随着人类生活方式的改变，睡眠问题越来越严重，也让神经精神疾病患病率显著增加。有观点认为，“只要活得够长，每个人都会患上老年痴呆”。这些曾经被认为只会困扰少部分人的神经系统疾病，可能成为每个人的“隐忧”。在近日举行的香山科学会议上，多位专家对脑科学热点问题展开了讨论。

本报记者 张佳星

    “连续失眠，睡不好觉，可能产生焦虑抑郁；但有时因压力导致的焦虑抑郁，又会产生睡眠问题。”近日，中国科学院院士、浙江大学神经生物学家段树民在香山科学会议上接受科技日报记者采访时表示，控制睡眠和控制情绪的两个环路，能相互交叉影响，将来有可能找到只控制睡眠、不影响情绪的神经中枢，或缓解睡眠障碍者、抑郁症患者的症状。

    “只有在睡眠后，我们神经递质的代谢废物才能通过血脑屏障被清除出大脑；如果睡眠不够，这些神经递质的代谢废物在大脑中沉积，可能是精神疾病发病的原因。”中国科学院院士、北京大学第六医院院长陆林表示，全球约有3亿抑郁症患者、5000万痴呆症患者、2300万精神分裂症患者，神经精神疾病是造成全球疾病负担的首要原因，需要加强脑功能和相关疾病的研究。

    然而，目前人们对这类疾病的患病机理却仍“摸不着头脑”。为了将不同学科的研究力量集合起来，欧洲和美国先后启动脑计划研究项目；今年3月和5月，“北京脑科学中心”与“上海脑科学中心”相继成立，中国脑计划呼之欲出。通过综合性平台的建设，各国脑计划大大提高了学科融合的力度。多位专家在这次香山科学会议上谈到相关话题：我们究竟应该怎么研究大脑？目前的热点是什么？还需要做什么？

    难以准确评估，被忽视的“隐形”疾病

    “很多抑郁症被当成消化系统疾病在医治。”陆林说，精神疾病不仅仅是脑部疾病，还可能是全身性疾病，代谢领域的教授可能有深刻的理解，精神疾病患者不单纯是大脑出现紊乱，还会出现胃不舒服、心悸等，甚至可能被当成心脏问题，安装支架。

    “精神病不单是表现为疯疯癫癫的精神分裂症，焦虑症、抑郁症都属于精神疾病。”陆林说，但是精神疾病的识别率并不高，以抑郁症的识别率为例，全球的诊断识别率为50%左右，而我国仅为20%左右。

    识别率不高的一个重要原因是，其中的关联难以通过明确的机制说明，精神、情绪受外界环境、心理变化等影响的因素太多，相互因果关系在基础理论上并没有确凿的证据。例如，不能通过化验某个确定的物质浓度等方式，确诊病症。

    “当前神经疾病的诊断评估受限于心理筛查量表和医生的主观判断。”中国科学院心理研究所研究员刘勋表示，很多精神疾病的临床表现比较复杂，且多种精神疾病有相似的外显临床症状，现有方法不能进行精准区分。

    “需要发展新型的认知量化评估工具。”刘勋介绍，大数据分析正在被应用于认知测试，通过采集大规模的心理行为结构化数据，用于构建评估工具、指标和模型。

    难以准确评估是神经系统疾病被“隐形”的一个原因，另一方面，人们对于该类疾病的错误认识和讳疾忌医也导致介入治疗经常“姗姗来迟”。段树民表示，人们对神经系统疾病认识不足，很多人患病后并不会去寻求医生的帮助。

    “科学研究表明，神经系统疾病也是由于脑中的物质发生了变化，和其他病症一样有物质基础。”陆林表示，之前有些疾病找不到物质变化的基础，被称为功能性疾病，但随着分子生物学等的发展，人们意识到，神经系统的疾病都是由于生命活动中的物质变化引起的。

    段树民认为，改变“隐形”状况的一个重要方面是加强科普，让公众认识到，很多神经系统病患如早期干预是可以恢复到回归社会正常生活的。

    借助模式动物，难解人脑复杂奥秘

    2016年，制药巨头礼来公司曾宣布其开发的老年痴呆症药物临床试验失败。

    模式动物上表现完美的药品在临床试验用于人体治疗时却表现不稳定，这表明对于大脑这个器官之王来说，人类大脑有着太多的不同，只在模式动物上进行试验和研究很难了解其中错综复杂的奥秘。

    “例如，我们已经能够做到对动物就一个很小的脑区进行精准控制，让它睡就睡，让它醒就醒，但是对人脑的控制却无法做到精准。”段树民告诉记者，大家认为大脑中的胶质细胞只是提供营养物质，像后勤部队；而神经元细胞则是主力作战部队。但是后来人们发现，生物进化程度越高，胶质细胞比例就越高。例如果蝇，脑子里胶质细胞只有25%，75%是神经元。而人类却有90%是胶质细胞。

    “很多人类的脑疾病低等动物没有，因此很难去研究。”为此，段树民在浙江大学主导了中国人脑库的建设，目前有约160例人脑。“收集人脑用于研究比较困难。”段树民表示，需要损伤少、人去世之后12个小时之内保留下来，而且死亡前的疾病诊断资料健全。

    另一个解决脑研究“无米之炊”困局的是2017年诞生的克隆猴。“在鼠类模型上试验的神经药物，有九成以上在人临床试验中是无效的。”中科院神经所所长蒲慕明曾表示，要研究人类大脑，就需要更接近人类的模式动物。猕猴是个好选择。

    段树民解释，科学家进行人脑疾病研究如果不能直接研究人脑的话，研究猴脑也是非常重要的，因为和人类相近的猴子会患相似的疾病。

    学科交叉，为人脑画出脑区“地图”

    “人脑有上千亿个神经元细胞，每一个神经元都会和成百上千个神经元发生联系。”段树民说，只看一个分子、一个细胞、一个突触，难以理解大脑到底怎么运行。任何简单的功能，都是大量的神经元在一个网络上运作的结果，动能的解析是学界公认的难点，也是关键点。

    复杂、海量，让很多科学家把人工智能（AI）技术作为开展脑科学复杂研究的有利助手。

    “促进生物技术和信息技术的融合，建立脑疾病预测与诊断模型，开发各类脑科学研究的新工具和针对脑疾病的新药。”陆林对学科交叉寄予厚望。

    然而，让人的心理生理变化指数转变为人工智能算法能够识别的数据，是需要跨过的第一座山。

    为在AI与人脑之间建立“翻译”通道，一门被称为“计算神经科学”的学科发展起来，运用数学建模等方法建立患者行为模式和脑电信号的关系，或者建立认知图谱，采集脑影像、脑电数据等。

    然而，要让AI工作，还要迈过另一座山即“给AI下达一个明确指令”。

    在香山科学会议上，澳门大学教授陈俊龙表示，用各种技术采集各种数据，并进行关联分析是没有问题，但哪些变数与症状有关，信息学家无法知道，只能由医生指导，或是将基础理论研究透彻。

    此外，影响精神疾病的因素非常多，如果整个疾病的确切关联未知，AI难以有确定的目标去达成，而AI是不能用来寻找未知的关联关系的。

    形象地说，当人类输入100万张脑部核磁影像进入AI，但不告诉它要做什么，它并不会从中发现规律或者关联。而人类必须将机理研究透彻，为AI画出脑区“地图”，这样才有助于脑功能和相关疾病的研究。