人工智能与神经科学的交叉研究近日取得重大突破。美国加州大学旧金山分校与艾伦研究所联合开发的CellTransformer模型成功构建了迄今最精细的小鼠脑图谱，相关成果于2025年10月发表在《自然·通讯》期刊。
这项研究创新性地将Transformer架构应用于神经解剖学领域。与ChatGPT处理语言序列的原理类似，CellTransformer通过分析细胞间的空间邻域关系来预测分子特征，实现了对1300个脑区及亚区的自动化划分。该技术摒弃了传统依赖专家经验的手工标注方法，完全基于细胞和分子的数据特征生成边界，使图谱精度达到前所未有的水平。
新图谱的诞生为脑科学研究提供了革命性工具。科学家现在能够将神经功能、行为模式及疾病机制与更微观的细胞区域精确关联，这对理解阿尔茨海默病等神经系统疾病的发病机理具有重要意义。研究团队表示，该技术的应用范围不仅限于脑组织，理论上可推广至任何具有空间转录组数据的生物组织分析。
值得注意的是，这项突破标志着AI技术在生物医学领域的深度渗透。继语言模型改变人机交互方式后，Transformer架构再次展现出跨学科应用的强大潜力，为复杂生命系统的解析提供了全新方法论。
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