位于馬薩諸塞州的實驗室正在利用 NVIDIA RTX GPU、HP Z 工作站和虛擬現實技術研究人類記憶功能的分子機制。

柏拉圖的作品指出，當人類經歷某種體驗時，大腦中會發生一定程度的變化，這種變化是由記憶驅動的——特別是長期記憶。

紐約大學神經科學教授 Andre Fenton 和威斯康星大學麥迪遜分校細胞與再生生物學助理教授 Abhishek Kumar 正在馬薩諸塞州伍茲霍爾的海洋生物實驗室 (MBL) 研究大腦的這一變化。

Fenton 表示：“我畢生的工作是了解思維的運作機制，尤其是理解記憶——記憶不僅僅是大腦中過去的痕跡，更是大腦對未來的預測。”

研究人員利用NVIDIA RTX GPU和HP Z 工作站對海量數據集進行可視化處理，并集成定制的 AI 工具和用于科學探索的虛擬現實 (VR) 平臺syGlass，從而將他們的項目水平提升到一個新高度。

此外，該項目還得到了國家心理健康研究所和陳·扎克伯格基金會的資助。

揭開神經森林的面紗

記憶是大腦海馬體的職責。這個形似海馬的 C 形結構正是 MBL 研究組的主要研究對象。

Fenton 將海馬體內的細胞比作一片森林，其中數十億個神經元看起來像微小的樹干，而從樹干延伸出來的線條就像樹葉。

研究團隊正在研究這些“葉片” (代表蛋白質標記物) 中的一小部分：由于它們非常細小，每片只有大約一微米長，因此這是一項極其繁瑣的工作。研究人員必須在大腦細胞的“森林”中搜尋正確的蛋白質標記物，而這些標記物僅占海馬體中所有蛋白質標記物的約 1%。

研究人員希望簡化這些蛋白質的研究流程，并探究它們多變的結構來揭示的關于記憶編碼的信息。

在 NVIDIA 和惠普技術被引入工作流之前，收集和分析足夠的蛋白質標記物 3D 體積數據一直是該項目的一個瓶頸。

Fenton 表示，“這是一項巨大的計算挑戰，而惠普和 NVIDIA 的技術使我們能夠邁出第一步：捕獲、檢查和存儲 3D 圖像數據。”

利用這些技術，MBL 的研究人員采集了 10TB 的體積數據，然后進行了人工視覺質量檢查。

了解記憶或可預防神經系統疾病

團隊的最終目標是在分子層面弄清記憶如何運作，這將推動對阿爾茨海默病、癡呆癥等神經認知疾病的根源研究。

Fenton 說：“人們通常不會把記憶視為心理健康的一部分，但幾乎所有心理功能障礙都取決于大腦存儲的內容——你的信念、預期、焦慮以及所期待的事物。這些都是記憶運作的不同方面，因此幾乎所有神經精神疾病和干預手段都依賴于對記憶機制的理解。”

為了解決這些大規模問題，研究人員正在研究當海馬體中的蛋白質位置異常時，記憶會受到怎樣的影響。

該團隊還通過 syGlass 在配備多塊 NVIDIA RTX GPU 的 HP Z 高性能工作站上策劃和存儲的高分辨率 3D 圖像，研究大腦細胞的結構與功能之間的相關性。

Kumar 說：“如果我們能夠理解某物是如何構建的，那么一旦出現問題，我們就可以剖析它并找出問題的根源。這就是我們正在努力的方向：理解記憶的存儲機制，這樣如果問題出現時，我們就知道該如何解決。”

賦能虛擬現實和學生探索

在配備 NVIDIA RTX GPU 的 HP Z6 臺式工作站上使用 syGlass，將研究人員原本耗時費力的工作變成了交互式的科學探索——非常適合高中生參與其中。

Kumar 表示：“HP-NVIDIA-syGlass 系統讓我們得以通過吸納三名高中實習生來推動創新，他們對我們的科學研究抱有濃厚的興趣，我們意識到 syGlass 的虛擬體驗可能會讓他們著迷。事實證明，我們是對的。”

今年夏天，研究人員將這三位好奇的學生帶到他們的實驗室，讓他們使用 VR 頭顯分析記憶蛋白，該設備能夠將數據轉化為 3D 可視化圖像。

他們的任務是找到與記憶相關的特定蛋白質并進行標記。這聽起來似乎簡單，但實習生們必須從數十億個神經元中篩選出與研究相關的幾千個蛋白質標記物。

由于此次試點項目的成功，該團隊現在正計劃進一步擴大該項目在高中階段的研究機會。

Fenton 說：“為什么要只限于三個學生？明年我們可能有十名學生，讓他們在學習大腦知識的同時，也幫助我們研究大腦。”