雖然神經科學家已研究了數十年，但阿爾茨海默症和帕金森症等腦部疾病的治療方法仍舊進展緩慢，其原因在于腦部是人體中最複雜、最難了解的器官。關于腦部研究的資料集雖然數量衆多，但卻離散多元，而且通常不能夠用統一的科學語言來描述。
“盡管投入了大量資金，但我們尚未找到解決主要腦部疾病的方法”艾倫研究所腦科學進階研究員Ed Lein表示，“我們擁有大量資訊，但這些資訊沒有經過整合或很難綜合處理。”
在美國國立衛生研究院（NIH）的資助和亞馬遜雲科技技術的支援下，艾倫研究所正在上司腦知識平台（Brain Knowledge Platform），以期解決這一問題。
艾倫腦科學研究所助理研究員Rebecca Hodge博士（Erik Dinnel拍攝，艾倫研究所）
腦知識平台工作的一部分是繪制一張全新的、精确到單個細胞的完整腦部地圖，這項工作由Lein和來自世界各地的17家研究機構的神經科學研究人員主導。此外，艾倫研究所資料和技術主管Shoaib Mufti帶領團隊與亞馬遜雲科技合作，将利用這張腦圖建立全球最大的腦細胞開源資料庫。這是人類首次對關于哺乳動物大腦結構和功能的大規模資料集進行彙編和标準化。
這個項目緻力于更好地診斷和治療精神和神經疾病，這些疾病影響美國五分之一以上人口，每年給美國造成1.5萬億美元的經濟損失。
Lein表示：“化學有元素周期表，基因組學有極具變革性的人類基因組圖，神經科學也要有類似的基礎資源，腦知識平台将幫助建立這一資源。”
艾倫研究所腦科學進階研究員Ed Lein博士（Erik Dinnel拍攝，艾倫研究所）
該平台的核心是單細胞基因組學。有了測量單個腦細胞基因的新技術，研究人員現在可以更好地了解大腦細胞的複雜性以及賦予細胞獨特功能的基因。這些高度詳實的細胞圖譜将幫助研究人員了解疾病的起源，并最終助力臨床醫生準确找出阿爾茨海默症和帕金森症等疾病的成因。
“研究人員将通過這一知識平台獲得現有基礎設施無法提供的新發現。”Mufti表示，“一旦分散的資訊碎片互相連接配接，我們就可以将健康大腦的資料與患病大腦的資訊關聯起來——這将釋放巨大潛力。”
該平台還能關聯不同物種的腦部研究，Lein預計該知識圖譜最終将能夠整合所有哺乳動物的生物學資訊。
将腦部約2000億個細胞産生的資料轉變為可存儲、分析和通路的開源工具的正是雲計算。基于此，臨床醫生或将能夠找到腦疾病的治療方法。亞馬遜雲科技的高性能計算能力和Amazon SageMaker幫助艾倫研究所管理所有資料，并且可跨多個工作負載進行擴充。艾倫研究所正在使用亞馬遜雲科技的人工智能（AI）和機器學習（ML）服務，并計劃在未來部署生成式AI，将龐大、複雜、多模态的資料轉化為洞察。
艾倫腦科學研究所的研究人員（Erik Dinnel拍攝，艾倫研究所）
“通過亞馬遜雲科技機器學習技術，利用專門建構的AI服務，研究機構能夠找出新的關聯和發現。”亞馬遜雲科技非營利健康事業董事總經理Allyson Fryhoff表示，“艾倫研究所正在使用機器學習等先進的雲技術，以經濟高效且可擴充的方式進一步加速科研發現。他們緻力于探尋人類大腦未解之謎，這樣的勇氣令我們印象深刻，我們也期待着腦研究未來能有新的突破。”
美國密蘇裡州聖路易斯華盛頓大學神經科學教授、艾倫研究所的研究合夥人David Van Essen從事大腦研究已經50多年。他将大腦研究的加速變化比作地圖的演變。
“幾個世紀前，我們的地圖雖然五顔六色，但卻相當粗淺，隻反映出當時人們對地球表面的認知。那時的制圖師隻是大緻知道大陸和島嶼的方位，以及主要的地理和政治區域劃分，但并不十分準确。”Van Essen表示，“近年來，資訊爆炸以及衛星圖像技術的進步，使導航工具越來越準确和友善。我們也渴望在人腦研究領域繪制越來越細緻的地圖，使它成為治療大腦疾病強有力的導航工具。”
Lein和他的團隊剛剛啟動了這項為期五年的人腦地圖繪制項目，與之前的人類基因組計劃非常相似，該項目有可能為包括神經科學在内的所有醫學領域打開新的發現之門。
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