众所周知，脑的连接和活动在时间和空间上都在不断演化，能量与信息高度吻合，这给解析脑功能带来极大挑战。而脑功能及其活动终究还是要依赖最基本的细胞单元——不同类型的神经元，也成为脑疾病诊断和治疗的重要依据。

        在2020年10月10日举办的“中国卒中学会第六届学术年会暨天坛国际脑血管病会议2020”上，来自海南大学生物学工程学院的骆清明教授表示，脑的复杂网络连接就犹如铁路网、高速公路网与光缆网等，既相互交织又彼此独立，因此清晰完整地呈现神经连接图谱，是我们认知脑功能、研究脑疾病的重要基础。

        受地球空间信息学和全球定位系统(GPS)的启发，骆教授提出脑空间信息学和全脑定位系统(BPS)概念。所谓脑空间信息学主要指示踪、测量、分析、处理和呈现，具有明确空间定位信息的全脑三维时空信息数据的综合与集成科学。而三维时空数据包括神经元、神经环路/网络、血管网络和三维精细的脑图谱，获取跨层次、多尺度的脑连接时空特征。脑空间信息学，能够帮助人们更好地破译脑功能、脑疾病，并推动类脑智能的发展。

        要实现这一目标，就需要发展相关技术，骆教授把它定义为BPS，它不是一种技术，而是一个系列技术，需要不断完善和发展的。

        2017年，《Nature》杂志报道了有关巨大神经元环绕整个鼠脑的新闻，引发关注的原因包括：其一，这是迄今为止发现的生长范围最广的神经元，三个相关神经元覆盖众多脑区，几乎连接了绝大多数，乃至全部与感觉、运动行为驱动相关的脑区;其二，三个神经元均源自于脑结构，通常被认为与人类意识相关的品状核。而既往诸多类似的工作尚未能达到如此的精细程度。

        简言之，获取全脑介观神经连接图谱极其困难。无以计数的神经元从空间跨度上覆盖整个脑网络，如果想要追踪神经元，就需要得到全脑范围的成像数据集，更重要的是确保每个点的分辨率都足够高，也意味着实现在任意三维位置上都具备高的体素分辨率。

        为什么传统的成像技术无法实现?例如核磁共振的分辨率不够，它能识别的是聚集在一起的成千上万个神经元;电镜分辨率确实很高，有人做过测算，获取一个毫米级样本数据需要1万个人工作一年;传统的共焦、双光子显微成像则受到深度的限制。

        完整呈现神经元全貌路还很长，而如何在全脑范围内看到每一个细胞、每一根血管，是时下此面临的巨大挑战。骆教授团队经过约20年的努力，从理论、方法到仪器进行了系统研究，建立起一套完整的技术体系。他们实际上是采用了全新的思路，解决了传统方法无法同时实现高空间分辨和大范围成像的难题。

        这项技术就是显微光学切片断层成像技术(MOST)。基本原理是取出鼠脑后染色标记固定，而后边切片边成像，由于获取成像信息时定位精准，就可自动实现三维重建，从而获得了世界上第一套单细胞分辨的小鼠全脑成像三维结构图谱。2010年研究在《Science》一经发表，可以说开启了脑空间信息学的时代。此后又历经三年，将高精度切片与共聚焦、双光子显微成像技术相结合，研发出第一代荧光显微光学切片断层成像技术(fMOST)。2016年，创新开发出双色荧光显微光学切片断层成像技术(dfMOST)，能够同时获取神经元及其位置信息。此后，通过与多个国际团队合作，不断颠覆或者丰富人们对脑内神经元的认识。

        随着成像、标记技术的发展完善，当前面临的最大挑战在于海量的图像处理。骆教授团队的做法是首先实施预处理，主要是解决数据一致性的问题。第二，为了突破tb乃至Pb级图像数据快速存取的瓶颈，开发了既是大数据格式，也是一整套大数据解决方案，它能够兼容从高性能计算到普通PC机的不同配置的计算环境;同时发展出具有广泛适应性的图像配准方案，可以将不同来源的脑图像数据精确地配准至立体定位图谱，实现脑空间信息的精准定位;还开发出依据神经元胞体、神经形态和脑血管等的图像自动识别技术。最终，实现了高分辨率与高定位精度的“双高”目标。

        迄今已经能够获得特定神经元及其位置信息，即单神经元分辨水平的解剖学数据，但这对实现神经元的精准分型还远远不够，还需要进一步完善并融合蛋白组或转录组的相关信息。不仅局限于脑，全脑介观神经连接图谱的工作同样适用于其他器官或疾病研究，这种完整器官三维结构与功能信息的精准介观测量必将拥有广阔的应用前景。