精神和神經疾病影響美國五分之一以上人口，每年導致該國1.5萬億美元的經濟損失。儘管神經科學家投入研究數十年，阿茲海默症和帕金森氏症等腦部疾病治療仍進展緩慢，挑戰在於腦部是人體中最複雜、最難了解的器官，腦部研究資料集非常大量且分散多元，無法以標準化的科學語言來描述。
艾倫研究所由微軟聯合創始人兼慈善家 Paul G. Allen 於 2003 年創立，其致力於突破人類科學探索的極限，從基礎研究的多樣學科方法外，更進一步持續推進生物科學的進展。艾倫研究所（Allen Institute）在美國國立衛生研究院（National Institutes of Health，NIH）的資助與Amazon Web Services（AWS）的技術支援之下，打造腦知識平台（Brain Knowledge Platform）並致力於更了解人類腦部，以及更好地診斷與治療精神和神經疾病。
啟動為期五年的人腦地圖繪製專案，艾倫研究所由腦知識平台集結來自世界各地17家研究機構的神經科學研究人員，共同繪製一張全新、完整、精確到單個細胞的腦部地圖。艾倫研究所資料暨技術主管Shoaib Mufti帶領團隊與AWS合作，利用腦部地圖來建立全球最大的腦細胞開源資料庫。這將是人類首次針對哺乳動物大腦結構和功能進行彙編和標準化的大規模資料集。
艾倫研究所腦科學高級研究人員Ed Lein表示：「化學有元素周期表，基因學也有極具變革性的人類基因組圖，神經科學也應該要有類似的基礎知識框架，腦知識平台將協助進行編纂。」腦知識平台擅長單細胞基因組學，有了測量單個腦細胞基因的新技術，研究人員得以更了解大腦細胞的複雜性，以及賦予細胞獨特功能的基因。這些詳細的細胞圖譜將幫助研究人員了解疾病的起源，並最終幫助臨床醫生準確找出阿茲海默症和帕金森氏症等疾病的成因。此外，腦知識平台還能連結不同物種的腦部研究，未來將能整合所有哺乳動物的生物學資料。
艾倫研究所資料暨技術主管Shoaib Mufti表示：「腦知識平台將協助我們的研究人員獲得現有基礎設施無法提供的新發現。一旦串連起分散的資料碎片，我們就能夠探索健康大腦的資料與患病大腦的資料之間的關聯性。」雲端運算，將腦部約兩千億個細胞產生的資料轉變為可儲存、分析和存取的開源工具的重大關鍵，讓臨床醫生能夠有機會找到治療腦部疾病的方法。
研究過程中，AWS的高效能運算能力和Amazon SageMaker雲端機器學習（ML）平台可幫助艾倫研究所管理所有資料，並且足以橫跨多個工作負載進行擴展。艾倫研究所正運用AWS的人工智慧（AI）和機器學習服務，同時未來計畫部署生成式AI，將龐大、複雜、多模態的資料轉化為深層的分析研究。
最後，從事大腦研究已經50多年的美國密蘇里州聖路易斯華盛頓大學神經科學教授、艾倫研究所的研究合夥人David Van Essen進一步表示：「幾個世紀前的地圖雖然五顏六色，卻相當不精準，製圖師只知道大概的陸地和島嶼的方位及主要的地理和政治區域劃分。近年來，隨著訊息爆炸以及衛星影像技術的進步，使導航工具越來越準確和方便。我們也渴望在人腦研究領域中繪製越來越精確的地圖，使它成為治療大腦疾病強有力的導航工具。」
首圖照片來源: 廠商提供