2025年1月21日至22日，“神经科学前沿研讨会：连接分子、意识与人工智能系统”（The NeuroFrontiers: Bridging Molecules, Minds, and AI Systems Symposium）在新加坡国立大学举行。本次研讨会由美国麻省理工学院、北京大学、清华大学、北京师范大学麦戈文脑科学研究所，新加坡国立大学生命科学研究院联合举办，由天桥脑科学研究院、IDG资本、麦戈文脑科学研究所、熊晓鸽先生赞助。

　　新加坡国立大学校长陈永财教授（Tan Eng Chye）、麦戈文脑科学研究所共同创始人Lore McGovern女士、IDG资本创始董事长熊晓鸽先生、新加坡国立大学生命科学研究院Barry Halliwell教授、麻省理工学院麦戈文脑科学研究所Bob Desimone教授、北京大学IDG/麦戈文脑科学研究所李毓龙教授、清华大学IDG/麦戈文脑科学研究院时松海教授、北京师范大学IDG/麦戈文脑科学研究院王晓群教授致欢迎辞。来自麻省理工学院、北京大学、清华大学、北京师范大学、新加坡国立大学等高校和研究机构的200余名脑科学领域专家学者及学生参会。其中，北京大学IDG/麦戈文脑科学研究所50余名师生参加。会议通过主题报告、专题讨论和海报展示等形式，分享交流脑科学前沿研究成果与最新进展，深化推动神经科学领域的国际合作，尤其是借助人工智能和计算模型等新兴技术来推动脑科学研究。

　　李毓龙教授在代表研究所致辞中，对主办方的精心组织表示衷心感谢。他简要介绍了北京大学IDG/麦戈文脑科学研究所基本情况。他指出，神经科学的发展需要深入开展跨学科交叉研究，本次盛会汇聚来自中国、美国和新加坡的神经科学领域杰出学者，成功搭建起分子、意识与人工智能系统的桥梁。他期待以此为契机，进一步深化和拓展国际学术交流与合作，共同推动神经科学领域的持续发展与进步。

　　论坛主题报告分为生物与人工智能（Biological and Artificial Intelligence）、神经可塑性与发育（Neuroplasticity and Development）、新技术（New Technologies）、脑-体健康（Brain-Body Health）、神经系统疾病与治疗（Nervous System Disorders and Treatments）五个部分，共有19位报告人分享最新研究进展。北京大学IDG麦戈文脑科学研究所罗欢教授、陈良怡教授、王韵教授、Carlos lbanez教授先后作报告。

　　罗欢教授作了题为“Connecting the dots: Relational structure in learning and memory”的报告。她指出，在当今信息爆炸时代，海量碎片化信息和人脑认知资源约束给学习记忆带来极大挑战。如何将这些碎片“连点成线”进而形成系统的知识框架是极为关键的能力。实验室近期的研究试图理解人脑如何在学习记忆中提取、表征、利用、甚至重建外界信息中的抽象关系结构。研究发现抽象关系结构中的两个特性在学习记忆中起着关键作用：层级性和不均匀性。这两个结构特性能够帮助人脑快速建立压缩性的结构脚手架，进而促进外界信息的“连点成线”和知识网络的形成。这些发现支持了认知的建构性，也为教育领域的课程设计等带来潜在启发。

　　陈良怡教授作了题为“Miniature multiphoton microscopy for high spatiotemporal resolution imaging in freely-behaving mice”的报告。他介绍了团队开发一系列自由行为动物上高分辨率成像的技术，用于理解记忆在不同时空尺度上组织的机制。通过开发可传导920nm飞秒激光的光子晶体光纤，采用双轴对称高速微机电系统转镜扫描技术以及采用柔性光纤束进行荧光信号的接收方法，实现在自由活动动物中观察细胞和亚细胞突触结构和功能变化能力的第一代微型化双光子显微镜。开发一种宽视场、头戴式微型介观显微镜COMET，可在范围达10毫米直径的视场内成像，并且在整个视场内维持6.5微米至8.8微米的分辨率，用于成像自由活动的小鼠大部分背侧皮层。此外，还提供了一套用于去噪、处理和分析大量神经数据的算法。应用这个手段，初步探索了恐惧学习过程中记忆整合的机制。

　　王韵教授在题为“Mechanisms linking peripheral nerve injury repair and neuropathic pain”的报告中指出，周围神经损伤后的及时干预至关重要，否则可能导致受损神经所支配的肌肉或组织功能障碍，并可能引发慢性神经性疼痛。传统止痛药物对这种类型的疼痛通常无效。因此，周围神经损伤的治疗需要关注修复与疼痛之间的相互关系，但目前缺乏合适的动物模型来研究这些机制。为解决这一难题，团队开发了两种创新的大鼠模型，结合化学遗传学、单细胞测序和Patch-Seq技术，以及形态学和行为学研究，深入探讨损伤修复与疼痛之间的分子机制。在损伤早期，通过针对这些分子通路的药物干预，可以促进神经再生并缓解疼痛。研究周围神经损伤修复与再生的共同机制，并探索早期干预和神经修复的有效策略，具有重要意义。这些研究旨在为周围神经损伤的早期干预和长期康复提供新的见解与方向。

　　Carlos lbanez教授作了题为“p75^NTR death receptor in Alzheimer disease: a two-edge sword”的报告。他指出，p75神经营养因子受体（p75^NTR）作为“死亡”受体超家族的成员，被广泛认为是阿尔茨海默病（AD）相关病理的重要促进因子。目前，针对p75^NTR活性的小分子正在AD患者中进行临床试验。实验室最近报道，在5xFAD模型小鼠中从出生起引入信号缺失型p75^NTR突变体后，显著增强了神经保护作用。然而，这些突变体在特定脑细胞类型（如神经元、星形胶质细胞）中的效应仍不清楚。本次报告中展示了其最新研究成果，研究表明星形胶质细胞中p75^NTR通过调节胆固醇代谢具有意外的神经保护功能。因此，尽管神经元中的p75^NTR广泛被认为会加剧AD的神经病理，星形胶质细胞中p75^NTR却在该疾病中起到了神经保护作用。

　　大会还开展了3场专题讨论，内容包括AI在神经科学中的应用（Al Implications in Neuroscience）、未来技术发展（Future Developments in Technology）、神经科学对医疗保健的影响（Health Care Impacts of Neuroscience）。北京大学IDG麦戈文脑科学研究所吴思教授、李毓龙教授、岳伟华教授分别参与讨论。

　　吴思教授参加“AI在神经科学中的应用”专题讨论，与麻省理工学院Tommy Poggio教授、清华大学贾晓轩副教授、北京师范大学刘超教授、新加坡国立大学Yeo Boon Thye Thomas副教授，围绕神经科学如何助力AI发展，如何看待AI安全问题、今后计算神经科学和AI的关系等展开讨论。大家认为这次AI的蓬勃发展是算法模型、数据、算力等多方作用的结果，其中神经科学对神经网络及相关算法的启发是至关重要的，例如强化学习CNN等。AI发展到一定程度，我们应该限制其可以操作的东西，让它对人类社会无害。现在的AI benchmark还远不及人类智能，人类还有大量的能力AI没有掌握，比如手眼协调，精细操作等，AI还有很长一段路要走。

　　李毓龙教授参与“未来技术发展”专题讨论，和麻省理工学院Polina Anikeeva教授、清华大学李寅青副教授、杜克-新加坡国立大学医学院Ann-Marie Chacko助理教授、北京师范大学张鸣沙教授，共同探讨了神经科学与相关技术的最新发展，聚焦神经系统复杂性的研究与应用。讨论涵盖了神经递质与神经调质的实时检测、新型基因编辑技术的应用、大规模影像分析技术，以及通过病毒载体进行脑部疾病治疗的前沿进展。此外，还探讨了多模态成像与非侵入性技术如何帮助揭示神经元活动，以及跨学科合作在推动脑科学研究中的重要性。讨论强调了工具开发、数据整合，并展望了未来在脑部疾病诊断、治疗与预防中的应用潜力。这些研究为理解大脑在健康与病理状态下的运行机制提供了重要启示。

　　岳伟华教授参加“神经科学对医疗保健的影响”专题讨论，与新加坡国立大学Barry Halliwell教授、麻省理工学院Bob Desimone教授、清华大学贾怡昌教授、新加坡南洋理工大学Lim Kah Leong教授、北京师范大学贺永教授，共同探讨了基础神经科学领域的发展对神经精神疾病治疗的贡献。与会专家以阿尔茨海默病为切入点，指出神经科学研究为探索阿尔茨海默病的有效治疗方法提供了理论依据和实践基础。同时，神经科学研究为神经和精神疾病的潜在机制提供了关键性见解，从而推动了创新疗法和诊断工具的研发。此外，医疗保健领域的需求和挑战（例如应对日益普遍的神经退行性疾病和心理健康问题）往往也引导了神经科学研究的优先方向。这种双向互动的关系充分表明，将神经科学的研究成果整合到医疗保健系统中具有重要意义，有助于优化治疗策略并应对全球日益加剧的神经系统疾病负担。

　　研讨会期间，设置7个主题海报展区，百余张海报参展，北京大学IDG麦戈文脑科学研究所展出29张海报。与会者们围绕海报内容，展开深入探讨与交流，在思想的碰撞中相互启发，激发出创新的思维火花。