復旦大學類腦智能科學與技術研究院成立於2015年6月，是國內高校最早成立的腦科學與類腦研究交叉科研創新機構。研究院以復旦大學應用數學、生物學、信息學、臨床醫學等多學科優勢為基礎，交叉融合、聚力創新，開展計算神經科學、計算神經病學、認知與神經科學、類腦智能技術與轉化、腦疾病智能診療等前沿基礎研究和應用創新研究。研究院現任院長為馮建峰教授。
通過5年的建設積澱和潛心攻關，研究院引育人才獨成氣候，擁有國際學術大師、海外傑出中青年骨幹、博士後、研究生等200餘位研究人員和近十個研究組；已建成亞洲規模最大的高端科研型影像研究平臺張江國際腦影像中心和全維度多模態腦科學數據平臺張江國際腦庫兩個重大科技基礎設施；承擔縱向項目56項，國家級項目32項，科研經費在高位持續增長；科研成果持續湧現，以第一或通訊作者單位累計在JAMA Psychiatry、 Molecular Psychiatry、Nature Human Behaviour、 Science Advances、 American Journal of Psychiatry、 Biological Psychatey等腦科學領域頂級期刊和NIPS、 AAAI、 CVPR 等人工智慧頂會發表近三十多篇，正在承擔國家和上海市腦與類腦相關重大研究計劃的戰略研究和任務組織，已逐步成長為腦科學與類腦智能領域國際一流的前沿研究中心。
面向科技重大前沿，勇攀自主創新高峰。在2020年的最後一天，讓我們一起回顧研究院一年來的主要科研成果。
1.趙興明研究組和合作團隊開發人類腸道宏基因組資料庫GMrepo
2020年1月8日，《Nucleic Acids Research》發表了題為《構建了一個人類腸道元基因組資料庫GMrepo (腸道微生物菌群資料庫)》（「GMrepo: a database of curated and consistently annotated human gut metagenomes」）的研究論文。該研究由復旦大學趙興明教授團隊與華中科技大學陳衛華團隊合作完成。
該論文主要目的是針對快速增長的人類宏基因組學數據，提供可重用性和可訪問性強的數據資源。GMrepo針對92種不同表型，收集了相關的宏基因組數據，並包括所有可能的相關元數據，如年齡、性別、國家、身體質量指數(BMI)和最近的抗生素使用情況，並配備了圖形化查詢生成器，使用戶能夠進行個性化的查詢。到目前為止，GMrepo共收集了58 903份人類腸道菌群樣本(包括17 618個宏基因組和41 285個擴增子)，來自253個項目，涉及92種表型。
2.程煒研究組領銜國際研究團隊發現兒童睡眠時長與認知能力、心理健康的關係
2020年2月4日，《分子精神病學》（Molecular Psychiatry）在線發表題為《兒童睡眠時長與認知、心理健康以及腦結構的關係》（「Sleep duration, brain structure, and psychiatric and cognitive problems in children」）的研究論文。該研究由復旦大學類腦智能科學與技術研究院院長馮建峰教授、程煒青年研究員團隊領銜來自英國華威大學、牛津大學等的研究人員合作完成。
圖示：A)兒童睡眠時長相關聯的腦區；B)兒童抑鬱評分相關聯的腦區；C）兒童認知打分相關聯的腦區。
研究發現，睡眠時長與兒童認知功能打分以及心理健康打分如抑鬱打分、焦慮打分等顯著關聯，睡眠時長較長的兒童在認知能力與心理健康方面總體要比睡眠時長較短的兒童要好。睡眠時長與眶額葉皮層、前額葉、顳葉、楔葉以及緣上回等腦區的皮層面積呈正相關。此外，隨訪分析表明基線水平的抑鬱打分與一年後的睡眠時長成負相關，中介分析進一步揭示了腦結構、抑鬱打分以及睡眠時長之間的調製關係。該研究有望為指導合理安排兒童睡眠時間，促進兒童健康生活方式提供科學依據。
3.王鶴研究組和合作團隊提出一種用於光熱療法實時精確監測的磁共振成像新策略
2020年3月25日，《納米快報》（Nano Letters）在線發表了《MR成像引導下光熱治療過程中溫度的精確實時監測》（「Accurate and Real-Time Temperature Monitoring during MR Imaging Guided PTT」）的研究論文。該研究由復旦大學類腦智能科學與技術研究院青年研究員王鶴課題組與華東師範大學步文博團隊合作完成。
研究團隊提出了一種創新的策略，將用於精確追蹤PTAs的T1-MRI與用於實時監測PTT過程中體內溫度變化的磁共振溫度成像(MRTI)相結合。研究團隊合成了一種有利於提升T1加權性能，進而能夠更好的追蹤腫瘤和局部PTAs分布情況的新型納米材料。這種材料極弱的磁敏感性對局部相位幹擾較小，保持了MRTI動態記錄腫瘤和瘤周正常組織溫度變化的能力。研究團隊採用磁共振相位測溫法，使得測溫的時間解析度達到19s/幀，溫度變化的檢測精度約為0.1K。多模MRI引導下實現PTT的方法具有很大的臨床應用潛力。
4.羅強研究組聯合國際團隊發現大腦發育過程發生的變化可能增加青少年醉酒行為的頻次
2020年4月1日，《美國醫學會雜誌·精神病學卷》（JAMA Psychiatry）發表了題為《青少年的大腦灰質和個性發育與醉酒頻率增加的關係：縱向隊列分析》（「Association of Gray Matter and Personality Development With Increased Drunkenness Frequency During Adolescence」）的研究論文。該研究由復旦大學類腦智能科學與技術研究院羅強副研究員課題組和英國倫敦國王學院、法國雷恩第一大學科研人員合作完成。
該研究使用了一個包括726例健康被試的青少年隊列，跟蹤採集了14歲、16歲和19歲的數據，綜合分析了大腦灰質體積、醉酒行為和衝動、開放性等人格特質三者之間的複雜相互作用，分析結果表明，在這5年的發育過程中，前額葉和顳葉的一些腦區的灰質體積縮減的越快，醉酒的頻次越多。該項研究的另一個關鍵在於「因果推斷」的方法創新，將基於統計模型的因果推斷與因果關係的時間前置性條件驗證相結合，最大程度的發揮了縱向隊列數據的優勢，從統計上確認了腦發育異常與之後的醉酒行為增加之間的顯著關係。其重要發現對於理解酒精成癮風險的腦發育機制將產生重要影響。
5.賈天野與岡特·舒曼研究組領銜國際團隊發現青少年多動及注意力缺陷等外向障礙在多個認知環路上的調控機制
2020年4月20日，《自然·人類行為》（Nature Human Behaviour）發表了題為《強化相關行為的神經行為學特徵及分型研究》（「Neurobehavioural characterisation and stratification of reinforcement-related behaviour」）的研究論文。該研究由復旦大學類腦智能科學與技術研究院青年研究員賈天野與英國倫敦國王學院、復旦大學特聘講座教授岡特·舒曼（Gunter Schumann）領銜的國際團隊合作完成。
圖示：A）獎賞預期下的多動行為核心腦區；B）行為抑制任務下的衝動行為核心腦區；C）行為抑制任務下的注意力缺陷核心腦區；D）行為抑制任務下的品行問題的核心腦區。
該研究首次系統性地從多個特異性的認知神經環路分析了青少年精神和行為障礙的神經調控機制，並找到了外向障礙相關特徵行為在不同認知領域具有特異性激活的功能腦區。
該研究不僅確認了注意力缺陷多動障礙的多個特徵行為（即注意力缺陷行為、多動行為和衝動行為）各自具有特異性的認知神經基礎，並且發現注意力缺陷行為和品行障礙可以由行為抑制任務下的右側下額葉區域共同調控，進而揭示了兩者共病的腦神經機制，為跨疾病診斷及分型治療提供了重要的理論基礎。
6.羅強研究組通過青少年腦影像學隨訪隊列分析揭示多動症雙通路模型的關鍵腦區
2020年5月7日，《美國精神病學雜誌》（The American journal of psychiatry）發表了題為《青少年中多動症雙通路模型的神經基礎》（「Neural correlates of the dual pathway model for attention-deficit/hyperactivity disorder in adolescents」）的研究論文。該研究由復旦大學類腦智能科學與技術研究院院長馮建峰教授、羅強副研究員團隊,與上海交通大學附屬新華醫院、英國劍橋大學、倫敦國王學院等單位合作完成。
該研究利用大型的歐洲青少年群體神經科學影像學隨訪隊列（n=1963），發現前額葉（特別是腹內側前額葉、背側前扣帶回和前島葉）和枕葉區（特別是左側楔葉）的灰質體積越小，多動症的症狀越嚴重（圖1）。
圖1: 前額葉和枕葉區的灰質體積越小多動症症狀越嚴重
研究人員發現多動症遺傳風險（即多基因風險評分）越高，多動症症狀越嚴重、工作記憶越差、延遲厭惡越明顯，並且該遺傳風險僅和左楔葉的灰質體積表現出顯著的統計相關性。通過隨訪隊列數據分析，研究團隊還進一步發現14歲時的左楔葉灰質體積可以顯著提高對2年後多動症症狀的預測準確率。
該研究表明，多動症的雙通路模型同時存在分離的和共同的腦結構基礎。左側枕葉灰質體積和多動症症狀相關，和認知與動機兩條通路的受損情況相關，和多動症遺傳風險相關，對多動症的症狀具有預測性，並且與多動症藥物治療緊密相關。據馮建峰介紹，該研究的發現或有助於構建多動症的影像學標記，幫助精確診斷和療效評估。
7.林偉研究組構建辨識因果網絡的新型算法
2020年5月26日，《自然·通訊》（Nature Communications）在線發表了題為《偏交叉映射排除間接因果影響》（「Partial cross mapping eliminates indirect causal influences」）的研究論文。該研究由復旦大學數學科學學院、類腦智能科學與技術研究院林偉教授團隊，與中國科學院、蘇州大學、日本東京大學等團隊合作完成。
本項研究利用動力系統理論清晰闡明了可分性條件的嚴格數學機理，並綜合利用相空間重構、交叉映射、偏相關係數等動力學與統計學相關算法，建立了新型偏交叉映射方法，實現了非線性動力系統中直接因果與間接因果的區分，從而為在大規模數據中辨識可信的因果網絡提供了可靠算法。該算法已被用於生態系統、環境與疾病互作系統以及基因調控網絡等多個實際問題中，成功復現了這些複雜動力學演化系統的內蘊因果網絡，為進一步理解系統演化的基本機制提供了方法學基礎。
8.馮建峰研究組提出一種基於人腦聯想感知機制的自動駕駛三維目標檢測算法
2020年6月8日，計算機視覺與人工智慧領域頂會《IEEE國際計算機視覺與模式識別會議》（IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, CVPR 2020）發表了題為《Associate-3Ddet：基於感知到概念聯想的三維點雲目標檢測算法》（Associate-3Ddet: Perceptual-to-Conceptual Association for 3D Point Cloud Object Detection）的論文。該研究由復旦大學類腦智能科學與技術研究院院長馮建峰教授、博士生杜量聯合百度計算機視覺研究團隊共同完成。
該研究創新地提出了一種基於人腦聯想感知機制和特徵域適配的三維目標檢測算法Associate-3Ddet。通過將高維編碼特徵從真實場景提取的不完整車輛點雲特徵域（Perceptual感知域），遷移至虛擬場景提取的完整點雲特徵域（Conceptual概念域），建立起了不完整和完整點雲特徵間的關聯，模擬了人腦的聯想感知機制，挖掘了神經網絡對稀疏和被遮擋點雲的信息補全能力。同時，為了解決算法對額外計算機渲染數據的依賴問題，團隊還提出了一種自包含的虛擬場景生成方法，利用同源數據來建立更完整的車輛點雲概念場景。
團隊提出的方法在自動駕駛最權威的KITTI數據集上取得了目前最先進的性能指標，算法在推理階段不需要引入額外的模塊，因此在提升精度的同時不影響網絡的推理速度，易於集成到其他先進的三維目標檢測算法中。
9.羅強研究組領銜國際聯合研究團隊發現早期多動症症狀引發後期睡眠問題的基因和腦結構
2020年9月15日，《生物精神病學》（Biological Psychiatry）發表了題為《多動症和睡眠障礙有何聯繫？基於大規模隨訪隊列對縱向關聯和腦結構開展多模態研究》（「What is the Link between Attention-Deficit/Hyperactivity Disorder and Sleep Disturbance? A multimodal examination of longitudinal relationships and brain structure using large-scale population-based cohorts」）的研究論文。該研究由復旦大學類腦智能科學與技術研究院院長馮建峰教授、羅強副研究員團隊,與英國劍橋大學、加拿大渥太華大學合作完成。
該項研究利用加拿大魁北克QLSCD出生隊列和美國學齡兒童腦發育ABCD隊列，通過因果推斷統計模型，發現了早期越嚴重的多動症症狀引發後期越多的睡眠問題（如圖1所示）。
圖1：交叉時滯模型顯示ADHD症狀會引發更多睡眠問題
為了理解該因果關係的神經生物學機制，研究團隊開展了腦結構影像學研究（n=3515），發現了與多動症症狀和睡眠問題共同相關的若干關鍵腦區，主要集中在注意力網絡和覺醒系統（如圖2所示），在這些腦區中，較少的腦灰質與更嚴重的ADHD症狀相關，而後更嚴重的ADHD症狀會引發後期越多的睡眠問題。
圖2：額下回和尾狀核等關鍵腦區的灰質體積越小，ADHD症狀和睡眠問題越嚴重
研究團隊進而通過基因轉錄組學分析，發現一些主要參與晝夜節律和神經信號傳導等分子生物學過程的特殊基因在上述腦區中表達較多（如圖3所示）,找到了早期多動症症狀引發後期睡眠問題的腦影像學證據。
圖3：在關鍵腦區中過表達的基因富集在生物節律和神經傳導等生物學過程
該研究揭示了多動症與睡眠障礙共病機制，並找到了與此相關的基因和腦結構，或有助於研發設計新的早期多動症治療方案，以減輕患者的ADHD症狀和睡眠問題。
10.張孝勇研究組與合作團隊提出酸性「代謝邊界」導航手術的新策略
2020年4月7日，《化學科學》（Chemical Science）雜誌發表了《PH比率響應表面增強拉曼探針可視化腫瘤酸性代謝邊界導航手術》（「PH ratiometrically responsive surface enhanced resonance Raman scattering probe for tumor acidic margin delineation and image-guided surgery」）的研究論文。該研究由復旦大學藥學院李聰教授、附屬華山醫院毛穎教授以及類腦智能科學與技術研究院張孝勇青年研究員聯合研究團隊，與義大利都靈大學研究團隊合作完成，在腦膠質瘤手術導航策略方面取得重要進展。
研究團隊發現病人膠質瘤浸潤組織惡性程度與組織間液酸化程度間呈正相關性，構建了pH比率響應型表面增強拉曼探針，提出酸性「代謝邊界」導航手術的新策略，提高了膠質瘤模型的切除率及生存時間。
圖1： 可視化腫瘤「代謝邊界」導航膠質瘤手術切除新策略
膠質瘤是最常見的顱內惡性腫瘤，具有高復發率、高死亡率等特點。手術切除是治療膠質瘤的首選方法。然而，由於膠質瘤浸潤性生長，神經外科醫生難以在術中對腫瘤邊界進行準確辨別。臨床目前主要依賴順磁性釓劑在磁共振圖像上顯示血腦屏障破壞結構指導切除，但結構邊界之外癌細胞浸潤區域是膠質瘤高復發率的主要原因。
根據癌細胞葡萄糖酵解導致酸化與組織惡性程度的相關性，該工作提出了術中可視化酸性「代謝邊界」導航手術新策略（圖1）。構建了一類跨血腦屏障pH比率響應型表面增強共振拉曼散射探針，提出了可視化酸性「代謝邊界」指導手術新策略。在該探針手術中成功繪製了膠質瘤荷瘤大鼠手術切面的pH分布圖並引導腫瘤浸潤區域切除。術後運用超高場強（11.7 T）化學交換飽和轉移（CEST）磁共振成像技術無創監測腫瘤切口pH值變化監測膠質瘤復發情況（圖2）。
圖2：酸性代謝邊界指導大鼠原位膠質瘤模型切除手術。
臨床前研究結果顯示，與目前臨床通過順磁性釓劑勾勒膠質瘤結構邊界的手術策略相比，酸性代謝邊界導航策略顯著延長了膠質瘤模型的生存時間並降低了手術導致的神經功能損傷。