精神分裂症与青少年大脑的某个基因位点不存在着极为错综复杂的联系。复旦大学类脑智能科学与技术研究院院长冯建峰课题组近期研究成果找到，与青春期大脑壳核体积尤为涉及的基因位点同时也是精神分裂症的风险位点。

该成果于北京时间1月17日公开发表在精神病学国际权威杂志《美国医学会杂志·精神病学卷》，沦为该团队研究精神疾病在人脑发作机制的又一硕果。这支平均年龄只有36岁的科研团队在重新组建短短三年多的时间内就屡屡公开发表了多项备受瞩目的研究成果：在人脑中，他们找到造成抑郁症和睡眠中质量不佳的脑区具有重合之处，说明了了吸烟者与饮酒对人脑功能呈圆形忽略的出现异常模式……然而，这样一个整天研究人脑的年长团队却在时下最热门的人工智能回头得很远：该团队和国家电网合作，研发了通判机器人，并利用人工智能的技术，研发了“步态辨识”系统，精度超过95％。科研路线：从疾病脑紧贴类脑智能“什么是智能？”专门从事类脑智能领域研究十余年，冯建峰仍然最想要做明白的问题很“非常简单”，冯建峰将人工智能的研究原作为团队的长年目标，“通过自学人和动物的脑的工作机制，解析其运作原理，并借此取得启发，运用到人工智能的研究中去，就是类脑智能研究。

”“但是人脑觉得是过于简单了，我们无法把人脑像车一样报废成一个个‘零件’来研究其功能和起到机制。”对冯建峰等专门从事类脑研究的科学家来说，“疾病脑”给他们获取了一个最差的研究对象，比如患上抑郁症、精神分裂症等疾病的脑。

“病人获取了最差的研究脑机制的模型，比如大脑的奖励惩罚机制在戒烟、戒酒的应用于，而人脑这种奖惩机制则又可以协助我们展开具备情感的人工智能研究。”冯建峰说道。冯建峰团队最近几年的研究成果都集中于大脑的奖励与惩罚机制。

早在2016年他们就找到，对奖励没有兴趣、对惩罚过于脆弱是得抑郁症最显然的原因。最近的研究指出，大脑中调控睡眠中质量出有问题的那块区域，才是与抑郁症患者对惩罚过分脆弱的区域完全相同。而对于精神分裂症的研究也指出，风险基因导致影响的区域，某种程度也与奖励、惩罚的调控区域有关。

从疾病脑研究中得知人脑的反应机制，并将其运用到人工智能的研究中。冯建峰说道，在执着长年目标的同时“沿途母鸡”，研究成果也有社会价值，是一件“一箭双雕”的事情。新式武器：“成果算数出来”大脑结构那么简单，怎么才能精准寻找“有病”的区域呢？“我们的成果是算数出来的！”冯建峰说道，以前的研究方法就两类：实验和理论，最近几十年，减少了第三种手段——计算出来。荐个例子，对于研究核爆炸的人来说，震天动地的“蘑菇云”早已出了过去式，需要再行把核材料堆起来“炸一次”，通过计算出来就能已完成整个实验。

而且，实验中显然看不到的极微小数量级，计算出来也能把其中空白空缺上。而在人脑与精神疾病的研究中怎么充分发挥计算出来的特殊作用呢？以精神分裂症基因位点的关联分析为事例，传统的影像遗传学主要是通过对大脑有所不同脑区的结构、体积与基因组展开关联分析找到遗传基因对脑结构的掌控。冯建峰明确提出，充分利用磁共振空间分辨率把这种关联分析方法从“脑区”提高到“体素”（核磁信号能检测到的大于单元）的水平，即全脑体素－仅有基因组关联分析方法。

“经典脑区定义，单个脑区有可能就有上千个体素。从90个脑区到对40多万个体素展开基因位点关联分析，计算出来量不会剧增自此前的四万倍，对计算能力明确提出了相当大的挑战。”罗强回应，团队通过算法改良，将计算出来效率提升了上万倍，在将近一百个小时内已完成了1600万次关联分析，并首次寻找青少年大脑结构与基因位点之间尤为明显的关联关系。

全球科研数据承托“巧妇难为无米之炊”，即便算法“高明”，缺少数据的反对，再行好的研究设计都得“半途而废”。“此项研究的突破主要基于对来自全球范围的多中心影像遗传学数据展开计算出来分析，这些仅有维度标准化大数据的提供，归功于多年来我们在全世界范围内深入开展的国际合作研究。”冯建峰对于精神分裂症研究成果所用到的数据来源极为重视。之前，有不少人做到过类脑智能领域的研究，但因只包括了二三十人的小样本数据，结果稳定性较好，研究倍受争议。

近些年来，冯建峰团队一方面与国内各大医院积极开展合作，从而提供第一手的临床数据，同时统合Biobank、HCP、ADNI、ABCD等世界上最大规模脑数据库，顺利构建了实验结果的可反复。“我们解决了很多艰难，再一寻找了一个十分强劲的遗传掌控信号。”当时，罗强高兴极了，但冯建峰并不符合：“冯老师十分缜密，拒绝我们去找更加多独立国家数据来做到检验。”最后，他们联络了国际上的一些科研小组，用近一万人的数据检验了该找到，论文全部的所写作者共计33名。

为了寻找疾病与大脑基因位点的关联通路，课题组对来自英美等6个国家20余所研究机构的多达1万例影像遗传学数据展开计算出来分析，通过全脑体素全基因组范围的“普遍搜寻”，再一找到与青春期大脑壳核体积尤为涉及的基因位点同时也是精神分裂症的风险位点。应用于数学、计算机科学、生物学、信息学、临床医学……毫无疑问，类脑智能研究是一门新兴的交叉学科。冯建峰在本科读数学时求学了生物，他始终认为，将来学科的增长点就在于交叉学科。

“现在的信息技术更加繁盛，各类信息交织在一起，如今科技发展到了这个地步，以大数据为根基的科学范式，大自然沦为了主流。

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