型的数量是一个惊喜，”共同一作、PNI副研究员Shang Mu说。“几年前，人们曾认为只有15-20种神经节细胞类型，但是在这项研究中，我们发现了超过35种神经节细胞，我们估计在35-50种之间。”

其次，其中6种非常新颖。研究人员在任何文献中都搜索不到匹配的描述。

数字博物馆揭示了神经元的高度扁平化，几乎所有分支都发生在二维平面。Seung研究小组发现，不同细胞生长在不同平面，一些细胞在分支之前达到核（nucleus）上，另一些则在核附近扩散，神经元组成的图册就像热带雨林，包括地面、林下、树冠和超过其余部分的紧急层植被。

所有这些都是内部从状层（inner plexiform layer）的细分，后者是已经确定的五个视网膜层之一。研究人员还发现了一种用于区分神经元类型的“密度守恒原理”。

“仅1小片鼠的视网膜，将近10年后，我们仍能从中学到新知识，这是该研究带给我们的最大震惊，”Seung总结道。

原文：Digital Museum of Retinal Ganglion Cells with Dense Anatomy and Physiology

DOI号：10.1016/j.cell.2018.04.040