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伦敦大学学院（UCL）的研究团队成功开发了一种新型 AI 辅助脑图谱，名为 NextBrain，这一创新工具能够以前所未有的精细度展示人脑结构，为神经科学和神经影像学领域带来了革命性的突破。
人脑由数百个相互关联的区域组成，这些区域驱动着我们的思维、情感和行为。现有的脑图谱可以在 MRI 扫描中识别主要结构，如支持记忆和学习的海马体，但其更精细的子区域仍然难以检测。这些区别至关重要，因为例如海马体等区域的子区域在阿尔茨海默病进展过程中受到的影响不同。
虽然显微镜（组织学）可以在细胞水平上检查大脑，但无法在活体个体中进行，这限制了其理解人脑在发育、衰老和疾病过程中如何变化的潜力。
这项发表在《自然》杂志上的新研究介绍了 NextBrain，这是一个完整的成年人类大脑图谱，可用于在几分钟内分析活体患者的 MRI 扫描，并达到迄今为止无法实现的细节水平。
该图谱的创建者希望它最终将有助于加速脑科学的发现，并将其转化为更好的诊断和治疗，例如阿尔茨海默病。该图谱是免费提供的。
该图谱花了研究团队六年的时间，通过一个类似于完成拼图游戏的艰苦过程构建而成——尽管这个拼图是用来自五个人类大脑的死后组织制成的。
每个大脑都被精心解剖并切成 10,000 块，染色以帮助识别大脑结构，在显微镜下拍照，然后重新组装成 3D 数字模型。在开始这个过程之前，团队对这些大脑进行了 MRI 扫描，以便他们知道如何将它们重新组装在一起，这与拼图盒子正面的图片不同。
AI 被用来帮助对齐显微镜图像和 MRI 扫描，考虑到两种技术之间的差异，并确保这些碎片不会重叠或之间存在间隙。
然后在五个大脑的数字 3D 模型上标记了总共 333 个大脑区域，这一过程大大加速了 AI。研究人员表示，如果手动完成，这将需要几十年的时间。
NextBrain 是多年努力的结果，旨在弥合显微镜成像和 MRI 之间的差距。通过将高分辨率组织数据与先进的 AI 技术相结合，我们创建了一个工具，使研究人员能够以以前无法达到的细节水平分析脑部扫描。这为研究神经退行性疾病和衰老开辟了新的可能性。
最终得到的图谱是五个大脑模型的“平均值”，适用于所有成年人类——这意味着它可以用于自动推断活体或死者受试者的 MRI 扫描的细节。
NextBrain 在数千个 MRI 数据集上成功测试，展示了在不同成像条件和扫描仪类型下可靠识别大脑区域的能力。
在一项实验中，团队使用该图谱自动标记公开可用的超高分辨率 MRI 扫描中的大脑区域，这些区域与手动标记的区域非常匹配，即使是小区域如海马体的子区域。
在另一项实验中，研究人员将 NextBrain 应用于 3,000 多次活体个体的 MRI 扫描，以研究与年龄相关的大脑体积变化。该图谱能够比使用现有工具更详细地分析衰老模式。
我们构建该图谱的目标是使研究人员能够快速、一致地识别活体患者的数百个大脑区域，同时保持显微镜数据的精细解剖学准确性。NextBrain 的解剖学细节水平非常出色，其公开可用意味着全球研究人员可以立即从中受益。
NextBrain 提供了大脑细胞结构的无与伦比的地图。该图谱中内置的基础现在能够快速、准确和可访问地分析活体个体的脑部图像，为检测阿尔茨海默病等神经疾病的最早迹象打开了大门，远在症状出现之前，并提高了我们理解、监测和最终预防这些毁灭性疾病的能力。
NextBrain 中使用的所有基础数据、工具和注释都已通过 FreeSurfer 神经影像平台公开发布，同时还包括可视化工具和教育资源。
该研究得到了欧洲研究委员会、阿尔茨海默病协会、Lundbeck 基金会和美国国立卫生研究院的支持。
期刊参考：
Casamitjana, A.,_et al_. (2025). 用于 MRI 分割的人脑概率组织学图谱。《自然》。[doi.org/10.1038/s41586-025-09708-2](https://doi.org/10.1038/s41586-025-09708-2)
