艾伦研究所（Allen Institute）在美国国立卫生研究院（National Institutes of Health，NIH）的资助与Amazon Web Services（AWS）的技术支援之下，打造脑知识平台（Brain Knowledge Platform）并致力於更了解人类脑部，以及更好地诊断与治疗精神和神经疾病。精神和神经疾病影响美国五分之一以上人囗，每年导致该国1.5万亿美元的经济损失。尽管神经科学家投入研究数十年，阿兹海默症和帕金森氏症等脑部疾病治疗仍进展缓慢，挑战在於脑部是人体中最复杂、最难了解的器官，脑部研究资料集非常大量且分散多元，无法以标准化的科学语言来描述。

AWS人工智慧和机器学习技术协助科学家绘制完整脑部地图

艾伦研究所启动为期五年的人脑地图绘制专案，由脑知识平台集结来自世界各地17家研究机构的神经科学研究人员，共同绘制一张全新、完整、精确到单个细胞的脑部地图。艾伦研究所资料暨技术主管Shoaib Mufti带领团队与AWS合作，利用脑部地图来建立全球最大的脑细胞开源资料库。这将是人类首次针对哺乳动物大脑结构和功能进行汇编和标准化的大规模资料集。

艾伦研究所脑科学高级研究人员Ed Lein表示：「化学有元素周期表，基因学也有极具变革性的人类基因组图，神经科学也应该要有类似的基础知识框架，脑知识平台将协助进行编纂。」脑知识平台擅长单细胞基因组学，有了测量单个脑细胞基因的新技术，研究人员得以更了解大脑细胞的复杂性，以及赋予细胞独特功能的基因。这些详细的细胞图谱将帮助研究人员了解疾病的起源，并最终帮助临床医生准确找出阿兹海默症和帕金森氏症等疾病的成因。此外，脑知识平台还能连结不同物种的脑部研究，未来将能整合所有哺乳动物的生物学资料。

艾伦研究所资料暨技术主管Shoaib Mufti表示：「脑知识平台将协助我们的研究人员获得现有基础设施无法提供的新发现。一旦串连起分散的资料碎片，我们就能够探索健康大脑的资料与患病大脑的资料之间的关联性。」云端运算是将脑部约两千亿个细胞产生的资料转变为可储存、分析和存取的开源工具的重大关键，让临床医生能够有机会找到治疗脑部疾病的方法。

AWS的高效能运算能力和Amazon SageMaker云端机器学习（ML）平台可帮助艾伦研究所管理所有资料，并且足以横跨多个工作负载进行扩展。艾伦研究所正在运用AWS的人工智慧（AI）和机器学习服务，同时也计画在未来部署生成式AI，将庞大、复杂、多模态的资料转化为洞察。

AWS非营利健康事业董事总经理Allyson Fryhoff表示：「透过AWS机器学习技术以及专门打造的AI服务，研究机构能够找出新的关联和发现。艾伦研究所正在使用机器学习等先进的云端技术，以符合经济效益且可扩展的方式进一步加速科学研究发现。他们致力於探索人类大脑未解之谜，这样的勇气令我们印象深刻，我们也期待着脑研究未来能有新的突破。」

从事大脑研究已经50多年的美国密苏里州圣路易斯华盛顿大学神经科学教授、艾伦研究所的研究合夥人David Van Essen表示：「几个世纪前的地图虽然五颜六色，却相当不精准，制图师只知道大概的陆地和岛屿的方位及主要的地理和政治区域划分。近年来，随着讯息爆炸以及卫星影像技术的进步，使导航工具越来越准确和方便。我们也渴??在人脑研究领域中绘制越来越精确的地图，使它成为治疗大脑疾病强有力的导航工具。」