海量的大脑训练数据集受到科学家的青睐

劳拉·桑德斯

如果你有一台电视、一台计算机或是一部智能手机，你可能看到过Lumosity的广告，这是个大脑训练计划，允诺会让你变得更聪明，享受到更好的生活质量。

你要是被广告吸引，首先你会去Lumosity注册个人信息，包括你的年龄、睡眠情况、一天中最有效率的时段，以及其他的生活和习惯细节。完成这电子简介之后，你就能进去开始玩游戏了。这些游戏设计的初衷，是为了训练简单的认知技能，比如说算术、专心程度和短期记忆等。

五千万人注册了Lumosity，他们这么做，大概是因为想提升自己的脑力，而这些游戏承诺他们用简单、有趣的方法来达成目的。Lumosity的项目也有衡量指标，能让用户记录跟踪他们几周、几个月，甚至几年来的进步。这些个人的电子账簿记录提供了许多线索，可以帮助人们优化其表现。比如说，通过详细的记录保存，你会发现，你在周四上午10：34喝了一杯半中度烘焙的咖啡之后，脑力达到了最佳状态。

但你不是唯一一位能使用这个信息的人。每点击一次，你的表现数据都会通过互联网进到Lumos实验室的科学家手中，也就是Lumosity的开发者们手中。在那里，你的每一个反应都会被存放进世界上最大的大脑数据集中，并入其他遍布全球的用户所生成的数十亿计的电子记录中。在最近的记录中，用户花了3800多万个小时，玩了十多亿轮Lumosity的游戏。有些科学家认为，像这样巨大的数据集，成了人们花钱去学习并提高自己的副产品，这将会彻底改革人类健康和行为。具体而言，Lumos实验室的研究人员希望，他们的大脑训练数据能揭示有关人类头脑运行的深奥。

他们相信他们有了一种灵活的、可定制的而且便宜的方法，去发现有关大脑的一切，否则就要花很多很多钱、很多很多年，去利用标准的实验室研究挖掘数据。别的研究人员也注意到了这点，有些已经得到许可，可以在他们自己的研究中使用Lumosity的数据。这些研究人员里，有人正在数据里搜寻阿尔茨海默症的细微特征。还有人利用跨文化的研究去探究更根本的奥秘：大脑如何构筑情感，记忆如何运作。

在纯洁的、无菌的实验室之外所收集的数据，可能会凌乱不堪，也缺乏传统研究所具有的保护措施和质量控制手段。而巨大的数据集会很难处理，也不透明，真正的结果可能会被埋没在堆积如山的无关信息之下。但是，即便有这些瑕疵，希望还是很大，数据集有多大，希望就有多大。斯坦福大学的阿内特·朱拉克（Anett Gyurak）说：“我刚启动对Lumosity数据的研究，科学上，这真是个不可思议的机会。”

谋大事

Lumos实验室的联合创始人迈克尔·斯坎伦（Michael Scanlon）和他的合作者开创公司的初衷，并不是要让科学家能用到大量免费的电子化大脑数据。创始人的想法是，人们能通过玩在线游戏来提升其思考和记忆能力。依然有科学家在力图去证明大脑训练是否真正有用。但是他们努力经营的副产品——Lumosity数据集，却成了意外之喜。“我之前不知道我们会积累这么多的数据。” 斯坎伦说。斯坎伦在创业之前曾在斯坦福大学受过神经科学的训练。

广撒网 近来使用Lumos实验室数据集的研究，与类似的实验室中睡眠和记忆研究相比，样本的数量要大得多，也宽广得多。不过那些广泛的数据没有实验室研究数据针对性强。

首次有迹象表明Lumosity也许能提供一种简单的方法来收集大量有用的大脑数据是在2006年。当时斯坎伦和同事设计出了一些用于测试的游戏原型。一个小型测试小组里有30人左右，他们在线玩某些游戏并提供反馈和评分。测试结束后，斯坎伦意识到他在一小段时间内所收集到的测试数据就相当于把这些人带进了实验室。“而且，如果是2000人，哪怕5000万人，都不会有任何困难，”斯坎伦说，“无须任何额外工作，数据集就能成长壮大。”

Lumosity用户数据主要被Lumos实验室内部使用，帮助科学家去优化公司的产品。但是外部的使用者向Lumos实验室的学术外联机构——人类认知计划（Human Cognition Project）递交提案，也能得到他们的数据。迄今为止，这些研究项目大多聚焦在游戏是否能帮助那些有大脑问题的人，比如说某些癌症幸存者、有精神病症状的年轻人，还有那些得过中风的人。但是一些项目的焦点并不是产品的潜在好处，而是数据能让我们对大脑有怎样的了解。

杜克大学的神经科学家P.穆拉里·多来斯瓦米（P.Murali Doraiswamy）是最早意识到Lumosity的数据集的潜能的科学家之一，他和Lumos实验室的科学家们组建了团队，他们研究睡眠、酒精和年龄对以下三类表现的影响：工作记忆、空间记忆和速算。针对每一个任务，多来斯瓦米和同事分析了1.2万人的表现，这些人已报告过他们睡多久、喝多少酒。

之前有人对伦敦约5000名白领公务员进行过研究，该研究没用过Lumosity的数据，不过多来斯瓦米团队的研究结果与前述研究相符，也就是这三种任务上表现最佳的人，是那些每晚睡七个小时的人。该团队在6月20日的《人类神经科学前沿》（Frontiers in Human Neuroscience）上发表了报告。同时，表现最佳的人是那些每天喝一两杯酒的人。

这些结果并不意味着良好的睡眠和适量的饮酒会让你变得更聪明。也许还有很多其他的相关因素带来了这种影响——可能的事实是，偶尔饮酒的人，比滴酒不沾的人和重度饮酒的人都拥有更丰富的社交生活。但科学家希望这些结果能启发其他人，更深入了解数据，以厘清这些问题。在将来的研究中，多来斯瓦米计划在手术前后测量人们的Lumosity 表现，以了解麻醉后是否可发现认知减退的现象。

迈克尔·韦纳（Michael Weiner）在加州大学圣地亚哥分校做阿尔茨海默症研究，他刚开始梳理Lumosity的数据，以搜寻阿尔茨海默症的细微症状。他和同事打算跟踪人们一段时间内的游戏表现，寻找认知减退的迹象，通过这些迹象去探求阿尔茨海默症的病因和治疗方略。如果这个团队成功，游戏表现可作为认知减退的标记，那么这些游戏就可用于疾病诊断。“你可以想象一下，你的医生会说‘你应该到这个网站来玩这些游戏，一年四次，’我们将用这个来确定你大脑的功能表现。”韦纳说。

“大量价廉的数据集最终会改变阿尔茨海默症研究所用的方法。而此刻的问题并不是创意缺乏，问题在于没有资金来试验这些想法。一个临床试验要花数百万美元。”韦纳说，“Lumosity的数据收集，并不像临床试验中里那样认真仔细。但优势在于，数据有那么多！还是免费的。”根据最近的统计，Lumosity的用户遍及全球160个国家；相反，实验里开展的典型的神经科学研究，只是募集少数的当地大学生来参与。这种国际性的群体，可能会揭示出生活在不同国家的人们的大脑怪癖。

来自加州大学圣地亚哥分校的布兰德利·沃特科（Bradley Voytek）的初步研究结果表明，生活在交通事故死亡率高的国家的人们更容易分心，这是通过一个特殊的Lumosity游戏测定的，该游戏要求人们把分散注意力的小鸟给忽略掉。他说，“我们并不知道根本的原因所在，不知道是教育还是营养或是其他什么原因。但是我们发现，如果所居住的州或国家的人们更容易分心，那么可能死于严重车祸的人占其人口比例也更高。这也是通过非常简单的游戏测定的。”

这些结果来自游戏，但它们并非无足轻重。面临风险的州或国家，可以通过强化安全措施来更改其道路法规。也可以通过训练来避免分心：射击游戏可提高参与者专注于视觉信息的能力。

全球性数据也可以让科学家检验，某些神经科学家深信不疑的有关大脑如何运行的理论，是否真的是普遍适用的。虽然研究人员一般都假定实验室的研究结果，可普遍适用于所有大脑，但无论在哪儿，认知特点的典型研究的被试对象都是通常相对富裕、工业化国家的人。所以很有可能，对于大脑的普遍事实，到头来也并不是那么普遍适用的。

饮酒和睡眠 最近一项涉及16万多名用户的研究显示，每天饮酒一两杯，每晚睡7小时左右的人，在测量空间记忆的Lumosity游戏中的表现最佳。

“理论上，我们想要找出全球通用的原则。人们是如何行事的？”沃特科说，“但是我们这些全局性推论，都是以带有很强偏差的群体为基础的。”比如说，研究已经表明，在工作记忆上，人们往往也有类似的因偏差而来的限制。工作记忆是头脑里同时记住某些事情的能力。利用Lumosity的数据集，沃特科计划找出那些限制中所表现出的地理性差异。

当然，这么大的数据集也带来挑战。虽然数据集跨越全球，并且让人觉得数量浩大无边，可是数据本身就有选择偏差。“出现在我们数据集里的人，是对认知训练感兴趣的人，” Lumos实验室的研究科学家丹尼尔·斯腾伯格（Daniel Sternberg）说。对认知训练不感兴趣的人，还有没钱烧在游戏上面的人，就在这数据集里得不到很好的体现。

多来斯瓦米并不认为所有的研究都受这些问题的限制。实验室研究也倾向于征募相对富裕、对神经科学感兴趣的人，他认为研究总会有选择偏差。

对Lumosity的测试来说，试验环境完全不受控制。人们可以在非常嘈杂的火车里玩游戏，也能在通宵不眠后玩游戏，Lumosity注册用户家8岁的女儿也能过来玩一玩。这些数据杂乱无章，但是数据集却又是如此庞大。

好梦成真

Lumosity数据集才刚刚开始找对自己的声音，在某种程度上，这声音缺乏深度。Lumosity所知的唯一一件事，就是人们在屏幕上输入了什么。没有大脑扫描，没有遗传信息，没有面对面的评估。在数据集中纳入数百万人的大脑扫描和基因测试结果，还依然是个遥不可及的梦。但是已有人设法把更多的数据集整合到一起，那些数据集涉及数千人，已经被证实是有用的。

有家名为Brain Resource 的公司，收集了大约5000人的认知调查问卷和测试，其中包括脑电图（EEG）结果、多种类型的大脑扫描和基因组数据。国立卫生研究院也资助了类似的数据集，可供研究人员使用当前的1500名被试者的大量数据。“这是可以用到的最丰富、最翔实的数据集之一。”加州大学洛杉矶分校的研究人员鲍勃·比尔德（Bob Bilder）说，他领导了一个NIH资助的项目。

Lumosity的一个游戏是测试多任务处理表现，其要求玩家在两个不同的任务之间来回切换：确定一个数字是偶数还是奇数，还有一个字母是辅音还是元音。

Brain Resource 与科学家合作，想要弄明白哪种抗抑郁药对哪些抑郁症患者最有效。三藩市神经科学分析公司SharpBrains 的执行总裁阿尔瓦罗·费尔南德斯（Alvaro Fernandez）说：“这是个大工程，此刻，我们浪费了几十亿美元在对人不起效的药物和反复试错的过程上。” 希望在于，他们测试的165种性状里，有一些可靠的组合，比如说某些种类的脑活动和记忆功能，能揭示哪些人需要哪种药物。7月，Brain Resource向美国食品药品监督管理局（FDA）递交了申请，拟开展一个专有的30分钟认知试验，进行记忆、注意力和情感测试，该试验可预测三种常见的抗抑郁药中哪种最有效。公司还在开发类似的工具来预测人们对药物的反应，来治疗注意力缺陷或多动症。

另一个Lumosity游戏要求玩家忽略两侧故意让人分心的小鸟，快速报告中心的小鸟对着哪个方向。

这些方法依然要求人们进到实验室中，但即使那样，随着技术的不断发展，可能会有一些改变。澳大利亚的神经工程学公司Emotiv设计出了一种便宜的头戴式装置，在人们忙自己工作的时候能悄悄且精确地记录脑电波。该公司说，他们的目标是通过穿戴上大脑工具让大脑研究大众化掌握在人们自己手中。2013年9月16日，Emotiv结束了一个众筹活动，募集到100万美元，要设计更好的EEG机器。 费尔南德斯说：“这个技术不只是跑出了实验室，还已经走向了全世界。人们正在如饥似渴地追求这些。”

在一对一的对照研究中，Emotiv的头戴式装置的性能表现可与实验室品质的EEG仪器相媲美，科学家在2013年2月的PeerJ期刊上发表了文章。这个结果，提高了该装置和类似设备用于鉴别病人的大脑特征的可能性，比如说ADHD或是精神分裂症患者。

理想的状况是，把多重证据结合起来，从整体的角度来看个人健康。把数百万人的基因数据、认知表现、用药和健康史、日常活动记录和症状表现融合到一起，将成为一个丰富的健康资源宝库。

多来斯瓦米说：“如果世界上的三千万阿尔茨海默症患者全都能进入数据库，我能立即就给你看统计结果，阿尔茨海默症发病率是在升高还是下降？抑郁症的发病情况是什么？根据人们的报告，哪种药物治疗最有效？本月能找到多少合适的人来参加某个研究项目？”

我们还到不了这一步，但多来斯瓦米的愿景会成为现实。在我们生活的这个世界上，我们所做的大多数事情都已经能被追踪、被图表化、被分析。我们的电子生活轨迹，显示出我们去哪儿买东西、和谁聊天、喜欢什么样的歌，以及怎样去投资。随着新的生物计量性应用程序（apps）的出现，这些应用程序能测定心电节律、分析睡眠模式，解析人的遗传密码，这一切的数据，都可以与Lumos Labs那样的数据库联合，从而创造出难以想象的强有力的工具来进行探索发现。 9hb9mV1jvVKiVqUC8wkVbOTMqI29wtMeKKKRoRnVsu1qXB7IPcTukFijP9s0V3pH