从学科发展的角度看，神经科学是生命科学中蓬勃发展的重要前沿领域之一，受到各国政府和社会的高度重视。虽然神经科学的发展目前已在科学技术的推动下取得了辉煌成就，但恰如美国总统奥巴马所说，“人们可以识别距地球数万光年的星系和磁场，可以研究比原子还小的粒子。但是，以目前的科技能力，人们依旧未能全面、深刻地揭示自身大脑的奥秘。”神经科学是当代自然科学所面临的一项极大的挑战。科学技术的进步，多领域、多学科的交叉渗透和通力协作无疑是应对这项挑战的关键。

神经科学是医学领域，乃至整个自然科学界最前沿、最复杂、最深奥的学科之一。而且，从国家和社会需求的角度讲，神经科学的发展对于提高人口素质、维护人类健康、延长人均寿命有着重大的意义。为了全面而深入地揭示人脑的奥秘、全力推动神经科学的发展，世界很多发达国家在上世纪九十年代即绘制了长远发展脑科学的蓝图，并预言二十一世纪将是“神经科学的年代”。2013年1月，欧盟投入十亿欧元开启Human Brain Project，运用超级计算机技术从神经网络方面入手模拟人脑功能。该工程被专业人士看作是能够与人类全基因测序等一些科学计划相媲美的项目^[1]。2013年4月，美国宣布投入45亿美元开启“脑科学研究计划”，广泛、深入地探究人脑的运行机理，构建脑网络图谱，研发针对帕金森病、阿尔茨海默症等许多目前尚不能完全治愈的神经疾病的新疗法^[2,3]。2014年4月，日本紧随其后，宣布启动脑计划，并以狨猴为研究材料初步探究脑工作的原理。世界各国对脑科学的研究给予高度的关注^[4]。继欧盟、美国、日本纷纷开启各自的脑研究工程之后，2015年3月，国务院通过了“中国脑计划”预案，并宣布该计划是一项事关中国未来发展前途的重大科技工程；改工程将从认识人脑、保护人脑、人工智能等方面全方位开展^[5]。

神经科学的学科思想在近一个世纪的研究中呈现出多层次的特点。即，神经现象具有五种基本层次，按由高至低的顺序分别是“整体、系统、环路、细胞、分子”——各层次均能有效运用各种神经生物学手段对大脑工作的部分基本原理进行阐述。在长期实践中，神经科学发展出了“自下而上”的还原法和“自上而下”的系统法两种研究范式。这两种相对应的范式在研究思路上截然相反，共同推动了人类揭示大脑奥秘的进程，也为其它自然科学的进步起到了示范作用。“自下而上”的还原范式即从微观的分子、细胞入手，探索神经环路的运行原理，最后达到对整个神经系统和全脑的认识。该范式认为只有把最基本的组分研究清楚，才能逐步理解系统和整体。“自上而下”的系统范式则强调将复杂问题层层分解为若干简单问题，直至揭晓答案。例如，在神经系统疾病的研究中，科学家通常根据机体的表观征象探究背后的原因、机制，进而针对病因设计最科学的治疗方法。

然而，“自下而上”的研究范式在具体操作过程中，往往无法有效切割、分离复杂混沌体系中的众多单因素，故常使研究层次无法向上突破环路的水平；而“自上而下”的研究范式，由于常受到技术水平的限制，难以真正彻底地了解微观世界的运行状态，即无法向下突破环路的水平。故现代神经科学在学科思想层面的重要任务之一即是采取有效的策略，联通、整合整个神经科学内部的每一个层次，真正全方位推动脑研究的进展。

神经科学全面综合了生理学、生物化学、分子生物学、生物物理学、细胞生物学、免疫学、神经病学、解剖学、神经病理学、精神病学等多门学科，是一门名副其实的交叉科学。

1. 神经科学研究方法中的多学科、多技术交叉渗透

神经科学的形态学研究方法包括免疫组化法、杂交法、神经功能活动定位法、束路追踪法等；生理学研究方法包括检测神经递质、观察生物行为、电刺激、膜片钳、脑电图等；生物化学和分子生物学方法包括纸层析、放射免疫、Western Blot、突触小体制备、聚合酶链式反应等；影像学研究方法包括MRI、同位素法、DSA、TED、PET、分子影像技术等。近年来，基因组学、蛋白质组学、代谢组学也成为了神经科学研究的重要工具。神经科学的多层次性和高综合性决定了其研究方法是多学科、多技术交叉渗透的；反过来，神经科学的发展也将同时推动相关学科的不断前进。

2. 神经系统疾病治疗中的多学科、多技术交叉渗透

随着生物医学领域各学科新技术、新知识、新理念的不断应用，当今神经科学界已达成共识——在治疗疾病时，不能单一的采用一种固定的方式，而需要将多种手术、非手术的方法结合起来，综合选择最优的治疗策略。在这种认识下，以往许多需要开颅手术的疾病现在可以保守治疗或微侵袭治疗；相反，以往许多与外科手术毫无关联的疾病目前亦可以手术干预。近年来，神经科学与放射治疗学结合，形成了立体定向放射神经外科学^[6]，其最主要优势即无侵袭性，而且靶区所受放射剂量可据组织耐受性严密控制，放射区边缘的放射性衰减锐利，因此受到医生和病人的广泛欢迎。此外，近两年国际上将免疫学的新技术、新进展应用于神经肿瘤的治疗中，正逐步形成一门新的学科，即免疫神经科学，有效提高了神经系统恶性肿瘤患者的存活期^[7], 而在神经外科学界肿瘤恰恰是被认为最应汇聚多学科高精尖人才的领域。这些都是不同医学亚学科间共同发展、相互合作的必然结果。

神经科学某个层次的研究常存在局限性，有三方面原因：①观察技术上的局限性。观察技术与学者的认识层次之间相互关联，同时也互相制约。例如，利用手术显微镜能有效观察病灶细微形态，“锁孔入路”也由此成为可能，但单纯使用显微镜却不能了解组织结构的功能信息、代谢状态；②研究方法的局限性、特殊性。③现代神经科学的多层次特点决定了单水平、单方面的研究必然不能揭示神经系的全貌，即必须将五个层次打通。因此，如何跳出医学范畴，在不同领域间开展跨学科协作对于神经科学取得再次飞跃的作用不言而喻。

1．神经网络研究的跨领域、跨学科协作

神经网络既指由神经元、递质等组成的生物神经网络，也指模仿大脑神经突触连接并进行分布式并行信息处理的人工神经网络。它是多学科交叉的前沿阵地，把神经科学、信息学、物理学、数学、计算机学、分子生物学、哲学充分整合起来，为正在开发的接近脑工作原理的神经计算机提供了理论基础。神经网络能有效改进、完善传统计算机操作模式：一是随着非平衡系统的自组织理论等的产生及其与高科技的结合，人们对复杂系统有了新的认识；二是神经科学揭示出的脑信息加工的普遍原则，如信息处理的平行加工与层次观点等，也启示了人工网络的设计。

2. 人工智能和神经机器人平台推进脑科学的进一步研究

2013年起，美国国立卫生院、美国国家科学基金会和国防部高级研究管理局共同出资资助通过推动创新型神经技术开展大脑研究（BRAIN计划）。该计划包括三个方面：①开发利用新工具、新技术绘制神经环路；②跨学科研究人脑行使其神经功能并产生意识所需要的概念性工具和结构性工具；③通过大数据分析、脑成像等技术进行大脑的动力学研究。

人工智能、神经机器人平台是BRAIN计划的核心，其目标即是把复杂、精密的人脑网络模型与虚拟机器人相连接，进而通过高度的仿真与模拟，更科学、准确、灵活、可控地探究生物行为背后神经系统的多层次工作机制，这是一种有别于传统单纯依靠自然实验来获取结论的全新研究策略。从应用的角度讲，人工智能、神经机器人平台可以帮助人类开发“类大脑”化的控制器。例如，在外科手术领域，在手术领域，随着无框架立体定向技术、影像融合、神经导航技术的发展和成熟，手术机器人应运而生，如NeuroMate机器人^[8]。2009年，新一代立体定位多功能机器人ROSATM则将手术计划系统、导航系统、机器人辅助器械定位系统、操作组件等结合起来，目前已应用于颅骨开放性手术、内窥镜手术、功能神经外科等多个领域，被誉为神经科学手术领域的“达芬奇”^[9]。

神经科学是医学领域最活跃、最前沿、最复杂的学科之一。神经科学的不断进步，与科学技术的发展息息相关，其发展过程中的多领域、多学科的渗透交叉和协同发展，为更全面地揭示神经科学奥秘，在更加广阔的空间和视野里探索人脑的健康与疾病提供了无限可能——这包括医学领域内的不同亚学科，也包括化学、计算机科学、数学、物理学等其它领域——这也是推动整个医学领域发生深刻变化的“催化剂”。博采众山之石，成现代神经科学之玉，我们期待着神经科学的再一次飞跃！

[1] Hampton T. European-led project strives to simulate the human brain[J]. JAMA,2014,311(16):1598-1600.

[2] The L N. The Human Brain Project: mutiny on the flagship[J]. Lancet Neurol,2014,13(9):855.

[3] Rose N. The Human Brain Project: social and ethical challenges[J]. Neuron,2014,82(6):1212-1215.

[4] Okano H, Miyawaki A, Kasai K. Brain/MINDS: brain-mapping project in Japan[J]. Philos Trans R Soc Lond B Biol Sci,2015,370(1668).

[5] “中国脑计划”应从三个方向展开[J]. 现代养生,2015(08):3.

[6] Cohen-Inbar O, Lee C C, Schlesinger D, et al. Long-Term Results of Stereotactic Radiosurgery for Skull Base Meningiomas[J]. Neurosurgery,2015.

[7] Weiss T, Weller M, Roth P. Immunotherapy for glioblastoma: concepts and challenges[J]. Curr Opin Neurol,2015.

[8] Marcus H J, Hughes-Hallett A, Cundy T P, et al. da Vinci robot-assisted keyhole neurosurgery: a cadaver study on feasibility and  safety[J]. Neurosurg Rev,2015,38(2):367-371, 371.

[9] Varma T R, Eldridge P. Use of the NeuroMate stereotactic robot in a frameless mode for functional neurosurgery[J]. Int J Med Robot,2006,2(2):107-113.

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