繪製腦細胞之間的連接可能有一天與繪製人類基因組一樣革命性。但是，追踪神經元之間的每種突觸連接（迄今為止的手動努力）已被證明是艱苦的緩慢。為了進行徹底的映射，研究人員將必須開發一個計算機自動化的過程。
即使是相對簡單的“接線圖”秀麗隱桿線蠕蟲完成了十多年的時間，僅涉及302個神經細胞。人腦對大約1000億個神經元提出了更大的挑戰，並且數以千萬億的突觸代表了神經元之間數百萬英里的佈線。 （大腦中的信息從一個神經元傳播到另一個神經元。）
麻省理工學院計算神經科學家塞巴斯蒂安·塞格（Sebastian Seung）說：“在腦皮質中，人們認為一個神經元與另外10,000個神經元有關。”
現在，Seung正在努力努力，以加快被稱為連接組的接線圖的映射。他和其他研究人員希望訓練計算機模仿人類的追踪，以便計算機最終可以創建自己的神經元追踪算法並處理任何神經元接線的任何形象，無論多麼糾結或複雜。
解開電線
主要的挑戰涉及分析大量腦切片的電子顯微鏡圖像，並追踪糾結的連接，這些連接可以在神經元之間延伸至幾英寸。
德國海德堡的Max Planck醫學研究所的一支神經科學家團隊希望手動跟踪視網膜中神經元之間的連接，或者眼睛背面的光敏感組織。但是，多達10人必須追踪每個神經元以捕獲錯誤，這是數十個團隊。
據Max Planck Institute Neurosciontist Viren Jain說，這種手動方法將需要數万個工作年度，以完成一立方毫米的大腦。在Seung之下。
另一個小組設法追踪了神經元接線這將小鼠的大腦與控制小鼠耳朵的兩個小肌肉聯繫起來。波士頓哈佛大學的神經科學家傑夫·利希特曼（Jeff Lichtman）表示，這涉及將僅15個神經元分支到達200個目標肌肉細胞的神經元的連接，但仍涉及“技術巡迴演出，以使所有電線分類”。
利希特曼（Lichtman）告訴我們：“即使這是一個非常瑣碎的練習，它也向我們展示了一些顯著且潛在的問題。”生活學。
利希特曼（Lichtman）的成功揭示了一個令人生畏的現實 - 任何動物都沒有單一的接線圖看起來相同。儘管肌肉的目的相同，但同一動物的左耳和右耳肌肉的接線圖也不同。即使是對左側和右側的平行神經元的直接比較也顯示出完全不同的連接分支模式。
大腦圖可以告訴我們什麼
研究人員最初是從視網膜和肌肉之間的映射連接開始的，因為它們代表了與大腦相比的簡單挑戰。他們還知道神經元的確切目的及其聯繫。
利希特曼指出：“這些事情要比您在大腦中隨機選擇某個地方不知道連接來自何處或去哪里或他們在做什麼時要容易得多。”
神經科學家仍然繼續在沒有人類或動物大腦和神經系統的完整接線圖的情況下繼續推動理解的界限。但是利希特曼（Lichtman）將擁有連接組的人與將人類基因組映射到映射的情況進行了比較，每個數據集都可以挖掘出豐富的數據集，以獲取更多信息。
擁有人腦的接線圖最終可能有助於回答一些基本神經科學的問題，例如如何在思想中組織信息。神經科學家可能還會更好地了解神經元的聯繫隨著人們的年齡而隨著時間的流逝而變化。
利希特曼說：“在存儲祖母的記憶以及以什麼形式存儲的地方，幾乎可以肯定與腦細胞的連接方式有關。”
切片科學
美國國立衛生研究院（National Institutes of Health）發起了自己的五年，耗資3000萬美元的人類連接項目，該項目的目的是追踪大腦區域之間的高級連接，而不是每個連接。世界各地只有幾個實驗室也開始進行自己的Connectome項目。
如果Seung和他的同事可以通過自動化的方式真正加快映射的速度，那可能一切都會改變計算機學習。
Seung解釋說：“我們將能夠測試該理論 - 可以追溯到19世紀 - 記憶是用連接組寫的。” “我們也許還可以找到引起精神障礙的大腦的連接療法或錯誤的大腦。”
利希特曼（Lichtman）的哈佛實驗室（Harvard Lab）已經與Seung的MIT集團合作，將新技術應用於該任務。研究人員已經開發了一種比以往任何時候都更薄的切片大腦的方法，因此自動顯微鏡可以捕獲前所未有的高分辨率的神經元接線的圖像。
利希特曼說：“這些技術問題中的每一個都是一個巨大的挑戰，尤其是對於那些對野蠻事物更舒適的生物學家而言。”
