在人工智能与生物科学的交叉领域，一场革命性的变革正在悄然发生。大模型，这一通过自监督或半监督学习，在海量未标注数据上训练的深度神经网络模型，正展现出前所未有的通用性，不仅在自然语言处理、计算机视觉等领域大放异彩，更在合成生物学研究中开辟了新的道路。
合成生物学，这一旨在理解并重新设计生物系统的科学，如今借助大模型的强大能力，解决了许多传统方法难以攻克的难题。以蛋白质研究为例，科学家们利用大模型成功预测了蛋白质的三维结构，这一突破得益于过去数十年对蛋白质结构的深入研究，以及将这些研究成果汇集成大型数据库的努力。如今，这些模型正以前所未有的方式理解生命分子，推动合成生物学进入一个全新的阶段。
在合成生物学领域，大模型的应用不仅限于蛋白质结构预测。科学家们还利用这些模型模拟了多个蛋白质之间的相互作用，根据功能需求“定制”蛋白质，甚至实现了从结构反推最有可能的氨基酸序列。这些技术进步依赖于长期积累的生态系统支持，包括大量的开源工具、数据库以及物理建模工具等。
然而，在神经科学领域，尽管对蛋白质的需求极高，从测量神经活动到精确干预神经功能，几乎每一个关键工具都依赖于蛋白质设计，但类似的进展尚未实现。这引发了人们的思考：合成生物学中的经验是否可以被应用到神经科学的领域？大模型是否能够帮助神经科学突破过往的界限？
要回答这个问题，我们首先需要审视神经科学数据的现状。尽管存在一些主流的数据平台，提供了高质量的大脑活动数据，但这些数据能否构成一个真正的“脑图谱”仍是个问题。目前，我们仍很难同时获得具有高空间覆盖、高空间分辨率以及高任务多样性的完整数据集。这限制了神经科学大模型的发展。
神经系统的可操作性也是一大挑战。与可以随意合成的蛋白质不同，当前神经系统的可操作性远低于蛋白质合成技术。尽管有一些新的策略，如生物混合器件，将神经元培养在微电极与微型LED上，主动与设备形成交互界面，并逐步生长入脑组织，但这些技术仍处于初级阶段。
尽管如此，神经科学领域仍有一些案例展现了闭环优化可能性的雏形。例如，视觉神经元刺激中的“Inception loop”实验，能够寻找激活特定视觉神经元的最强刺激；全息光遗传学干预实验也展示了对神经活动的主动微调。这些实验揭示了大模型在闭环控制中的潜力。
面对这些挑战，神经科学领域需要采取新的策略。一方面，我们需要开展大规模、非假设驱动的神经科学研究，聚焦于工具与数据本身的建设。这种研究可能需要以“聚焦型研究组织”或跨机构协同项目的形式展开。另一方面，我们需要构建一个更加完善的生态系统，包括数据平台、开源工具、物理建模工具等，以支持大模型在神经科学领域的应用。
在这一过程中，大模型将发挥关键作用。它们能够利用已有和未来的大规模神经数据，学习有效的神经表征，做出预测，并在闭环系统中进行优化。借助深度学习模型的可微特性，我们可以实现自动调整与反馈，从而加速神经科学的研究进程。
可以预见的是，随着技术的不断进步和数据的不断积累，神经科学领域将迎来更多的突破。这些突破不仅将推动我们对大脑的理解更加深入，还将为神经类疾病的治疗提供新的方法和手段。让我们共同期待这一天的到来。
