人们经常从当下发生的事情的角度来考虑人类行为——看报纸、开车或踢足球。但行为的其他维度会持续数周、数月和数年。

例子包括一个孩子学习如何阅读；从脑震荡中恢复的运动员；或者一个人到了 50 岁，想知道时间都去哪儿了。这些不是人们日常所感知到的变化。他们只是突然意识到自己变老了，痊愈了，或者有了新的发展技能。

“神经科学领域以多种方式研究大脑，”德克萨斯大学奥斯汀分校 (UT Austin) 的神经科学家 Franco Pestilli 说。“例如，我们对神经元如何计算并让我们做出快速反应感兴趣——这是一种需要视觉注意力和运动控制的快速反应。了解大脑需要大数据来捕捉人类行为的各个方面。”

作为视觉科学、神经信息学、大脑成像、计算神经科学和数据科学领域的专家，Pestilli 的研究在过去 15 年中推进了对人类认知和大脑网络的理解。

Pestilli 喜欢将大脑比作互联网，这是一组通过电缆连接的强大计算机，同时保持许多窗口打开和程序运行。如果计算机健康但电缆不健康，大脑不同部位的计算机之间的远程通信就会开始失败。这反过来又给我们的长期行为带来了问题。

Pestilli 和团队还对生物计算在更长的时间段内如何变化感兴趣——例如，当我们失去视力时，我们的大脑会如何变化？

“我们已经证明，如果你改变眼睛的输入，它可以改变大脑的白质，这相当于大脑的布线系统——就像计算机通过电缆连接一样，我们的大脑有数百万条电缆连接数百万条电缆。称为神经元的微型计算机。”

该研究于2021 年 3 月发表在《自然科学报告》上。

Brainlife.io——科学家需要做他们想做的科学的平台

新的云技术正变得必要，以帮助研究人员以前所未有的规模协作、处理、可视化和管理大量数据。

Pestilli 工作的一个关键方面始于 2017 年，当时他通过美国国家科学基金会 (NSF) 获得了 BRAIN Initiative 的资助，以推出 Brainlife.io。当时，他是印第安纳大学心理和脑科学副教授。

Brainlife.io 计算平台提供了一整套网络服务，以支持在云上进行可重复的研究。迄今为止，来自世界各地的 1,600 多名科学家已经访问了该平台。BrainLife.io 允许他们上传、管理、跟踪、分析、共享和可视化他们的数据结果。

目前，该平台服务于从心理学到医学到神经科学的不同科学家群体，包括 600 多种数据处理工具。Brainlife.io 集成了不同的专业知识和开发机制，用于编写代码并将其发布到云端——同时跟踪数据上发生的每一个细节。

Pestilli 说：“到目前为止，我们已经处理了超过 300,000 个数据集——并且我们正在为许多新用户提供服务，因为在大流行期间访问我们平台的科学家数量激增。” “很多新人来到 Brainlife.io 是因为他们无法使用物理设施。”

该平台依靠超级计算基础设施在高性能计算 (HPC) 硬件上运行模拟。“像 Jetstream（印第安纳大学/TACC）、Stampede2 (TACC) 和 Bridges-2（匹兹堡超级计算中心）这样的国家系统是我们工作的基础。我们得到了极端科学与工程发现环境 (XSEDE) 的大量支持) 由 NSF 资助。”

BrainLife.io 还通过美国国立卫生研究院 (NIH) 和国防部的合作奖项获得资助。

Aina Puce 是印第安纳大学心理学和脑科学教授。她自称是 Brainlife.io 的新手，但她是神经影像领域的世界专家，并且是 NIH 资助的首席研究员，该资助支持在该平台上开发神经生理学数据管理和分析。

“我深入参与，帮助 Franco 和他的团队将平台的功能扩展到神经生理学数据，”Puce 说。

“Brainlife.io 使我们能够开始进行尖端分析，整合神经生理学数据和基于 MRI 的数据。研究包括明确将大脑结构与大脑功能联系起来的研究，例如信息如何从一个区域传输到另一个区域，以及血液如何传输执行特定任务时，流量和大脑电活动会发生变化。”

很快，Brainlife.io 将提供一套新工具，供用户整合 EEG（脑电图）、MEG（脑磁图）和 MRI（磁共振成像）数据，这是“独一无二的，将对科学和社会，”她说。

Puce 和团队目前正在通过记录电输出来探索大脑活动，无论是从头皮无创还是从头部内部有创。它们还会检测人在休息时以及在执行任务（例如阅读他人的社交信息）时产生的磁场。

“这是我们第一次为 Brainlife.io 带来的东西，”Puce 说。

数据驱动发现

神经科学领域正在从小数据集转向大数据集。更大的数据集意味着科学家可以从他们收集的信息中提取更有统计意义的见解。

从 1,000 名受试者到 10,000 名受试者再到 500,000 名受试者——数据集不断增长。

例如，青少年大脑认知发展研究是美国最大的关于大脑发育和儿童健康的长期研究之一。该研究正在收集来自 10,000 多个青少年大脑的数据，以了解从青春期到青年期的生物和行为发展。在世界的另一个地方，英国生物库包含来自超过 500,000 名参与者的深入健康信息，这些参与者为了科学的利益捐赠了他们的基因和临床数据；其中 100,000 名参与者捐赠了脑部扫描。

“随着每个新项目的规模扩大，”Pestilli 说，“数据集的规模也在扩大，因此，对存储和计算的需求也会发生变化。我们正在构建只有超级计算机才能实现的规模和影响的数据集有效应对。随着最近机器学习和人工智能方法的出现，以及它们帮助人类理解大脑的潜力，我们需要改变我们的数据管理、分析和存储范式。”

Pestilli 说，神经科学研究无法生存，除非建立一个有凝聚力的生态系统，将科学家的需求与硬件和软件需求相结合，考虑到大量数据和有待探索的下一代问题。

他说，迄今为止开发的许多工具都不容易集成到典型的工作流程中或随时可用。

“为了对神经科学产生影响，并将该学科与机器学习和人工智能等最前沿的技术联系起来，社区需要一个具有凝聚力的云计算和数据科学基础设施，以带来所有这些巨大的工具、图书馆、数据档案、和标准更接近于为社会利益而工作的研究人员，”他说。

幸运的是，Pestilli 在德克萨斯高级计算中心 (TACC) 的执行董事、全国公认的 HPC 领导者 Dan Stanzione 中找到了志同道合的合作者。

他们计划共同创建一个国家基础设施，为永久数据和分析记录提供注册表。研究人员将能够找到数据并更透明地了解分析进行的根源。该基础设施将促进 NSF 在数据提案中的要求，以及研究人员想要的，即科学影响和可重复性。

此外，这意味着对数据、分析方法和计算资源的访问将朝着更公平的模式发展，为更多的学生、教育工作者和研究人员提供比以往任何时候都多的机会。

“这个前景让我对加入德克萨斯大学奥斯汀分校感到非常兴奋，”佩斯蒂利说。他于 2020 年 8 月搬迁到奥斯汀，就在 COVID-19 大流行期间。在 UT Austin 意味着与 TACC 合作——这是他接受心理学系教授职位的一个关键原因。