重度抑郁症（MDD）是全球致残的主要原因之一，三分之一的病例对治疗产生抵抗性。症状的异质性表明受影响的大脑网络存在差异，这推动了基于脑回路的个性化神经调节干预的研究。例如，个性化的深部脑刺激（DBS）已通过根据表型或映射刺激反应选择不同的治疗靶点实现。然而，DBS是侵入性的，且在动态适应性大脑中，长期最佳治疗效果的稳定性尚不清楚。非侵入性方法，如经颅磁刺激（TMS），在调节假定的情绪网络方面显示出前景，但无法针对较深的皮质下区域。
经颅超声刺激（TUS）或低强度聚焦超声是一种新兴的非侵入性方法，具有毫米级的空间精度，能够独特地实现深层皮质下神经调节。TUS可以可逆地调节大脑网络，并产生持久的行为效应。初步研究表明，将TUS应用于经典的TMS和DBS靶点可以改善焦虑、担忧、回避行为和情绪。为了探究动态引导的TUS是否能够在MDD中识别个性化的治疗亚区域，陈氏学者Joline M. Fan博士在加州大学旧金山分校与其他研究人员合作，使用双相阵列交叉光束聚焦刺激皮质下与情绪相关的神经回路。
在一项新研究中，研究人员报告称，神奇蘑菇中的活性化合物裸盖菇素（psilocybin）会暂时扰乱大脑中负责内省思维的关键网络，比如白日梦和回忆。
食用含有裸盖菇素的蘑菇（即通常所说的神奇蘑菇）的人通常会经历一种超现实的体验，他们的空间、时间和自我感知会被扭曲。
长期以来，支持者们一直认为，在适当的条件下，迷幻体验可以减轻精神痛苦，而一些科学研究也表明事实可能确实如此。准确理解这种药物如何影响大脑将帮助科学家和医生更好地利用其治疗潜力。
新的研究成果从神经生物学的角度解释了这种药物扭曲大脑感官的原因，并为开发基于裸盖菇素的疗法奠定了基础，此类疗法主要针对治疗抑郁症和创伤后应激障碍等精神疾病。
“刚开始的影响会比较大，但会逐渐减弱，最后只剩下微弱且范围有限的影响，”该研究的资深合著者、圣路易斯华盛顿大学医学院神经学教授Nico U.F. Dosenbach说道。
“这正是我们希望潜在药物能做到的。我们并不希望药物导致病患的大脑好几天完全宕机，但也不希望它立即恢复原状。你希望药效的持续时间足够长，能够真的起效。”
这项研究最近发表在《自然》期刊上，为其他科学家提供了一张可以遵循的路线图，以评估精神活性药物对大脑功能的影响，从而加速精神疾病相关药物的开发工作。
这项工作的支持来自泰勒家族创新精神病研究基金、健康心灵实验室、麦克唐纳系统神经科学中心、华盛顿大学临床和转化科学研究所；美国国立卫生研究院（NIH）、全国痉挛性发声障碍协会、拉尔夫·梅茨纳教授基金、天桥脑科学研究院、华盛顿大学智力与发育障碍研究中心、吉瓦尼斯基金会、华盛顿大学希望中心神经疾病研究所以及马林克罗特放射学研究所。
此外，这项研究还利用了由NIH资助的青少年大脑认知发展研究的数据。
近日，天桥脑科学研究院（Tianqiao and Chrissy Chen Institute, TCCI）当选《中国慈善家》杂志技术公益慈善影响力年度案例。《中国慈善家》是中国新闻社主管、《中国新闻周刊》主办的央媒体系中唯一的公益慈善领域专业媒体。
据《影响力慈善研究报告2023》介绍，研究院聚焦于利用人工智能和前沿技术提升大脑功能，将慈善资金与前沿技术相结合，致力于在大脑科学领域取得突破性进展。报告表示，TCCI已在大脑探知、大脑相关疾病治疗以及大脑功能开发等技术应用领域取得突破。比如支持、资助了中科院微系统所和华山医院神经外科团队的脑机接口项目，研发出一种超薄、超柔、高通量的神经信号采集电极。
你是否渴望用人工智能推动科学，重塑未来的科研模式？
是否也曾好奇，如果智能体拥有长期记忆，世界将变成怎样？
天桥脑科学研究院“人工智能人才计划”正是为有志向的你而设！不论是加入我们与普林斯顿大学王梦迪教授联合发起的AI for Science实习项目、角逐AI驱动科学大奖，还是拿下超级Offer成为我们的一员，这里为你提供了一个广阔的舞台。你将有机会开拓科研边界，与全球顶尖科学家和优秀同学并肩作战，共同推动AI在科学领域的深度应用，成为引领未来的AI科学先锋！
破解AI的记忆密码，普林斯顿大学王梦迪教授携手天桥脑科学研究院推出联合实习计划
在人工智能领域，长期记忆（Long Term Memory）研究正成为AI能力涌现的新焦点。长期记忆是AI实现自我进化的关键。它不仅关系到AI的个性化发展，更是构建真正智能系统的基础。由天桥脑科学研究院、普林斯顿大学、清华大学、上海交通大学和盛大集团联合发表的论文《Long Term Memory: The Foundation of AI Self-Evolution》深入探讨了这一议题，并提出了创新解决方案：通过模仿人类的“长期记忆”，帮助AI超越LLM的局限。
普林斯顿大学王梦迪团队与天桥脑科学研究院正面向全球发起联合实习计划，招募优秀的学生参与这一前沿科技领域的研究。普林斯顿大学电子与计算工程系、计算机系终身教授，Donald Eckman奖得主王梦迪，是这一研究的领军人物。她表示：“利用长期记忆进行 AI 自我进化以及解决现实世界问题拥有巨大潜力。我们正在寻找有志于在这一领域做出贡献的青年人才，共同拓展人工智能的边界。”
据了解，这项联合实习计划主要面向大模型和AIGC的算法实习生，在读本科和硕博研究生均可申请。申请者需具备深度学习基础、良好的编码能力、对高质量数据的理解，以及LLM常用技术，如SFT、RL算法等，能够快速提升业务场景中的应用效果。逻辑思维严谨、积极主动的团队合作能力也是申请的加分项。
申请者还将享有以下机会：
投递简历： aitalents@cheninstitute.org
AI驱动科学大奖申报倒计时，面向全球寻找AI for Science未来领袖
天桥脑科学研究院（Tianqiao and Chrissy Chen Institute）与《科学》杂志 “AI驱动科学大奖”，旨在表彰全球范围内用人工智能技术（如机器学习、深度学习、强化学习等）在自然科学（包括生命科学和物质科学）研究领域解决关键问题、推动科学研究加速发展的青年科学家。
申请者需提交一篇1000字的研究论文，描述他们最重要的研究发现，主题必须是利用人工智能相关技术，在其它科研领域做出了根本性的突破，而这些突破在未使用人工智能技术前是难以实现的。
该奖项目前已进入申报倒计时，报名截止时间为2024年12月13日，《科学》杂志将组成专家评审委员会评比，于2025年7月公布获奖名单。大奖（The Grand Prize）得主将获得3万美元奖金以及《科学》杂志5年数字版订阅权，获奖论文将发表在《科学》杂志的印刷版和在线版上。此外还设有最多两名优胜奖得主，各获得1万美元奖金和《科学》杂志5年的数字版订阅权，他们的论文将在《科学》杂志在线版上发表。
加入我们，敲开AI技术创新的大门
同时，我们持续在上海/新加坡/美国三地寻找具备技术热情、创新精神和团队合作精神的AI技术实习生/全职员工，共同致力于利用人工智能解决现实世界中的各种挑战和难题。欢迎所有人工智能方向的优秀人才投递简历：
岗位方向
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我们提供国际化的工作环境和广阔的个人发展空间，极具竞争力的薪酬福利。加入我们，你将站在科学与技术的交汇点，挑战最前沿的AI课题，与全球一流的科研团队共同推动AI创新。一起探索人类智能的未来！
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由天桥脑科学研究院（Tianqiao and Chrissy Chen Institute）、《科学》（Science）杂志和上海市精神卫生中心（国家精神疾病医学中心）联合主办的“人工智能与精神健康”研讨会于11月7日至8日在上海宛平南路600号上海精中徐汇院区举办，吸引了近400位科学家、临床医生、产业界人士参会，共同探讨人工智能在精神健康领域的应用与未来发展。
天桥脑科学研究院创始人雒芊芊说：“人工智能和精神健康是我和天桥寄予厚望的领域，希望能够尽早有所突破，造福人类。这是我们连续第四年与《科学》杂志合办国际学术讲座，很高兴首次落地中国，期待吸引各方人才特别是AI人才加入我们，用人工智能技术，更好地让中国人不焦虑，不抑郁，更幸福。”
《科学》系列期刊出版人Bill Moran在会议现场致辞中表示：“《科学》一直处于新兴科学的前沿。我们将继续联手天桥脑科学研究院，与全球科学家和研究人员密切合作，释放人工智能在精神健康治疗和管理方面的巨大潜力。”
上海市精神卫生中心院长、国家精神疾病医学中心主任赵敏教授说：”全球心理健康问题日益严峻，人工智能与精神疾病诊疗的结合正是解决这一问题的良方。我们期待与全球科学家进行深度交流，共同推动这一领域的发展。”
在《科学》高级编辑Peter Stern、上海交通大学心理学院院长傅小兰教授、上海市精神卫生中心副院长王振教授的主持下，会议围绕众多前沿话题展开深入讨论，包括人工智能在精神疾病诊断、个性化治疗方案、心理健康预测模型以及计算精神病学等领域的应用。来自中国、美国、德国、英国、澳大利亚的专家们分享了在各自领域的最新研究成果和实践经验。
德国耶拿大学医院转化精神病学特聘教授Nils Opel的研究团队开发了创新远程监测应用程序，通过收集患者的行为和语音数据来评估其心理健康状况。他领导建立的大规模数字队列研究DigiHero，正在监测德国人口的心理健康，尤其是受新冠疫情的影响。这些技术在临床实践中显示出巨大潜力，可用于患者的细分和进一步个性化治疗。
上海精中赵敏教授展示了AI在精神健康诊疗中的多种临床应用，这些应用正推动精神健康服务向智能化、个性化方向发展。AI辅助诊断系统能够通过分析MRI扫描结果，准确识别重度精神疾病患者。利用虚拟现实和AI技术创建沉浸式治疗环境，显著改善了恐高症等精神疾病患者的症状。他们正在开发基于AI的心理治疗机器人，通过分析面部表情来辅助焦虑症的筛查和诊断。
美国耶鲁大学精神病学系副教授Philip Corlett分享了如何将计算精神病学引入临床诊疗的实践。他的团队开发了一种”条件性幻觉”模型，利用AI和机器学习技术来研究幻觉的形成机制。此外，他们还应用分层高斯滤波器模型，发现偏执症患者倾向于将世界视为更加不稳定的形态。这些计算模型能帮助我们更好地理解精神疾病的机制。
澳大利亚纽卡斯尔大学神经科学与精神病学教授Michael Breakspear围绕人工智能解码面部表情、大语言模型模拟生成自然和疾病下的言语、生成式人工智能量化大脑异常以及以人为中心的数字未来四个方面，全面地讨论了如何使用大脑的生成式模型来优化AI在精神健康领域的应用。他尝试用模型模拟人类精神世界，在他看来，人类是一种活跃的主体，动态地嵌入自身构建的人际、社会、文化和历史体系中；而深度神经网络是其核心，是执行随机插值的静态矩阵。
英国剑桥大学计算认知神经科学教授Zoe Kourtzi主持开发了一种用于早期预测和诊断痴呆症的AI工具。它能够在症状出现前10-15年就识别出潜在的痴呆症患者，准确率高达91%。在实际应用中，这一AI工具比传统临床诊断方法更精确地预测了轻度认知障碍患者转变为阿尔茨海默病的可能性，其准确度提高了3倍。她提出，未来有可能用AI更广泛地追踪大脑的健康轨迹。
上海精中陈剑华教授介绍，天桥脑科学研究院人工智能与精神健康前沿实验室，正在与上海精中合作开展一项名为”灵溪”的项目。基于精神疾病是“唯一可以靠对话诊疗的疾病“这个特点，建设真实、高质量的抑郁焦虑患者与医生的问诊对话集，提供给AI大语言模型进行训练。项目已通过伦理审批，采集了5000多例对话，时长1000个小时，且数量正在持续增加。项目计划在严格合规的前提下向研究者和AI团队开放合作。
天桥脑科学研究院科学计划执行主任李艳博士介绍了研究院积极推进AI赋能脑科学的举措，包括与《科学》杂志合作发起全球AI驱动科学大奖，与世界名校共同举办AI跨学科夏校培训，今年已在全球主办、资助了近50场AI+脑科学高端国际会议。
波士顿大学计算和计算科学与工程哈里里研究所所长Ioannis Paschalidis、清华大学副教授眭亚楠、中科院深圳先进技术研究院先进计算与数字工程研究所所长李烨、伦敦大学学院计算精神病学和衰老研究中心副主任Quentin Huys围绕将AI运用于大脑疾病的早期检测和预防、用AI构建心理健康基础模型、AI在抑郁症治疗中的应用等话题，分享了在各自领域的前沿探索和实践。
会议还举办了青年科学家闭门讨论，10多位青年科学家与海内外嘉宾进行了深入交流。
在这两天里，与会专家们展示了AI在精神健康领域的巨大应用潜力。展望未来，人工智能与精神健康的结合将继续深化，并有望在以下几个方面取得突破：
AI辅助精神疾病诊疗的精确度和普及度将进一步提高；
个性化治疗方案的制定将更加智能化；
AI的发展将帮助我们更深入地理解精神疾病的机制，为新的治疗方法提供理论基础；
通过AI技术，我们将可能实现对大脑健康轨迹的长期追踪，从而更好地预防和管理精神健康问题；
AI技术在精神疾病诊疗领域的研究需要特别加强伦理治理问题。
你是否渴望用人工智能推动科学，重塑未来的科研模式？
是否也曾好奇，如果智能体拥有长期记忆，世界将变成怎样？
天桥脑科学研究院“人工智能人才计划”正是为有志向的你而设！不论是加入我们与普林斯顿大学王梦迪教授联合发起的AI for Science实习项目、角逐AI驱动科学大奖，还是拿下超级Offer成为我们的一员，这里为你提供了一个广阔的舞台。你将有机会开拓科研边界，与全球顶尖科学家和优秀同学并肩作战，共同推动AI在科学领域的深度应用，成为引领未来的AI科学先锋！
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破解AI的记忆密码
普林斯顿大学王梦迪教授携手天桥脑科学研究院推出联合实习计划
在人工智能领域，长期记忆（Long Term Memory）研究正成为AI能力涌现的新焦点。长期记忆是AI实现自我进化的关键。它不仅关系到AI的个性化发展，更是构建真正智能系统的基础。由天桥脑科学研究院、普林斯顿大学、清华大学、上海交通大学和盛大集团联合发表的论文《Long Term Memory: The Foundation of AI Self-Evolution》深入探讨了这一议题，并提出了创新解决方案：通过模仿人类的“长期记忆”，帮助AI超越LLM的局限。
▷相关研究发表在arxiv上．图片来源：arxiv
普林斯顿大学王梦迪团队与天桥脑科学研究院正面向全球发起联合实习计划，招募优秀的学生参与这一前沿科技领域的研究。普林斯顿大学电子与计算工程系、计算机系终身教授，Donald Eckman奖得主王梦迪，是这一研究的领军人物。她表示：“利用长期记忆进行 AI 自我进化以及解决现实世界问题拥有巨大潜力。我们正在寻找有志于在这一领域做出贡献的青年人才，共同拓展人工智能的边界。”
据了解，这项联合实习计划主要面向大模型和AIGC的算法实习生，在读本科和硕博研究生均可申请。申请者需具备深度学习基础、良好的编码能力、对高质量数据的理解，以及LLM常用技术，如SFT、RL算法等，能够快速提升业务场景中的应用效果。逻辑思维严谨、积极主动的团队合作能力也是申请的加分项。
申请者还将享有以下机会：
构建人工智能前沿认知调研，深入了解智能体功能和市场需求，掌握产业数智化进展。
提升智能体驾驭能力，参与智能体的设计、开发、测试和运营，积累产品全生命周期的经验。
深度参与普林斯顿王梦迪教授与天桥脑科学研究院的领先创新项目，积累宝贵的交叉领域工作经验。
投递简历：
aitalents@cheninstitute.org
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AI驱动科学大奖申报倒计时
面向全球寻找AI for Science未来领袖
天桥脑科学研究院（Tianqiao and Chrissy Chen Institute）与《科学》杂志 “AI驱动科学大奖”，旨在表彰全球范围内用人工智能技术（如机器学习、深度学习、强化学习等）在自然科学（包括生命科学和物质科学）研究领域解决关键问题、推动科学研究加速发展的青年科学家。
申请者需提交一篇1000字的研究论文，描述他们最重要的研究发现，主题必须是利用人工智能相关技术，在其它科研领域做出了根本性的突破，而这些突破在未使用人工智能技术前是难以实现的。
该奖项目前已进入申报倒计时，报名截止时间为2024年12月13日，《科学》杂志将组成专家评审委员会评比，于2025年7月公布获奖名单。大奖（The Grand Prize）得主将获得3万美元奖金以及《科学》杂志5年数字版订阅权，获奖论文将发表在《科学》杂志的印刷版和在线版上。此外还设有最多两名优胜奖得主，各获得1万美元奖金和《科学》杂志5年的数字版订阅权，他们的论文将在《科学》杂志在线版上发表。
天桥脑科学研究院官方网站：
https://www.cheninstitute.org/prize
《科学》杂志官方网站（申报通道）：
https://www.science.org/content/page/how-enter-chen-institute-science-prize-ai-accelerated-research
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加入我们
敲开AI技术创新的大门
同时，我们持续在上海/新加坡/美国三地寻找具备技术热情、创新精神和团队合作精神的AI技术实习生/全职员工，共同致力于利用人工智能解决现实世界中的各种挑战和难题。欢迎所有人工智能方向的优秀人才投递简历：
岗位方向
后端开发与集成：
设计、开发和维护支持AI模型的后端系统和服务。
集成各种机器学习模型和算法到后端系统，解决业务问题，如推荐系统、预测分析等。
优化后端系统，提高AI模型的性能和效率。
设计和实施API和微服务，以使AI功能可通过RESTful接口访问。
算法研究与开发：
探索研究最先进的大语言模型相关技术，持续跟踪论文和开源社区产品化落地的最新进展。
根据业务场景需求，提出算法方案，构建算法原型，验证算法效果。
构建高质量的算法服务，跟踪解决线上出现的相关问题。
岗位要求
对人工智能技术充满热情，有志于在该领域深入学习和发展。
具备扎实的编程基础，熟练掌握至少一种编程语言，如Python、Golang等。
对后端开发、数据库系统、Web开发、API设计等有一定了解。
对机器学习、深度学习等人工智能领域有浓厚兴趣，有相关项目经验者优先考虑。
良好的沟通能力和团队合作精神。
我们提供国际化的工作环境和广阔的个人发展空间，极具竞争力的薪酬福利。加入我们，你将站在科学与技术的交汇点，挑战最前沿的AI课题，与全球一流的科研团队共同推动AI创新。一起探索人类智能的未来！
最后，我们诚挚邀请有志于人工智能领域的青年学者前来参加本次“人工智能人才计划”高校宣讲会，深入了解项目详情及申请要求。宣讲会将为大家提供直接与项目导师和研究人员互动的机会，解答大家对于项目的疑问，并分享前沿AI和长期记忆研究的最新动态。具体时间安排如下：
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城市 |
地点 |
日期 |
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杭州 |
浙江大学 |
11月12日 |
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南京 |
南京大学 |
11月14日 |
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合肥 |
中国科学技术大学 |
11月19日 |
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北京 |
清华大学 |
11月26日 |
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北京 |
北京大学 |
11月27日 |
欢迎感兴趣的青年学者前来参加，期待与各位青年才俊在宣讲会上见面！
投递简历
aitalents@cheninstitute.org
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关于天桥脑科学研究院
天桥脑科学研究院（Tianqiao and Chrissy Chen Institute, TCCl）是由陈天桥、雒芊芊夫妇出资10亿美元创建的世界最大私人脑科学研究机构之一，围绕全球化、跨学科和青年科学家三大重点，支持脑科学研究，造福人类。
TCCI与华山医院、上海市精神卫生中心设立了应用神经技术前沿实验室、人工智能与精神健康前沿实验室；与加州理工学院合作成立了TCCI加州理工神经科学研究院。
TCCI建成了支持脑科学和人工智能领域研究的生态系统，项目遍布欧美、亚洲和大洋洲，包括学术会议和交流、夏校培训、AI驱动科学大奖、科研型临床医生奖励计划、特殊病例社区、中文媒体追问等。
概括
全球心理健康危机使得超过三分之二的受影响者未能得到治疗。人工智能技术正逐渐成为解决这一问题的变革性工具。在辛辛那提儿童医院，人工智能通过分析语言模式，以90%的准确率识别自杀倾向，并能比传统方法更早几个月检测到焦虑症状。布朗大学的弗雷德里克·佩茨施纳博士强调，人工智能具有提供个性化护理和改进治疗预测的潜力。先进的平台如Woebot和Happify利用人工智能驱动的认知疗法和正念练习来支持心理健康。然而，构建健全的数据集仍然是一个挑战，因为精神病学缺乏明确的诊断生物标志物，这限制了人工智能全面融入心理健康护理解决方案的能力。
金秋十月，枫叶如火。在这个收获的季节，天桥脑科学研究院（Tianqiao and Chrissy Chen Insititue, TCCI）首届Chen Scholars Retreat，于10月17日在波士顿公共图书馆成功举办。
波士顿公共图书馆是世界上第一个向所有公民免费开放借阅的图书馆，素有“人民的宫殿”之称。同样，天桥脑科学研究院也一直提倡开放共享、造福人类。多年来天桥脑科学研究院致力于推动脑科学与人工智能的融合发展，通过搭建平台、汇聚资源、培养人才等一系列举措，为这一领域的进步贡献着自己的力量。
回顾发展历程，天桥脑科学研究院创始人雒芊芊女士感慨道：
自2016年天桥脑科学研究院创立之初，我们就怀揣着一个梦想——构建一个生态系统，赋能卓越科学家，以创造足以改写人类历史的突破性成果。我们深知，探索大脑挑战重重，但正是这份挑战，激发了我们不断前行的动力。
▷天桥脑科学研究院创始人雒芊芊女士致辞
01深度对话，启迪新知
此次Chen Scholars Retreat上，来自世界各地的脑科学、人工智能以及医学领域的陈氏学者齐聚一堂，共同探索脑科学与人工智能的未来。
▷天桥脑科学研究院前沿实验室成果汇报，线上接入，幻灯片演示中
此次会议专门设立的Chen Frontier Lab（前沿实验室）报告环节上，华山医院陈亮教授、上海精神卫生中心陈剑华教授以及天桥脑科学研究院耿海洋博士，代表天桥脑科学研究院在中国建立的两间前沿实验室——应用神经技术前沿实验室、人工智能和精神健康前沿实验室，向全球陈氏学者介绍了在BCI技术研发和新一代AI模型方面取得的重要成果。
陈亮教授介绍了应用神经技术前沿实验室在脑深部电刺激（DBS）的研究范式方面的创新工作，通过植入NAc和aIC双脑区，以改善情绪调节和认知功能。此外，他们与上海精神卫生中心联合开展的临床研究，两年内共为28位严重精神疾病患者植入DBS，随访观察到患者接受DBS后疾病症状改善效果明显。陈氏学者们表示期待DBS用于严重精神疾病治疗的更多成果。
陈剑华教授分享了人工智能和精神健康前沿实验室在大语言模型 (LLMs) 在精神疾病研究中的应用方面的重要进展。基于上海精神卫生中心的真实临床咨询数据，他们正在构建一个辅助提高抑郁症和焦虑症诊断准确性的大模型，项目现已收集了4500组高质量原始数据。讨论环节中，陈剑华教授与陈氏学者们友好探讨了“利用LLM评估抗抑郁药治疗效果并指导个性化用药”的研究潜力。
Pietro Perona，加州理工学院电子工程学Allen E. Puckett教授
左，Bernardo Sabatini，哈佛大学Kempner研究所联合主任，神经生物学Alice and Rodman W. Moorhead III教授，哈佛医学院Howard Hughes医学研究所研究员；
右，Sham Kakade，哈佛大学Kempner研究所联合主任、计算机科学与统计学Gordon McKay教授
David Anderson，生物学Howard Hughes教授，TCCI加州理工神经科学研究院首席科学家兼主任，哈佛医学院Howard Hughes医学研究所研究员
▷天桥脑科学研究院陈氏学者学术交流现场
在陈氏学者学术报告环节，来自哈佛大学医学院麻省总院、梅奥诊所、加州大学旧金山分校、斯坦福大学等知名研究机构的陈氏学者们，聚焦医学领域人工智能应用，分享了对脑科学与人工智能领域未来发展趋势、面临的挑战与机遇的看法。从基础理论研究到临床应用实践，从算法优化到数据分析，不乏一些具有开创性意义的研究成果，这些成果不仅推动了神经科学研究的深入发展，也为AI技术的应用拓展了新的边界。
来自哈佛大学的两位演讲嘉宾——计算机科学与统计学教授Sham Kakade与神经生物学系教授Bernardo Sabatini一同进行了汇报，他们交替分享了他们的学术研究，并发表在人工智能和神经科学领域的深刻见解和前沿思考：
Bernardo Sabatini提到，“大脑中的神经元通信是以非常嘈杂的方式进行的，这与我们训练人工系统时可以指定极高精度的节点间连接形成鲜明对比。这表明大脑的运行方式可能与我们的传统理解存在根本上的差异。”
而Sham Kakade则指出，“在训练大型基础模型时，往往需要数月的时间。随着数据量的增加，我们不希望训练算法的时间也成倍增长。因此，如何提高优化算法的运行效率是一个关键问题。”
▷天桥脑科学研究院创新项目海报展览
02携手前行，共创辉煌
展望未来，天桥脑科学研究院将秉持初心，致力于推动神经科学与AI的融合发展“生态系统”。加强与国际顶尖学术机构的合作与交流，搭建更加广阔的学术平台；加大人才培养力度，为神经科学与AI融合领域培养更多优秀的青年才俊；继续深化科研创新，鼓励创新成果转化；在数据共享、伦理规范、隐私保护等方面，积极探索解决方案，为神经科学与AI融合领域的健康发展保驾护航。
雒芊芊女士表示：
一直以来，我们希望通过对大脑如何感知、理解和与外界沟通的了解，促进人们的生活体验。这些年来，天桥脑科学研究院一直为此而做出很多持续不断的努力，希望能够推动脑科学与人工智能的技术发展，造福人类。
在波士顿公共图书馆这座知识的殿堂里，首届Chen Scholars Retreat圆满落幕。这场与脑科学与AI的科学盛宴，将永远留在每一位与会者的心中，激励着他们不断前行，共同创造更加辉煌的未来。
▷天桥脑科学研究院陈氏学者、与会讲者及组织成员集体留影纪念
近日，来自天桥脑科学研究院（Tianqiao and Chrissy Chen Institute）的AI团队在人工智能技术领域取得了重要进展，其自研的OMNE Multiagent大模型多智能体框架登上Hugging Face发布的GAIA基准测试排行榜榜首，超越了包括微软研究院在内的众多顶尖机构提交的多智能体框架。这项成果借鉴了天桥脑科学研究院多年的大脑研究积累，通过给予Agent长期记忆的能力，让模型能够进行深度慢思考，加强了LLM对复杂问题的决策能力。
这是自去年天桥脑科学研究院创始人、前中国互联网大佬陈天桥宣布All In AI战略以来，旗下AI团队取得的一项重大成果。
OMNE目前的整体成功率为40.53%，这项结果领先于Meta、微软、Hugging Face、普林斯顿大学、香港大学、英国AI安全研究所、百川等知名机构的提交。而配备插件的GPT-4仅为15%。
GAIA是由Meta AI、Hugging Face和 AutoGPT联合推出的基准测试系统，旨在提供一个涵盖真实世界问题集的测试环境，用于全面评估AI助手的能力，包括推理、大模型多智能体处理、网页浏览和工具使用等核心功能，是当前最具挑战性的多代理智能评估数据集。OMNE框架能够在如此严苛的榜单中拔得头筹，充分体现了AI团队的技术深度与创新能力。
OMNE是一个基于长期记忆（Long Term Memory, LTM）的多智能体协作框架，每个智能体拥有相同且独立的系统结构，能够自主学习和理解完整的世界模型，从而独立理解环境。基于LTM的多智能体协同体系，使AI系统能够实时适应个体行为变化，优化任务规划与执行，推动个性化与高效的自我进化。
本次榜单的的重大突破在于融合了长期记忆的机制，通过长期记忆大幅降低了MCTS的搜索空间，提高了在复杂问题上的决策能力。通过引入更高效的逻辑推理，OMNE不仅提升了单个智能体的智能水平，还通过优化协作机制，显著增强了多智能体系统的整体能力。
这一提升机制正是受到了人类大脑皮层柱状结构研究的启发，皮质柱作为大脑认知和行为功能的基础单元，通过复杂的协作机制实现信息处理。AI模型通过强化单体智能与智能体间的协作，可能逐渐产生认知能力的涌现，构建出内部的表征模型，进而推动系统整体智能的飞跃。
“我们非常自豪地看到OMNE框架登上GAIA 榜首。”天桥脑科学研究院AI团队负责人表示，”这表明了利用LTM进行AI自我进化以及解决现实世界问题的巨大潜力。我们相信，推进长期记忆和AI自进化的研究，对于AI技术的持续发展和实际应用至关重要。”
天桥脑科学研究院由陈天桥、雒芊芊夫妇出资10亿美元创建，是世界上最大的私人脑科学研究机构之一。研究院始终围绕全球化、跨学科和青年科学家三大重点，支持AI和脑科学研究，致力于造福人类。今年以来，天桥脑科学研究院与《Science》杂志合作推出了全球AI驱动科学大奖，并举办和支持了包括”AI+精神健康”在内的各种高水平国际会议和夏校项目，致力于培养跨学科的青年AI人才。
GAIA benchmark链接：
https://huggingface.co/datasets/gaia-benchmark/results_public/viewer/2023/test?sort[column]=score&sort[direction]=desc
天桥脑科学研究院关于AI长期记忆的论文《Long Term Memory: The Foundation of AI Self-Evolution》已发表于arXiv网站：
https://arxiv.org/abs/2410.15665
▷Lin, Ze-Jie et al. “Stimulation of an entorhinal-hippocampal extinction circuit facilitates fear extinction in a post-traumatic stress disorder model.” The Journal of clinical investigation, e181095. 24 Sep. 2024, doi:10.1172/JCI181095
创伤后应激障碍（Post-traumatic stress disorder, PTSD）由突发的、威胁性或灾难性事件导致个体延迟出现令人痛苦且持久的精神障碍。据统计，全球约70%的人一生都曾经历过创伤事件，其中约4%的人将终生受困于PTSD的困扰。PTSD核心特征包括过度的恐惧反应，以及无法克服的、持续侵入的创伤记忆。
临床上基于恐惧消退的认知行为治疗（如暴露疗法）旨在减轻PTSD患者恐惧状态、增加对环境的适应能力。然而，相比于恐惧消退在正常人群中促进个体实现自适应状态的健康保障作用，恐惧消退在PTSD人群中表现出严重的障碍，即难以通过消退训练实现从高恐惧到低恐惧反应的转换，或习得的低恐惧反应无法有效维持、高恐惧反应不可控地复发等。
恐惧消退障碍通过增加对正常行为的回避或排斥进而加剧PTSD的核心症状，如情感障碍、社交回避和认知失控，最终发展为难治性PTSD。因此，破解PTSD恐惧消退障碍的神经机制和发展促进恐惧消退的干预新策略有望为治疗这类精神疾病提供全新的机会。
针对上述临床治疗难题，上海交通大学医学院徐天乐教授团队，联合复旦大学脑科学转化研究院李伟广研究员以及上海市精神卫生中心、天桥脑科学研究院（Tianqiao and Chrissy Chen Institute, TCCl）研究员袁逖飞教授等，于近日在国际医学研究期刊Journal of Clinical Investigation在线发表了题为Stimulation of an entorhinal-hippocampal extinction circuit facilitates fear extinction in a post-traumatic stress disorder model 的研究论文，揭示了物理调控促进PTSD恐惧消退治疗的神经环路新机制。
该研究首先鉴定了一条前所未知的神经环路：外侧内嗅皮层（LEC）→ 腹侧海马CA1（vCA1），并发现了该环路在恐惧消退中的关键作用。研究还发现，恐惧消退启动LEC → vCA1跨脑区协调低频伽马（low-γ）振荡同步化这一内源性电生理标志物，进一步利用临床可及的深脑电刺激（deep brain stimulation, DBS）和非侵入性经颅交流电刺激（transcranial alternating current stimulation, tACS）等手段靶向LEC → vCA1神经环路，在小鼠模型上实现了显著的恐惧消退增效，为PTSD等恐惧消退障碍的精准治疗提供了全新的理论基础和临床前研究证据。
在最新的研究中，利用多脑区在体电生理记录发现，恐惧消退训练特异地招募了LEC → vCA1间的low-γ振荡同步性。他们进一步运用c-Fos染色结合光纤记录探究恐惧消退过程中vCA1不同中间神经元的活性变化，发现vCA1 PV+神经元在消退后期活性显著上升，并介导了消退依赖的LEC → vCA1间的 low-γ振荡同步电生理活动。作者接着借助逆向跨单突触示踪、交叉遗传学（intersectional genetics）、电生理等技术，发现vCA1 PV+神经元接收大量来自LEC 2a层的直接突触输入，在LEC以Sim1+扇形细胞为主，后者与vCA1 PV+神经元形成兴奋性单突触。光和化学遗传学操作揭示，这条神经投射的激活和抑制可双向调控恐惧消退记忆，并同时伴随LEC-vCA1 low-γ振荡同步性的增强和减弱。因此，LEC扇形细胞与vCA1 PV+神经元之间的神经连接通过协调low-γ同步化，调控恐惧消退。
为了指导临床转化，研究人员建立了DBS小鼠模型，发现给予vCA1脑区以low-γ DBS可显著激活vCA1 PV+神经元，促进恐惧消退，且在DBS关闭一天后的消退提取阶段仍然显著。机制上发现，low-γ vCA1-DBS通过持续增强PV+神经元活性，增加LEC-vCA1间的前馈抑制，进而有效抑制vCA1的恐惧记忆印迹细胞，实现恐惧消退增效。研究人员还在小鼠上开发了靶向LEC的tACS技术，同样可提升恐惧消退。此外，研究人员应用LEC-tACS对表现出明显消退受损的PTSD小鼠模型进行干预，显示出长效促进消退和削弱恐惧的效果。因此，靶向LEC → vCA1环路的无创神经调控也可实现恐惧消退增效，为PTSD的临床治疗带来新希望。
▷Lin, Ze-Jie et al. “Stimulation of an entorhinal-hippocampal extinction circuit facilitates fear extinction in a post-traumatic stress disorder model.” The Journal of clinical investigation, e181095. 24 Sep. 2024, doi:10.1172/JCI181095
创伤后应激障碍（Post-traumatic stress disorder, PTSD）由突发的、威胁性或灾难性事件导致个体延迟出现令人痛苦且持久的精神障碍。据统计，全球约70%的人一生都曾经历过创伤事件，其中约4%的人将终生受困于PTSD的困扰。PTSD核心特征包括过度的恐惧反应，以及无法克服的、持续侵入的创伤记忆。
临床上基于恐惧消退的认知行为治疗（如暴露疗法）旨在减轻PTSD患者恐惧状态、增加对环境的适应能力。然而，相比于恐惧消退在正常人群中促进个体实现自适应状态的健康保障作用，恐惧消退在PTSD人群中表现出严重的障碍，即难以通过消退训练实现从高恐惧到低恐惧反应的转换，或习得的低恐惧反应无法有效维持、高恐惧反应不可控地复发等。
恐惧消退障碍通过增加对正常行为的回避或排斥进而加剧PTSD的核心症状，如情感障碍、社交回避和认知失控，最终发展为难治性PTSD。因此，破解PTSD恐惧消退障碍的神经机制和发展促进恐惧消退的干预新策略有望为治疗这类精神疾病提供全新的机会。
针对上述临床治疗难题，上海交通大学医学院徐天乐教授团队，联合复旦大学脑科学转化研究院李伟广研究员以及上海市精神卫生中心、天桥脑科学研究院（Tianqiao and Chrissy Chen Institute, TCCl）研究员袁逖飞教授等，于近日在国际医学研究期刊Journal of Clinical Investigation在线发表了题为Stimulation of an entorhinal-hippocampal extinction circuit facilitates fear extinction in a post-traumatic stress disorder model 的研究论文，揭示了物理调控促进PTSD恐惧消退治疗的神经环路新机制。
该研究首先鉴定了一条前所未知的神经环路：外侧内嗅皮层（LEC）→ 腹侧海马CA1（vCA1），并发现了该环路在恐惧消退中的关键作用。研究还发现，恐惧消退启动LEC → vCA1跨脑区协调低频伽马（low-γ）振荡同步化这一内源性电生理标志物，进一步利用临床可及的深脑电刺激（deep brain stimulation, DBS）和非侵入性经颅交流电刺激（transcranial alternating current stimulation, tACS）等手段靶向LEC → vCA1神经环路，在小鼠模型上实现了显著的恐惧消退增效，为PTSD等恐惧消退障碍的精准治疗提供了全新的理论基础和临床前研究证据。
在最新的研究中，利用多脑区在体电生理记录发现，恐惧消退训练特异地招募了LEC → vCA1间的low-γ振荡同步性。他们进一步运用c-Fos染色结合光纤记录探究恐惧消退过程中vCA1不同中间神经元的活性变化，发现vCA1 PV+神经元在消退后期活性显著上升，并介导了消退依赖的LEC → vCA1间的 low-γ振荡同步电生理活动。作者接着借助逆向跨单突触示踪、交叉遗传学（intersectional genetics）、电生理等技术，发现vCA1 PV+神经元接收大量来自LEC 2a层的直接突触输入，在LEC以Sim1+扇形细胞为主，后者与vCA1 PV+神经元形成兴奋性单突触。光和化学遗传学操作揭示，这条神经投射的激活和抑制可双向调控恐惧消退记忆，并同时伴随LEC-vCA1 low-γ振荡同步性的增强和减弱。因此，LEC扇形细胞与vCA1 PV+神经元之间的神经连接通过协调low-γ同步化，调控恐惧消退。
为了指导临床转化，研究人员建立了DBS小鼠模型，发现给予vCA1脑区以low-γ DBS可显著激活vCA1 PV+神经元，促进恐惧消退，且在DBS关闭一天后的消退提取阶段仍然显著。机制上发现，low-γ vCA1-DBS通过持续增强PV+神经元活性，增加LEC-vCA1间的前馈抑制，进而有效抑制vCA1的恐惧记忆印迹细胞，实现恐惧消退增效。研究人员还在小鼠上开发了靶向LEC的tACS技术，同样可提升恐惧消退。此外，研究人员应用LEC-tACS对表现出明显消退受损的PTSD小鼠模型进行干预，显示出长效促进消退和削弱恐惧的效果。因此，靶向LEC → vCA1环路的无创神经调控也可实现恐惧消退增效，为PTSD的临床治疗带来新希望。
▷图1. 消退记忆的神经环路振荡特征及其靶向神经调控策略
