CNS2024|天桥脑科学研究院AI+BCI主题论坛报道

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当人工智能(AI)与脑机接口(BCI)两大前沿技术相遇,会碰撞出什么火花——AI能否实现对BCI采集的大脑信息的直接理解?如何构建大脑的通用模型(foundation model)?

为了深入探讨AI如何赋能BCI以实现“理解与交互”(Interface)层面突破,推动通用大脑模型构建与研究发展,天桥脑科学研究院(Tianqiao and Chrissy Chen Institute, TCCI)于2024年中国神经科学学会全国学术会议期间,成功举办了“BCI+AI”主题论坛

 

复旦大学附属华山医院院长毛颖教授开场致辞

 

复旦大学附属华山医院院长、中国神经科学学会神经外科基础与临床分会主任、天桥脑科学研究院转化中心主任毛颖教授带来了精彩开场。“目前,华山医院在神经科学、计算数学及工程学等领域展开了多项跨学科深度合作。”他强调,“BCI技术未来将不局限于运动控制,还会在语言解码、意识解码及康复治疗等领域有所突破。作为未来发展的核心方向,BCI必将深刻影响医疗与科技的融合创新。”

本次论坛汇聚了多位顶尖研究员,他们的发言亮点纷呈。

中科院上海微系统与信息技术研究所李孟研究员认为,“脑电大模型”作为一种超大型深度学习模型,通过预训练学习大脑神经信号的本能表达和动态特征,具有解析生物大脑各种复杂功能的泛化能力。作为底层的算法模型,“脑电大模型”能够赋能脑科学、脑健康、脑机接口、人机交互。

 

中科院上海微系统与信息技术研究所李孟研究员《AI与脑科学的“灵魂”碰撞:脑电大模型》报告

 

电子科技大学郭大庆教授聚焦脑神经研究的介观层级,致力于构建一个基于多模态和多时空尺度数据建立的全参数动态的全脑模型,以便进行虚拟实验和理论验证,推动科学研究和临床应用。他认为,数字孪生脑领域的终极挑战是从微界观水平构建全脑系统,但这需要大量的理论技术突破以及深度的应用融合。

 

电子科技大学郭大庆教授《数字孪生脑及其在脑机接口中的应用》报告

 

清华大学眭亚楠副教授认为,人的感知、意识,最初均来自于外部传入的信息,在人机交互中,最重要的交互元素就是人自身。他希望通过提供一个动力学可控的神经肌肉骨骼的模型,借此从模型层面上逐步探索信息传入方式以及认知构建逻辑。

 

清华大学眭亚楠副教授《具身智能的自身模型》报告

 

中科院自动化所余山研究员认为,BCI技术的发展侧重于实现接口与神经组织的一体化及高效信息互通,其核心在于深入理解大脑功能以实现人机融合。因此,他特别强调神经科学理论帮助优化BCI工程技术的重要性。

 

中科院自动化所余山研究员《脑机接口的神经科学视角》报告

 

此次论坛不仅展示了各位研究员在各自领域的最新成果,还设置了圆桌讨论环节深度探讨了AI与BCI技术发展的方向与挑战。大家在AI与BCI发展方向上达成一致:

“目前国内外各大实验室间的研究内容分散,如何整合资源、形成合力成为挑战。借鉴OpenAI的成功经验,‘集中力量进行长期研究’或许是诞生出具有跨时代意义的突破的做法。未来的脑启发智能研究,需要探索一种合作模式和科研模式,使得资源能够汇聚起来,在开放平台上共享数据和算法,聚集特定人才,不断迭代、解决问题,共同致力于这一方向的研究工作。”

 

天桥脑科学研究院学术会议总监耿海洋博士(左一)、中科院自动化所余山研究员(左二)、中科院上海微系统与信息技术研究所李孟研究员(右二)、清华大学眭亚楠副教授(右一)

 

会上,耿海洋博士代表天桥脑科学研究院发言表示:

“今年是天桥脑科学研究院与中国神经科学学会(CNS)深度合作的第6年。未来,天桥脑科学研究院还将继续汇聚各方力量,积极推动AI大模型与脑科学的融合发展,全力支持、搭建一个开放的数据、技术交流共享平台。”

 

天桥脑科学研究院学术会议总监耿海洋博士

BCI将把我们引往何方?|“脑机接口与哲学:跨学科的对话”专题研讨会

“人工智能和脑机接口(BCI)技术的发展,正在引发一场科技革命。人与环境关系将被‘逆转’——在数字环境中,人不再需要适应环境,而是环境主动地适应我们每个人的兴趣爱好、情绪波动。人处于一种被解读、被投喂的状态,这种‘被动性’带来了许多无法在传统伦理框架内解决的伦理挑战。更深层次地,我们应该慎重思考在新环境下个人如何成长。”

上海社会科学院哲学研究所副所长成素梅教授的上述观点引人深思。

随着深度脑区刺激(DBS)、脑电图(EEG)等新一代BCI技术的蓬勃发展,BCI衍生的哲学伦理问题获得了空前的关注与讨论。

为此,9月21~22日,天桥脑科学研究院(中国)联合上海社会科学院、上海市精神卫生中心共同主办了一场题为“脑机接口与哲学:跨学科的对话”的专题研讨会。

 

本次研讨会围绕脑机接口与国家治理、科技伦理、人类认知、人机互动、法律挑战等核心命题展开研讨,来自医学临床、自然科学、哲学伦理、科技治理和产业规划等领域的60余位嘉宾学者们,从各自的专业领域出发分享了真知灼见。

关于脑机接口的战略发展,中国科学院院士蒲慕明教授建议道:

“BCI是目前全球瞩目的脑科学研究方向,但BCI对人类大脑的长期影响,我们尚未可知。脑科学伦理治理,是当下‘科技文明’国家重点关注的建设事项。尤其是,如今我国科研技术取得了很多开创性进展,这都促使我们必须主动地讨论前沿伦理问题,建立适合中国科技战略发展的治理方案。”

 

国家精神疾病医学中心脑健康研究院院长徐一峰教授

 

国家精神疾病医学中心脑健康研究院院长徐一峰教授建议:“在人工智能和BCI技术助力下,疾病诊疗变化趋势是不可阻挡的,越早了解、思考、规范它,越有益处。目前,基于BCI发展的伦理讨论,社会科学界,包括哲学界、法学界、伦理学界等的同道们,都在进行新的分类和量化工作。在跨学科交流中存在一个现象——即使使用同一语言,不同学科中对同一概念的理解也可能大相径庭。但是如果我们能在更宏大的背景上思考,也许可能更容易找到一致的语言。”

01精神疾病诊疗与心理认知变革

作为BCI领域的前沿科学家,复旦大学神经调控与脑机接口研究中心主任王守岩教授上海交通大学计算机科学与工程系吕宝粮教授,介绍了各自团队开发的精神疾病的诊断治疗相关BCI的最新进展,为跨界专家系统介绍了当下的主要技术路线和应用场景。

王守岩教授团队借助DBS探头深入分析脑内信号变化,由此发现可调控痛觉感知和情绪波动的复杂神经环路。基于这一发现,团队联合华山医院开发了疼痛的DBS干预方式与量化评估模型,并试图使用BCI技术进行精准神经调控,以期为疼痛治疗带来新的突破。

吕宝粮教授团队通过记录患者欣赏油画作品时的脑电活动和眼动轨迹等多模态数据,借助大模型技术,可以精准分析识别抑郁症患者,这一方法有望改善国内精神领域医疗资源不足的现状,辅助精神疾病的基层诊断和治疗。

北京大学哲学系隋婷婷博士也在会上介绍了以脑电隐藏信息检测的CIT范式,这一范式能够通过诱发、检测EEG事件相关电位中的内源性成分,将之作为观测主体认知记忆提取和识别再认的重要指标,借由激发主体特定真实记忆的定向反应,用于检测大脑真实的认知信息。

02BCI技术进步引发哲学争鸣

上海大学哲学系王天恩教授认为,由于关乎信息编码及其处理效率,脑机接口涉及信息模拟编码的数字化,意味着一个数字化过程。作为信息数字编码发展的产物,数字化涉及信息模拟编码的被取代,意味着信息物化和物信息化双向循环机制的升级。脑机接口的发展使各个环节不断数字化,将使人类信息关系相应发生一系列变革:社会关系的数字化、人类言行的一体化、认识和实践一体化、质性表达量化、语言和交流数字化、量化把握能力硅基化、感受能力大大强化、人和人之间理解的诠释解释化、他心自心化及人类自我认识类群化等。

东南大学哲学与科学系主任张学义副教授认为,以BCI为基础的脑机网络将为集体心智理论和集体心智技术提供新的话域。首先,脑机技术背景下的集体心智概念相比传统集体心智展现出新特点与优势;其次,基于大卫·莱瑞斯克(David M. Lyreskog)等人在集体心智技术条件下提出的两种概念化尺度及其可视化模型,有助于明晰集体心智的四种技术类型,从技术上评估脑机网络的智能程度,同时为后续深入研究各类型技术下的身份归属、责任分配等伦理问题提供依据;最后,考虑到未来智能体作为除人之外的第二主体参与集体心智网络的可能性,第二主体强度作为第三尺度的可能维度是有必要的。

03共议脑科学伦理治理重要议题

脑科学伦理治理,是当下最重要的科学发展议题。

 

国家精神疾病医学中心脑健康研究院院长徐一峰教授(左)、上海市精神卫生中心院长赵敏教授(中)、中国信通院科技伦理中心主任李文宇博士(右)

 

上海市精神卫生中心院长赵敏教授介绍了上海市精神卫生中心在精神疾病BCI领域的研究规划和伦理治理经验:“人工智能与BCI技术在精神医学领域的应用潜力巨大,目前上海市精神卫生中心也开展了多项BCI与脑科学相关研究。除此之外,2023年10月,上海市精神卫生中心与上海社会科学院哲学研究所联合发布了国内首部聚焦精神疾病BCI研究的伦理共识《精神疾病脑机接口研究伦理治理多学科专家共识》。我们希望通过对精神疾病的推广以及BCI伦理讨论,促进精神医学发展,提高公众对精神健康的认知,减少歧视。”

作为产业规划界的代表,中国信通院科技伦理中心主任李文宇博士,认可了BCI技术在实际应用中的不可替代的助残优势,但也提出了对科技伦理治理的观望:既往的一些现实案例,如神经解码器、科技公司Second Sight倒闭等,反映出BCI技术可能存在的用户隐私泄露、技术滥用与不公平、技术可持续性难以为继等伦理挑战。他倡议,BCI产业的健康发展,需要建立伦理标准,强调需要跨学科合作以促进技术创新、隐私权保护和可持续发展。

 

首都医科大学医学人文学院卫生法学主任李筱永教授

 

关于伦理治理的法律问题,首都医科大学医学人文学院卫生法学主任李筱永教授,发表了她的观点:在我国,研究自由度不受限制,但研究内容和方法需严格遵守规范。目前,伦理审查和知情同意均已被立法化,进入市场阶段的临床应用技术,也多受清单管理制度的管理。但对于BCI在神经精神疾病的研究和应用,虽然科技部科技伦理审查办法提出了伦理审查要求,但目前尚无规范程序;临床应用虽存在一些应用争议,但目前尚未列入管理清单中。面对这些挑战,法律应如何合理监管以平衡需求和技术不确定性,成为亟待解决的关键议题。

为了引导BCI技术朝着更加积极、向善的方向迈进,本次研讨会亟需汇聚来自多学科的智慧之光,上海社会科学院智库建设处处长于蕾研究员、上海市委党校哲学教研部主任张春美教授、同济大学附属精神卫生中心赵旭东教授以及上海市精神卫生研究所张青主任、上海社科院哲学所计海庆研究员等约60余位专家学者深入交流,共同探索BCI研究的新方向,为脑机接口技术的健康发展贡献集体智慧与力量,共同促进人类福祉的持续提升。

 

(文中观点根据速记归纳,未经本人复核)

  

 

近期,2024年11月7~8日,天桥脑科学研究院还将携手上海市精神卫生中心及《Science》杂志于举办“人工智能与精神健康”论坛,期待届时能有更多关于脑机接口技术及其伦理治理的精彩讨论与思想碰撞。

感谢以下参会交流的人工智能专家学者、精神科医生、临床心理专家(排名不分先后):

 

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数据合成如何破局心理健康领域“数据荒” | “心理健康领域的数据合成与新一代AI模型”专题研讨会

 

“合作多年,但数据甚少”。上海交通大学计算机科学与工程系吴梦玥副教授如此形容以往的合作经历。真实数据稀缺、获取难度大、隐私安全等问题,一直制约着心理健康领域的科研发展与模型落地应用。而随着大模型时代的到来,数据合成技术或能为这一“传统难题”提供全新的解决方案。

为了推动人工智能技术与心理健康领域的深度融合,2024年9月10日,天桥脑科学研究院(Tianqiao and Chrissy Chen Institute, TCCI)与上海市精神卫生中心联合主办的“心理健康领域的数据合成与新一代AI模型”专题研讨会,在上海市精神卫生中心徐汇院区顺利召开。

此次专题研讨会,由上海市精神卫生中心医务部陈剑华主任、上海交通大学计算机计算机科学与工程系吴梦玥副教授、TCCI人工智能与精神健康前沿实验室耿海洋博士共同主持,汇集了来自国内十余所知名科研院校人工智能实验室的数据合成一线学者以及上海市精神卫生中心等临床一线精神科医生、心理咨询师、临床心理学家,合计三十余位领域专家,围绕“心理健康数据合成与人工智能模型的发展与应用”展开深入交流与探讨。

正如陈剑华主任所言,“聚焦心理健康领域现实难题与科研数据收集需求,我们积极与TCCI展开合作,期望通过数据科学、人工智能与心理健康领域的跨学科协作,深入挖掘并高效利用现有数据资源,借助数据合成技术以及新一代AI模型,结合临床实践和伦理评估经验优化大模型评价标准,以期早日实现心理健康AI模型的广泛应用、最终解决临床问题。为此,我们诚挚邀请数据科学家与临床研究者携手合作,分享成果、交流经验,探寻数据驱动的创新解决方案。”

 

上海市精神卫生中心医务部陈剑华主任

01聚焦对话数据合成难点,

分享AI模型研究进展

会议学术报告环节,上海交通大学计算机科学与工程系吴梦玥副教授带来的“精神健康领域问诊和咨询对话数据的模拟与生成”的主题分享,将现场带入到浓郁的前沿学术交流氛围。随后,在吴梦玥教授的主持下,多位专家先后带来了心理健康领域的“数据合成及模型构建”、“多智能架构与隐私保护”、“精神健康计算”以及“知识图谱引导的对话数据生成”等方向的学术分享。

 

TCCI人工智能与精神健康前沿实验室耿海洋博士(左)、上海交通大学计算机科学与工程系吴梦玥副教授(右)

 

“精神健康领域问诊和咨询对话数据的模拟与生成”:吴梦玥副教授介绍了4种可行的模拟对话生成方法及其团队最新成果Agent Metal Clinic数据交互及生成平台,并指出了当前模拟对话研究面临的技术挑战——难以准确量化或统一评判合成数据的质量好坏,由此可能引发目标优化方向不一致等问题。

“面向心理和卫生健康领域的数据合成及模型构建”:华东师范大学计算机科学与技术学院陈琴研究员分享了一套在预训练与微调阶段进行领域知识增强的方法,以及结合大数据模型与结构化“目标-计划”的对话数据合成流程框架,并分享了团队从大量对话数据中提取关键信息、构建详尽的提问知识库过程中的特色工作。

“Psy-Insight数据集以及知识图谱引导的对话数据生成经验”:聚焦大学生心理健康问题,北京邮电大学人工智能学院李雅副教授团队建立了Psy-Insight数据集,通过音视频多模态情感识别,可实时生成抑郁风险指数;另外,团队还提出了“知识图谱引导”的G2DiaR共情对话生成方法,以提升对话数据质量。

“基于大模型的精神健康计算”:哈尔滨工业大学计算学部赵妍妍教授集中讨论了近年来精神健康计算领域内基于大模型的研究进展,特别是以“巧板”儿童情感陪伴大模型和“巧环”心理咨询系统为例,介绍了其在情感计算方面取得的进步。

“基于多智能架构与隐私保护的心理情感大模型”:华东理工大学信息科学与工程学院薛栋副教授介绍了其团队开发的大模型“漫谈”(MindChat)的构建框架以及相关实践应用,目前,该模型相关应用已用于多种实际场景,如高校社区中在线解答学业情感困惑的模型角色“漫漫学姐”等。

02跨学科合作潜力,

畅谈心理健康AI模型应用前景

在其后的圆桌讨论环节中,围绕大家关注的“AI在心理健康领域的创新应用”、“数据合成对话质量的评价标准”、“心理健康AI对话模型落地应用的评价体系建设与伦理讨论”等话题,在场的精神科医生、心理咨询师以及数据科学和人工智能专家们展开了一场热烈的跨界讨论。

关于“AI在心理健康领域的创新应用”上海市精神卫生中心门诊部王勇主任认为:“除了刚刚提到的心理咨询,中小学生的心理健康筛查也可以引入AI技术。比如,通过多模态收集和分析受试学生的面部表情数据,借助AI模型,以达到精简筛查过程、优化筛查效率和准确性等效果。”

 

上海市精神卫生中心门诊部王勇主任

 

关于“数据合成对话质量的评价标准”上海交通大学医学院临床研究中心张维拓研究员提出了他的观点:“合成数据的质量评估,需要基于生成数据的目的来选择合适的技术指标,比如,可以通过下游任务性能表现以评价合成数据质量。总的来说,现有的大模型,或在特定场景下为临床医生提供辅助,但还达不到在真实环境下临床应用的标准。”

 

上海交通大学医学院临床研究中心张维拓研究员

 

关于“心理健康AI对话模型落地应用的评价体系建设与伦理讨论”国家精神疾病医学中心脑健康研究院办公室张青主任认为:“伦理讨论贯穿于模型构建、数据处理、价值判断等各个环节。因此,我们有必要建立起一个跨学科团队,系统判断AI工具落地应用的潜在社会和伦理影响,促进更加负责任的技术实践。”

 

国家精神疾病医学中心脑健康研究院办公室张青主任(左)、上海市精神卫生中心机构办沈一峰主任(右)

 

会上,上海市精神卫生中心机构办沈一峰主任还表达了对心理健康领域的医学与数据科学跨学科合作前景的看法,他提出:“我们需要以‘解决实际临床需求’为导向,持续调整目标,开发可重复、可优化的AI产品。而这些都需要建立起一套长期、紧密、日常化的跨学科合作生态。”

 

上海市精神卫生中心机构办沈一峰主任

 

TCCI人工智能与精神健康前沿实验室耿海洋博士也表示,“天桥脑科学研究院一直致力于搭建起一个‘定期沟通需求痛点、寻找共同兴趣、推动落地应用’的跨学科专家动态交流平台。日后,我们也将持续推进探索AI技术在心理健康领域的应用场景,促进心理健康领域数据科学与人工智能技术的创新发展。”

接下来,天桥脑科学研究院(TCCI)还将携手上海市精神卫生中心及《Science》杂志,于2024年11月7~8日举办“人工智能与精神健康”论坛,共同探索AI在精神健康领域的科学研究与临床诊疗的转化应用。展望未来,随着合成数据理论与大模型技术的日益成熟,相信真实诊疗环境下精神健康AI模型应用也会早日实现。

 

“心理健康领域的数据合成与新一代AI模型”专题研讨会与会人员合影留念

 

感谢以下参会交流的人工智能专家学者、精神科医生、临床心理专家(排名不分先后):

上海交通大学计算机科学与工程系副教授吴梦玥,华东师范大学计算机科学与技术学院青年研究员陈琴,华东理工大学信息科学与工程学院副教授薛栋、哈尔滨工业大学计算学部教授赵妍妍,北京邮电大学人工智能学院副教授李雅,华东师范大学计算机科学与技术学院紫江青年学者周杰,中央财经大学心理咨询中心副研究员丰怡,同济大学人文学院助理教授左培颖,华东师范大学心理与认知科学学院紫江青年学者胡捷,暂停实验室主创成员/各色科技研究总监窦泽南;

以及上海市精神卫生中心医务部主任陈剑华,上海市精神卫生中心门诊部主任王勇,上海市精神卫生中心机构办主任、伦理委员沈一峰,国家精神疾病医学中心脑健康研究院办公室主任张青,上海市精神卫生中心精神科医师丁燕莉,上海市精神卫生中心助理研究员苏映等。

Adv Sci | 恶性脑瘤研究新进展,复旦大学附属华山医院、天桥脑科学研究院转化中心主任毛颖团队合作新成果

髓母细胞瘤(medulloblastomas, MB)是儿童中最常见的恶性脑肿瘤,占所有儿童脑肿瘤的15%至25%。脑部特殊的环境决定了MB的生长受到血脑屏障、复杂的神经元细胞和免疫细胞相互作用等多种肿瘤微环境因素的调控,是其疗效不佳、预后较差的重要因素之一。基于经典的甲基化测序,MB可被划分为四个分子亚群:SHH、WNT、Group 3(三型)和Group 4(四型),其中SHH和WNT亚型患者生存期相对较长,而三型和四型预后不良。

早期的癌症基因组学未能在MB中鉴定到高频突变,尤其对于三型和四型MB的驱动机制仍然不清楚。目前,MB的治疗尚未有有效的药物,仍依赖于手术和放化疗。既往单细胞转录组测序(scRNA-seq)的工作揭示了MB瘤内异质性,并通过将MB细胞图谱与发育中的小鼠或人类小脑进行比较来推断亚组可能的起源细胞。然而由于传统的转录组测序并不能有效测量支配不同基因表达的调控机制,且目前髓母细胞瘤的分型仍局限于甲基化分类,临床上缺乏高特异性的转录组和蛋白组生物标记。因此,阐明MB的分子亚型标志物及其调控将为MB的治疗策略提供新的参考。

2024年6月17日(当地时间),复旦大学附属华山医院院长、天桥脑科学研究院转化中心(Tianqiao and Chrissy Chen Institute for Translational Research)主任毛颖/复旦大学附属华山医院/脑科学转化研究院研究员杨辉团队与中国科学院北京基因组研究所(国家生物信息中心)蒋岚研究组合作,于期刊Advanced Science上发表题为“Single-Cell Chromatin Accessibility Analysis Reveals Subgroup-Specific TF-NTR Regulatory Circuits in Medulloblastoma”的论文。

该研究绘制了人类MB各亚型的单细胞染色质可及性图谱(Chromatin accessibility),并且揭示了神经递质受体在不同肿瘤分子亚型中的特异性和治疗意义。

 

Gao, Xiaoyue, et al. “Single‐Cell Chromatin Accessibility Analysis Reveals Subgroup‐Specific TF‐NTR Regulatory Circuits in Medulloblastoma.” Advanced Science (2024): 2309554.

 

研究团队克服了病理组织冻存样品难以进行单细胞测序的难题,成功获取了11例人类髓母细胞瘤样本来源的共59015个单细胞的高质量染色质可及性信息。通过甲基化微阵列的金标准检测表明甲基化分型结果与单细胞数据分子分型结果完全一致。团队随后鉴定了MB中影响细胞命运的顺式调控元件(Cis-regulatory elements)和转录因子(Transcription factors, TFs),并筛选了亚型特异性的TFs。这些调控元件通过招募不同的转录因子来影响细胞命运,揭示了MB肿瘤细胞的分化和发展。

研究表明,神经肿瘤细胞与神经元发生相互作用,促进恶性演进。由于髓母细胞瘤是一种起源于神经细胞的肿瘤,肿瘤细胞与周边神经细胞的不同细胞交流与信号传输的方式可能是导致肿瘤内异质性产生的原因。联合snATAC-seq与scRNA-seq MB数据集,团队发现MB细胞中存在广泛的突触合成基因表达,基于神经递质受体(NTR genes)基因特征集表达的队列分型与甲基化金标准几乎一致(准确性>98%),这为肿瘤分类提供了新的生物标记。

 

 

图1.转录因子-神经递质受体调控网络具有髓母细胞瘤分子亚型特异性

 

团队进一步证实MB亚型中的特异性的癌症驱动通路(WNT, SHH等)对于NTR表达的调控具有特异性并绘制了调控图谱,它解释了为何MB存在亚型特异性的NTR基因。由于神经元和肿瘤细胞间的相互作用主要依赖于电化学突触,MB细胞中存在大量亚型特异性的NTR基因表达,表明MB的生长和起源可能与肿瘤细胞与神经元形成突触的作用存在重要关联。体外和体内的基因敲除实验证明NTR基因的敲除能够抑制相应分子亚型的肿瘤细胞增殖。以上结果证实了TF-NTR网络可作为MB分子分型的依据,神经信号参与了髓母细胞瘤的增殖。

 

 

图2. 髓母细胞瘤中的亚型特异性神经递质受体基因影响肿瘤细胞生长

 

综上所述,该研究通过构建髓母细胞瘤的染色质可及性图谱,从神经突触合成维度,发现神经递质受体基因的不同髓母亚型特异性,为髓母细胞瘤的分子分型和对应治疗提供了新依据。

该研究由复旦大学附属华山医院院长、天桥脑科学研究院转化中心主任毛颖教授,华山医院/脑科学转化研究院杨辉研究员,中国科学院北京基因组研究所(国家生物信息中心)蒋岚研究员合作完成,蒋岚组硕士研究生高晓玥,复旦大学附属华山医院博士研究生庄骐源,蒋岚组特别研究助理李芸以及助理研究员李国超为文章的并列第一作者。蒋岚组博士研究生黄正,硕士研究生孙少省、陈甚之参与了单细胞ATAC-seq数据以及CNV数据的分析。

 

美食与大脑有何关联?天桥脑科学研究院推出跨界讲座

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为什么我们会痴迷于“妈妈的味道”?为什么有些食物能让我们感动到流泪?味觉如何与记忆相互关联?神经科学又该如何解释食物引发的情感反应?

近日,由天桥脑科学研究院(Tianqiao and Chrissy Chen Institute, TCCI)和中国神经科学学会联合主办的“大脑与美食论坛”第一讲,对这些问题进行了探索。主持人、复旦大学附属华山医院院长、天桥脑科学研究院临床转化研究中心主任毛颖教授介绍说,这一论坛旨在通过跨学科交流,用贴近公众的形式,揭示食物如何影响我们的认知、情感与行为,增进公众对大脑的深入理解。他透露,天桥脑科研究院还将会与中国神经科学学会一起,推出“大脑与体育”、“大脑与视觉艺术”等其他丰富多样的跨界交流。

 

复旦大学附属华山医院院长毛颖教授

 

尽管神经科学家和认知心理学家一直在努力解锁大脑功能的秘密,特别是与我们日常生活中的进食动机相关的神经基础,但许多关键信息仍未明确。

临港实验室徐华泰研究员在论坛中分享了他的最新发现。他发现在哺乳动物的大脑外侧下丘脑存在着一类名为促肾上腺皮质激素释放激素神经元(CRH),它们在进食过程中发挥重要作用。不仅如此,他的研究还表明,这类神经元还与安全感知密切相关,这一发现提示着动物的进食与焦虑行为享有共同的神经环路基础,这也为治疗焦虑、抑郁等疾病提供了新的思路。

 

临港实验室徐华泰研究员

 

中国科学院心理研究所周雯研究员,从认知心理学角度带来了“气味里的时空”的演讲。周雯指出,“我们对大多数食物风味的感知,其实来自于嗅觉而非味觉”,除了用鼻子闻气味(即“鼻前嗅觉”)外,我们吃东西时,食物的气味也会通过口腔传入鼻子(即“鼻后嗅觉”)。因此,我们品尝食物时,灵敏的嗅觉同样也举足轻重。这也是为什么嗅觉受损时,人们可能会觉得进食也味同嚼蜡。

此外,周雯研究员还通过一个个生动的案例和深入的研究结果,展示了气味如何被大脑感知并记录,以及嗅觉如何诱发生动的情景记忆。她认为,嗅觉不仅仅是一种感官,更承载了记忆,“是连接过去与现在的桥梁”。

 

中国科学院心理研究所周雯研究员

 

希尔顿大中华区及蒙古餐饮运营总监邱琼女士则以“寻找妈妈的味道:嗅觉与味觉如何与记忆联动?”为题,通过3个生动小故事,讲述了食物和味道如何成为个人和家庭记忆的一部分,让我们感受到食物背后承载的深厚情感和文化意义。

 

希尔顿大中华区及蒙古餐饮运营总监邱琼女士

 

浙江大学脑科学与脑医学学院副院长周煜东以“吃到停不下来——美食的奖赏效应”为题,从科学的角度解析了美食为何会让人欲罢不能。他指出,美食作为天然奖赏物,其强化作用可显著增加摄食行为,而中枢奖赏系统在这一过程中起到了关键作用。具体来说,高脂食物会诱导前部丘脑室旁核(aPVT)小胶质细胞激活,进而促进强迫进食行为。周煜东教授的研究,为我们理解肥胖的发病机理以及开发有针对性的预防和干预措施提供了重要依据。

 

浙江大学脑科学与脑医学学院副院长周煜东教授

 

言盐西餐厅创始人林震谷(Chef Ling)分享了他对烹饪艺术的独特见解。从美食主理人的角度,传达了他对本次活动“美食与大脑”主题的理解——烹饪不仅仅是一种“技术活”,更是一种情感的表达。

 

 

言盐西餐厅创始人林震谷

 

除了内容丰富的精彩讲座,名厨还现场烹制了数道美食,伴随着食物的浓郁香气,研究人员们现场演示嗅觉、视觉和味觉下人们脑电波的变化,展现了大脑与美食的奇妙世界。

据介绍,支持科普一直是天桥脑科学研究院的重要使命,自成立以来,研究院先后投巨资出品了获得多项国际大奖的科普纪录片《打开思想的大门》和动画片《什么是人类认知》,推出了科普自媒体“追问nextquestion”,举办、资助了大量线上线下科普讲座。同时,还联合上海图书馆东馆打造有主题科普展厅“追问大脑”。

Nature子刊 | 脑部疾病潜在治疗靶点,复旦大学附属华山医院、天桥脑科学研究院研究员郁金泰团队合作新成果

铁对神经递质合成、髓鞘形成、DNA合成和线粒体功能等生理过程至关重要,深刻影响神经发育、认知和大脑结构。大脑对铁稳态进行精确调节,铁过量或铁缺乏的失调都可能导致大脑紊乱。

一些神经退行性疾病中,铁积累可能加速神经元细胞死亡,如阿尔茨海默病(AD)。帕金森症(PD)中,黑质通常含有过量的铁,可能会导致氧化应激和神经元损伤。此外,大脑铁缺乏与海马糖皮质激素受体信号变化相关,诱发抑郁症的发生。鉴于铁在大脑发育中的重要作用及其与多种大脑疾病的联系,探索脑铁积累的遗传因素可以深入了解大脑发育和疾病发生的潜在机制,从而设计更好的诊断和治疗策略。

2024年7月2日(当地时间),复旦大学附属华山医院、天桥脑科学研究院(Tiaoqiao and Chirssy Chen Institute,TCCI)研究员郁金泰、复旦大学类脑智能研究院研究员程炜和复旦大学青年研究员公维康合作,于期刊Nature Communications发表题为“Whole-exome sequencing identifies protein-coding variants associated with brain iron in 29,828 individuals”的论文。该研究对生物样本库的26,789名英国参与者的26个大脑区域的脑铁进行了外显子组范围的关联分析,通过定量磁化率成像技术进行测量。

研究发现了36个与脑铁相关的基因,其中29个以前从未报道过,其中16个可以在3,039名受试者的独立数据集中复制。FTH1和MLX等许多基因参与铁转运和体内平衡。一些基因虽然与脑铁无关,但与铁相关的脑部疾病有关,如帕金森症(STAB1, KCNA10)、阿尔茨海默症(SHANK1)和抑郁症(GFAP)。孟德尔随机化分析揭示了局部脑铁到脑部疾病的六种因果关系,如从海马体到抑郁症,从黑质到帕金森症。该研究增强了研究者对脑铁遗传基因的理解,并为脑部疾病提供了潜在的治疗靶点。

 

Gong, Weikang, et al. “Whole-exome sequencing identifies protein-coding variants associated with brain iron in 29,828 individuals.” Nature communications 15.1 (2024): 5540. https://doi.org/10.1038/s41467-024-49702-2

 

定量磁化率成像(QSM)是一种新兴技术,能够以高空间分辨率和灵敏度对脑铁水平进行非侵入性测量。QSM建立在磁化率加权磁共振成像(swMRI)的基础上,比其他swMRI衍生的测量(如T2*)更能反映表型和遗传上的组织铁含量,并对采集噪声具有更高的稳健性和可重复性。尸检研究证明脑铁水平与QSM之间存在高度正相关关系,脑铁在多个区域具有较高的遗传性,如壳核、黑质和苍白球。虽然全基因组关联研究(GWAS)发现了几个与脑铁相关的位点,但仍局限于几个大脑区域和常见的遗传变异(次要等位基因频率>1%)。

此外,GWAS鉴定的许多位点映射到基因组的非编码区域,给机制探索带来了挑战。针对上述限制,全外显子组测序(WES)可用于识别与脑铁相关的蛋白质编码变异,对多个大脑区域进行大规模的外显子组全关联分析可以揭示脑铁积累的复杂遗传结构,并突出铁相关脑部疾病的重要神经通路。

 

26个区域中罕见和常见蛋白质编码基因与脑铁的外显子组全关联分析。

 

该研究进行了迄今为止最广泛的脑铁积累全外显子组关联研究(EWAS)。利用英国生物样本库中26,789名受试者的遗传信息、脑成像和表型数据,系统地鉴定了与脑铁相关的蛋白质编码变异,并研究了铁相关基因与脑部疾病和表型之间的关系。

具体来说,该研究有四个主要目标:首先,确定与覆盖皮质下和小脑结构的多个大脑区域脑铁积累相关的罕见和常见基因;其次,探索已鉴定基因的生物学功能,如其富集的生物学途径;第三,探索脑铁相关基因与疾病之间的关系,包括区域脑铁积累是否与多种脑部疾病有因果关系;最后,使用全表型组关联研究(PheWAS)鉴定脑铁相关基因与一组系列表型变量的遗传关联。

天桥脑科学研究院与《科学》杂志、上海市精神卫生中心,在沪举办“人工智能与心理健康”国际论坛

 

 

今天,天桥脑科学研究院(Tianqiao and Chrissy Chen Institute, the Chen Institute)联合《科学》杂志、上海市精神卫生中心共同宣布,将于2024年11月7日至8日在上海举办“人工智能与心理健康”国际论坛。

天桥脑科学研究院创始人雒芊芊表示:“近年来,人工智能实现了指数级增长,取得了惊人的突破,正影响现代生活和社会的方方面面。科学家和临床医生正在探索利用人工智能进行心理健康研究和治疗的可能性,就初步成果来看,其未来应用前景广阔。”

《科学》杂志的高级编辑Peter Stern表示:“《科学》一直处于新兴科学的前沿。我们将联手天桥脑科学研究院,与科学家和研究人员密切合作,释放人工智能在心理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,心理健康问题在全球范围内日益严峻,新一代人工智能大语言模型与精神疾病问诊可谓是天作之合,在这样的大背景下,我们和天桥脑科学研究院人工智能与精神健康前沿实验室正在开展重点项目攻关,同样期待通过这次会议与全球AI、精神健康领域科学家的跨学科交流,开启思路、造福患者。

本次论坛为期两天,将重点讨论如何利用人工智能开展精神心理研究及促进新型技术的临床转化应用,包括人工智能的现状及其近年来突飞猛进发展背后的驱动因素,人工智能在心理健康诊断和治疗方面的发展历程和未来应用前景。

作为全球最大的私人脑科学研究机构之一的天桥脑科学研究院,自2020年以来,与世界顶级学术杂志《科学》持续密切合作,每年合作举办脑科学国际学术论坛,今年还共同推出了AI驱动科学大奖。这是这两家机构第一次合作在中国举办学术会议。

该论坛相关讲者信息如下(按姓氏字母顺序排序):

  • Michael Breakspear:澳大利亚纽卡斯尔大学神经科学和精神病学教授

  • 陈剑华:中国上海市精神卫生中心主任医师、教授

  • Philip Corlett:美国耶鲁大学精神病学副教授

  • Maria Eckstein:英国谷歌DeepMind研究科学家

  • Quentin Huys:英国伦敦大学学院计算精神病学和衰老研究中心副主任

  • 李烨:中国科学院深圳先进技术研究院数字所所长、研究员

  • Nils Opel:德国耶拿大学医院转化精神病学杰出教授

  • Ioannis Paschalidis:美国波士顿大学工程学院特聘教授

  • 眭亚楠:中国清华大学副教授

  • 赵敏:中国上海市精神卫生中心院长、教授

您可以点击下链接阅读更多讲者计划演讲的内容:

https://www.cheninstitute.org/meetings/2024-ai-and-mental-health

如果您居住在境外,请用此链接注册:

https://www.eventbrite.com/e/950262128607

如果您居住在中国,则在此注册:

https://app.myhudong.com/mobile#/microstation_micro?acid=A7vcDJhENbTjupJ3kw&l=a

你也可以扫描下方二维码,查看更多会议信息:

天桥脑科学研究院携手《科学》杂志发起AI驱动科学大奖

 

今天,天桥脑科学研究院(Tianqiao and Chrissy Chen Institute, The Chen Institute)与《科学》杂志宣布,共同发起“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。

该奖项目前已经开放报名,可点击链接进行申请:

https://www.science.org/content/page/how-enter-chen-institute-science-prize-ai-accelerated-research

《科学》杂志资深编辑Yury V. Suleymanov说:“我们很高兴能与天桥脑科学研究院合作设立这一年度奖项,以表彰那些通过人工智能取得重大科学研究进展的卓越成就。我们旨在奖励那些创新方法,不论是在尚未使用人工智能的领域,还是在那些用AI开辟解决问题新范式的研究中。”他表示,获奖的方法或研究不仅仅是某个团队探索结果的延伸,而应该被全球其他研究者借鉴,为其开创性利用人工智能提供灵感源泉。

天桥脑科学研究院创始人雒芊芊指出:“我们非常高兴能推出这一奖项,它不仅彰显了人工智能在科研加速方面的突破性进展,也旨在促进人工智能带来的科技创新。这些进展可能促进科学研究方式的改变,最终也将改善人类生活。”

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。

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,获奖论文将在《科学》杂志的纸质和电子版上发表。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》杂志电子版上发表。

详情请见:

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

全球脑机接口顶级学术会议首次落户亚洲

 

2024年7月24日(中国上海)——天桥脑科学研究院(Tianqiao and Chrissy Chen Institute, TCCl)与BCI协会(BCI Society)宣布,双方将于今年12月6日和7日在中国上海合作举办BCI Society & Chen Institute Joint BCI Meeting,标志着这一全球脑机接口领域顶级学术会议创办25年后首次落户亚洲。

天桥脑科学研究院创始人雒芊芊说:“我们非常高兴能与BCI协会合作,促进全球脑机接口领域的交流,非常期待能够借此机会展示该领域的一些最新发展成果。”

BCI协会主席Mariska Vansteensel指出:“脑机接口社区一直以来都相对缺少互动,本次会议将为整个脑机接口社区提供一个交流的平台,同时也推动了我们‘促进全球脑机接口研究’使命的实现。”

本次会议邀请了国际顶尖科学家发表主题演讲,从技术、科研、临床等多个角度探讨交流脑机接口领域的最新进展和趋势。

讲者名单包括(按姓氏字母顺序排序):

  • 瑞士洛桑联邦理工学院神经科学教授Grégoire Courtine和洛桑大学医院神经外科医生Jocelyne Bloch,Defitech神经介入治疗中心创始人

  • 美国匹兹堡大学物理医学与康复系副教授Robert Gaunt

  • 中国清华大学医学工程学院教授洪波

  • 美国犹他大学心理学系沉浸式神经调节和神经成像实验室主任Cory Inman

  • 法国国家科学研究中心终身科学家、阿奎坦认知和综合神经科学研究所Camille Jeunet-Kelway

  • 加拿大卡尔加里大学儿科和临床神经科学教授Adam Kirton

  • 中国华山医院院长、国家神经疾病医学中心主任毛颖教授

  • 德国弗莱堡大学神经科学与运动系主任Natalie Mrachacz-Kersting教授

  • 中国上海脑科学与类脑研究中心主任蒲慕明院士

会议期间,除了主题演讲和圆桌讨论,还设置了中国青年科学家论坛,BCI大会深受欢迎的早餐会、午餐会等经典互动环节,以及参观和闭门交流等,为与会者提供丰富的沟通交流机会。该会议公开注册售票,欢迎有兴趣的神经科学、临床、人工智能、数据、新材料、集成电路等相关专业科学家和产业界人士参加。

关于BCI协会

BCI协会(The Brain-Computer Interface Society,BCI Society)是全球最具影响力的脑机接口学术机构,其旗舰活动International BCI Meeting自1999年在美国纽约首次举办以来,已成为该领域的标杆性学术会议。2023年第10届会议在比利时布鲁塞尔举办,吸引了来自全球39个国家和地区的237所实验室的近500位科学家。

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10亿美元创建的全球最大私人脑科学研究机构之一,总部设在美国。

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加速科学大奖、科研型临床医生奖励计划、特殊病例社区、中文媒体追问等。

天桥脑科学研究院举办脑健康数据库建设与科技伦理研讨会:科技进步与伦理如何平衡?

从电影《她》中描绘的AI情感伴侣,到AI已在现实世界中成为人类的情感依赖对象,科技能否治愈人类心灵?高质量数据集的精准医疗将使许多人受益,是否应降低对个人数据保护的门槛,鼓励数据共享以造福大众?AI在精神疾病诊疗的各个环节可以发挥什么作用?

5月30日,天桥脑科学研究院(中国)和上海市精神卫生中心、国家精神疾病医学中心脑健康研究院联合举办了“脑健康数据库建设和科技伦理研讨会”,30余位来自精神卫生、人工智能、心理学、脑科学、数据科学、科技伦理、数据安全、科学出版领域的知名专家,展开跨学科的对话与讨论。

 

天桥脑科学研究院创始人雒芊芊表示,这些话题既具有现实意义,又具前瞻性。她指出,由于人工智能领域技术的快速发展,一些原本只在科研和临床研究中出现的伦理问题,如隐私保护,如今变得更加复杂。此外,AI技术本身还带来了新的伦理和价值观问题。

上海市精神卫生中心院长赵敏教授则从数据库建设角度谈到,探讨数据库标准化及其相关问题是一个非常重要的话题。虽然人工智能的热度和应用前景广泛,但早期GPT模型在回答的准确性、专业性方面存在较大差距。其根本原因在于底层数据的质量和标准化问题。这个需要我们专业人员共同努力,提高数据质量和标准化水平。

 

上海市精神卫生中心院长赵敏教授

 

01AI治愈心灵:实然与应然考量

伴随着ChatGPT席卷而来的科技进步,AI进入心理咨询室,充当人类全天候在线的知己角色。这在一定程度上缓解了当下精神疾病高发、医疗资源供给不足的问题。可当“精灵”从瓶子里跑出,人类究竟面临着什么?

AI在知识层面上确实能达到人类水平,但据长期在一线临床工作的上海精卫副院长王振教授表示,心理治疗不仅仅是知识的传递,真正起作用的是治疗师与患者之间的关系,这种关系是AI在短时间内难以替代的。

 

上海市精神卫生中心副院长王振教授

 

会议主持人、国家精神疾病医学中心脑健康研究院院长徐一峰教授表示赞同:“我们知道,在心理咨询中,语言只表达了约27%的信息输出,还有超过70%的信息如何捕捉,这也是我们在多模态研究中需要考虑的问题。”

 

国家精神疾病医学中心脑健康研究院院长徐一峰教授

 

另一方面,如同我们常常被提醒的“要小心你的愿望,因为它们可能会成真”,一个24小时在线的AI心理治疗师就是人类需要的吗?上海交通大学计算机科学与工程系副教授吴梦玥认为,虽然机器人可以实现随时的陪伴,但在真实情况下,给患者全天候的陪伴可能会阻碍其独立面对世界的能力。因此,这种工具应该如何存在?也许为它设置一个危机干预接口,而不是让患者随时接触,会是一个更值得探索的方向。

02研究范式革新:

重新思考数据规模与隐私安全

随着AI的技术进步,研究上已经出现了范式革新。通过重构信息基础设施和优化流程,可以实现大规模数据的无缝采集和利用,同时兼顾隐私保护和伦理要求。这可能是未来医学研究和AI应用的一个关键方向。

“传统的研究范式中,几千例的数据非常有用,适用于原理性和知识性研究。然而,现在的技术发展使得我们可以考虑更大规模的数据集,不是100倍,而可能是一万倍甚至十万倍。”上海交通大学计算机科学与工程系教授俞凯认为,我们正在经历从中小规模精标数据到超大规模弱标注数据的转变。精巧的模型设计仍然重要,但在ChatGPT出现后,上规模的研究范式变化显得更为重要。

 

上海交通大学计算机科学与工程系教授俞凯

 

他进一步说:“现在的数据采集和模型训练往往是两个独立的阶段。未来,人机协同的方式可能会融合数据采集和模型训练。通过让AI辅助医生进行诊疗,可以在不经意间收集到大量数据,从而降低成本和复杂性。”俞凯认为,这种数据集成不仅包括文字和图像,还涵盖社交媒体上的活动数据、面部表情和反应等。现有的知识性数据也可以作为大规模数据库的一部分。

上海交通大学医学院副研究员张维拓则更精细地将医学领域相关模型开发的数据分为两种:训练数据和验证数据。训练数据量越大越好,因为大模型需要海量数据才能得到良好的效果。验证数据用于评估模型的效果,特别是在申请医疗器械审批时。此时,需要的是金标准数据,即有明确患者临床结局评价的数据,数据量的大小并不是最关键的。

 

华东师范大学心理与认知科学学院院长周晓林教授

 

延伸到实际临床研究角度,华东师范大学心理与认知科学学院院长周晓林指出,传统的研究和数据收集多依赖结构化方法,如量表和结构化访谈。事实上,结构化数据收集方式可能限制了智能性和敏感性,使得发现新问题变得更困难。而随着AI算法的提升,未来的数据挖掘技术可能让我们不再需要严格的结构化数据。

03隐私保护:重新审视收益风险的平衡

当前AI技术在医学中的应用带来了多方面的伦理问题,需要多视角和多维度的考量。比如最核心的问题之一——数据使用与隐私保护,究竟如何衡量?

 

中国医学科学院北京协和医学院翟晓梅教授

 

中国医学科学院北京协和医学院翟晓梅教授说,现有的知情同意要求受益风险评估必须体现受益大于风险。在医学领域,数据和样本的使用通常带来显著的医疗和科研进步,身体风险较低,主要关注隐私保护。隐私泄露和污名化是重大风险,但在重大公共利益的背景下,我们需重新审视收益风险的平衡。

 

天桥脑科学研究院人工智能与精神健康前沿实验室研究科学家耿海洋博士

 

在本次研讨会上,天桥脑科学研究院耿海洋博士介绍了国内外脑健康数据库建设进展,包括各国的脑计划布局以及各类数据集中的问题与挑战。上海市精神卫生中心医务部主任陈剑华介绍了抑郁症、焦虑症问诊数据库建设进展与未来规划,国家精神疾病医学中心脑健康研究院办公室主任张青分析了AI环境下抑郁症研究的伦理风险,强调在AI算法与数据集建设过程中要警惕可能存在的伦理问题。

 

上海市精神卫生中心医务部主任陈剑华教授

 

本次会议邀请到了多位专家学者:

杭州师范大学认知与脑疾病研究中心主任臧玉峰、北京大学人工智能研究院助理研究员杜凯、清华大学神经调控技术国家工程实验室副教授眭亚楠、和鲸数据科学平台创始人范向伟、中科院心理研究所博士后鲁彬、《自然》期刊编辑王笑。

来自上海市精神卫生中心的多位专家参与对话,包括上海市精神卫生中心党委副书记李春波、心理治疗学院院长仇剑崟、脑健康研究院执行院长袁逖飞、门诊部主任王勇、老年精神科主任李霞等。

据悉,今年11月,天桥脑科学研究院将与《科学》杂志、上海市精神卫生中心在上海联合主办AI和精神健康国际学术论坛(AI and Mental Health Conference),邀请世界各地的科学家进一步讨论交流。

 

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10亿美元创建的全球最大私人脑科学研究机构之一,总部设在美国。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加速科学大奖、科研型临床医生奖励计划、特殊病例社区、中文媒体追问等。