為全面貫徹落實黨的十九屆歷次全會和習近平總書記關于加強關鍵核心技術攻關的系列重要講話精神，落實省委、省政府關于科技創新的相關部署，通過開展腦科學與類腦智能領域的前沿研究和核心技術攻關，有效統籌大灣區腦科學與類腦研究力量，突破一批前沿性、引領性和“卡脖子”技術，推動我省腦科學與類腦研究規模、技術創新能力和應用示范等處于國內領先水平。按照《廣東省重點領域研發計劃“十四五”行動方案》《廣東省重點領域研發計劃“腦科學與類腦研究”重點專項實施方案(2021-2025)》任務要求，結合我省腦科學與類腦研究基礎與發展實際，經前期調研、專家論證，我廳形成了《2023年度廣東省重點領域研發計劃“腦科學與類腦研究”重點專項申報指南(征求意見稿)》(以下簡稱“申報指南(征求意見稿)”，見附件1)。
為提高項目組織的公平性、科學性和精準性，現將申報指南(征求意見稿)向社會公開征求意見，歡迎國內企事業單位提出修改意見和建議。有關修改意見和建議請按照附件2格式要求填寫，并以單位名義于2022年8月15日前通過本網站提交。我廳將會同有關部門、專業機構和領域專家，認真研究反饋的意見建議，修改完善指南并適時向社會發布。征集到的意見將不再一一反饋、回復。
省科技廳
2022年8月7日
2023年度廣東省重點領域研發計劃 “腦科學與類腦研究”重點專項申報指南（征求意見稿）
腦科學與類腦智能技術是當前世界重要科技前沿，可推動人類健康和新一代人工智能技術發展。為有效統籌大灣區腦科學科研力量，培育承接國家腦計劃任務的研究隊伍，實現腦科學與類腦智能關鍵核心技術的自主可控，我廳啟動實施2023年度廣東省重點領域研發計劃“腦科學與類腦研究”重點專項，進一步提升我省腦科學與類腦研究水平，為打造國內腦科學與類腦研究“第三極”奠定基礎。
本專項基于理解認知大腦功能的結構基礎，防治認知障礙性疾病，發展類腦智能。結合廣東實際，以腦科學與類腦智能領域國際前沿科學問題為創新驅動力，以腦疾病診療臨床需求和智能產業市場化需求為牽引，從“緊密銜接國家腦計劃，增強灣區優勢研究領域，錯位布局凸顯灣區特色，堅持基礎探索向臨床轉化” 四個維度進行系統布局。
2023年度申報指南圍繞“腦感知認知機理研究、腦重大疾病發病機理與干預技術研究、類腦計算與腦機智能研究、公共技術平臺建設”等四個專題設置16個研究方向。其中，專題一至專題三采用“競爭擇優”方式，專題四采用“定向委托”方式。申報單位根據指南支持方向，圍繞前沿科學問題和關鍵技術進行設計。項目應整體申報，完成該方向所列的全部考核指標，在廣東省開展技術應用與示范。同一項目原則上支持1項，評審結果靠前且技術路線不同的項目可并行支持。項目執行期為3年，項目牽頭單位和參與單位總數不超過3家。
專項項目所有涉及人體被試和人類遺傳資源的科學研究，須尊重生命倫理準則，遵守《中華人民共和國生物安全法》《中華人民共和國人類遺傳資源管理條例》《涉及人的生物醫學研究倫理審查辦法》《人胚胎干細胞研究倫理指導原則》等國家相關規定，嚴格遵循技術標準和倫理規范。涉及實驗動物和動物實驗， 要遵守國家實驗動物管理的法律、法規、技術標準及有關規定， 使用合格實驗動物，在合格設施內進行動物實驗，保證實驗過程合法，實驗結果真實、有效，并通過實驗動物福利和倫理審查。
專題一：腦感知認知機理研究
1.1 腦認知的突觸可塑性基礎研究
研究內容：揭示神經突觸形成與可塑性調控的分子機制;解析突觸前、后關鍵信號分子機器的形成與調控機制及結構基礎; 理解編碼神經突觸蛋白的基因突變對突觸可塑性、神經信號傳導及腦功能的影響，以及在腦重大疾病發生和發展中的作用和機理， 特別是相態失衡如何影響突觸可塑性，以及病理性蛋白及其凝聚體在神經系統疾病進程中的作用。在此基礎上進一步開發新的體外診斷技術和標記物，并設計和篩選調控蛋白相分離等突觸調節系統的小分子抑制劑，探索改善蛋白質穩態的天然產物和藥物的合成。
考核指標：闡明興奮性和抑制性突觸后3～4種受體蛋白的轉運、定位與聚集的分子機制;在不同類型的突觸中，闡明3種以上介導突觸前囊泡存儲和釋放的分子機制;理解3種以上突觸蛋白基因突變引發孤獨癥、精神分裂、抑郁癥等神經精神疾病的分子機理;鑒別5～10種以上具有潛在治療作用的靶點，用于基因突變導致的神經精神疾病的診療。
支持強度：1000萬元左右/項。
1.2 感覺及其異常的神經機制
研究內容：以機械力門控離子通道為核心，解析機械力門控離子通道的離子通透和門控機制，篩選其復合物輔助蛋白，系統地解析機械力門控通道及其輔助復合物在感覺中發揮作用的工作機制;揭示機械力門控通道或其復合物在感覺異常中的作用及其機制;運用單細胞組學等多種實驗方法，研究感覺系統的神經細胞圖譜和發育形成機制;揭示感覺異常情況下關鍵腦區的結構、功能以及單細胞時空動態圖譜;探索感覺及異常的核心腦區的神經環路機制;篩選感覺異常的干預靶點和非藥物干預范式。
考核指標(完成下列指標之一)：
(1) 完成2個及以上機械力門控離子通道工作機制的解析， 鑒定出2個以上輔助蛋白，揭示機械力門控離子通道的孔道區及其機械門控機制;完成機械力門控離子通道或其復合物在2個以上感覺功能中的生理功能，揭示其發揮生理功能的機制。
(2) 解析繪制至少1種感覺神經元的發育圖譜;基本闡明不少于2種感覺系統疾病模型的外周機制;解析1～2大腦核團及核團間神經環路在感覺系統疾病中的作用與機制;針對感覺異常，找到1～2個調控靶分子。
支持強度：1000萬元左右/項。
1.3 感知覺和獎賞調節本能行為的神經機制
研究內容：利用神經環路示蹤、在體記錄、遺傳學調控及組學分析手段研究視覺、痛覺等感知覺和食物、藥物等獎賞調節本能行為的神經環路機制，解析感知覺和獎賞調節本能行為的環路可塑性分子機制，發展靶向感知覺和獎賞系統改善本能行為異常的新型干預策略。
考核指標(完成下列指標之一)：
(1) 發現不少于3條可介導視覺等感知覺調節警覺、攝食等本能行為的新環路;闡明介導感知覺動態調節本能行為的神經環路可塑性機制，并發現2～3種關鍵分子;提出2～3種靶向感知覺系統改善本能行為異常的干預方案(包括生物物理和藥物方法)。
(2) 發現不少于3條可介導獎賞調節攝食、成癮等本能行為的新環路;闡明若干種成癮性物質誘導的獎賞環路可塑性變化及其對本能行為的動態影響機制，并發現2～3種關鍵分子;提出2～ 3種靶向獎賞系統干預成癮行為的新方案(包括生物物理和藥物方法)。
支持強度：500萬元左右/項。
1.4 神經認知老化的發展模式
研究內容：以老年人群為主要研究對象，構建早期識別異常神經認知老化的預測模型，以年為單位進行縱向追蹤，通過磁共振技術、功能連接組、神經認知功能測量、人工智能建模等技術， 研究病理性老化發生發展過程中的神經認知功能、神經影像及生物標志物的異常表征，比較抑郁癥老年人及輕度認知障礙的老年人在神經認知功能上的差異，探索病理性老化的新型發病機制; 構建早期預測異常神經認知老化的人工智能模型;開發針對老年人神經認知功能異常簡單有效的評估方案和對有輕度認知障礙老年人的有效干預治療方案。
考核指標：建立不少于600人的老年人大腦和神經認知功能的多維度數據庫，包括健康老年人，有輕度認知障礙的老年人，抑郁癥老年人，隨訪期為3年，失訪率低于20%;收集該群體的臨床特征、多模態神經影像(磁共振)、神經認知功能(記憶力、加工速度、工作記憶等)、血液樣本及社會因子(家庭條件、社會支持、生活方式等)的數據;鑒定5種以上對異常神經認知老化作用明確及可干預的高危因素;建立異常神經認知老化發展的人工智能模型2～3個;提出1～2項簡單有效評估異常神經認知老化的可行方案、一套針對有輕度認知障礙老年人的有效干預治療方案及1～2個阿爾茲海默癥早期神經認知功能異常的診斷標準。
支持強度：500萬元左右/項。
1.5 多模態感覺整合與人類語言處理
研究內容：研究語言處理和語言學習中，大腦如何將模態特異的多感覺信息整合成超模態的、抽象的語言表征;揭示不同層級語言處理所涉及的多感覺整合神經計算機制;刻畫不同語言障礙群體多感覺整合異常的認知機制和神經機理。
考核指標：建立多感覺整合與語言處理的多維度數據庫，包括正常與語言障礙人群不少于600人，指標涵蓋人口學信息、心理行為、多模態神經影像等方面的數據;揭示2種以上語言處理(如言語產生和理解)所涉及的多感覺整合神經環路和計算原理;鑒定3種以上與多感覺整合異常相關的語言障礙發生的高危因素;開發1~2套適用于漢語的，以多感覺整合為核心，兼顧高級認知功能的精準語言障礙評估、訓練和康復方案。
支持強度：500萬元左右/項。
專題二：腦重大疾病機理與干預技術研究
2.1 以腦腫瘤為模型解析額葉功能及其結構基礎
研究內容：以腦腫瘤人群為主要研究對象，通過功能磁共振、喚醒手術、連接組學、影像組學、蛋白質結構解析、單細胞核測序、3D打印可視化、分子生物學及其他多組學技術，研究額葉腫瘤患者額葉中情緒、決策、注意、記憶、執行等功能的神經機制， 解析額葉功能的神經環路;解析額葉中控制情緒、決策、注意、記憶、執行功能的分子、細胞機制，解析額葉功能的結構基礎;研究腦腫瘤血管免疫微環境、血腦屏障改變對額葉功能的影響及額葉功能障礙的分子機制;揭示神經元集群、局部和長程環路、全腦網絡在額葉各項功能中的的活動規律與因果性作用;探索腦腫瘤相關額葉功能障礙的早期預測及干預治療方法。
考核指標：針對額葉各功能關鍵腦區，發現3～5種在情緒、決策、注意、記憶、執行等功能中發揮關鍵作用的環路機制;闡明3～5種情緒、決策、注意、記憶、執行等功能中被激活的神經元動態分子表達、電活動特征及其變化規律;揭示額葉功能的跨腦區和局部神經環路機制;闡明額葉功能的結構基礎，明確3～5 種控制額葉功能的關鍵蛋白、分子網絡、細胞和環路機制;以單細胞分辨度解析額葉的分布式環路在情緒、決策、注意、記憶、執行中的神經元活動規律;揭示在額葉中發揮因果性作用的3～5 個腦區，解析其跨腦區投射機制;闡明額葉腫瘤微環境及血腦屏障改變對額葉功能影響的具體機制，發現可用于干預腦腫瘤額葉功能障礙的5～8個靶點。
支持強度：500萬元左右/項。
2.2 麻醉導致意識狀態改變的機制
研究內容：針對麻醉如何導致意識狀態改變這一復雜科學問題，重點研究在多藥物、泛年齡、跨物種條件下，隨意識狀態改變的腦神經信號普遍特征。并在宏觀、介觀、微觀多尺度條件下， 對意識狀態改變的腦網絡功能特征、腦神經振蕩信號和腦神經元活動進行研究，揭示麻醉導致意識狀態改變的腦認知神經機制。
考核指標：尋找3～5個跨物種、泛年齡、多藥物條件下，麻醉改變意識狀態的宏觀特征指標，揭示相應宏觀特征在介觀和微觀尺度上的3～5個關鍵腦區和神經元活動機制，構建1個麻醉導致意識狀態改變的模型，設計1套可用于多藥物、泛年齡的麻醉時腦意識狀態監測評估系統。
支持強度：500萬元左右/項。
2.3 孤獨癥的早期診斷技術
研究內容：以孤獨癥高危隊列和早期診斷隊列為主要研究對象，研究孤獨癥早期行為和基于眼動、腦電和腦功能成像技術的表型，發現具有年齡特異性和診斷意義的標記物，基于人工智能技術研發新的孤獨癥早期診斷和預警體系，尤其側重于對兒童進行隱蔽地、非入侵性、非接觸式、自然無約束的有效診斷系統， 并實現可推廣的孤獨癥早期診斷方法。
考核指標：發現和驗證3～5個新的孤獨癥早期預警(18個月以前)和早期診斷(18～30個月)行為和神經功能標記;研發出一套可移動的、可推廣的，非接觸式的基于自然情景人工智能輔助診斷系統，診斷準確性高于85%，和臨床專家的診斷一致性高于85%。構建1套有較好預后預測價值的模型。
支持強度：500萬元左右/項。
專題三：類腦計算與腦機智能研究
3.1 超大規模類腦芯片設計快速原型驗證系統
研究內容：對標傳統的如HAPS(Synopsys)、Protium(Cadence)等芯片設計原型驗證平臺，構建針對類腦計算的神經元模型、突觸連接規則、脈沖通信機制、超大規?；ヂ摰确桨傅闹С?，快速構建芯片原型驗證系統，建立一系列面向類腦芯片的輔助設計的標準化、粗顆粒的類腦計算單元IP庫與基礎互連IP庫，加速類腦模型和拓撲互聯結構的快速迭代開發驗證。
考核指標：驗證系統支持INT4/INT8/INT16/INT32/FP32等多種計算精度;可模擬神經元規模1600萬、神經突觸規模160億;支持單播/多播/組播等多種片上路由模式，片上路由延時低于30ns; 支持高速板間通信互聯擴展，對外高速互聯總帶寬不低于96Gbps; 支持STDP等在線學習方法;支持JTAG/Ethernet/USB等多種調試接口;提供配套的模型構建和芯片設計映射工具。
支持強度：1000萬元左右/項。
3.2 基于腦機制的觸覺感知機理及功能重建技術
研究內容：以人類為研究對象，聚焦觸覺感覺通路，采用腦電、腦磁圖、磁共振成像等技術，研究觸覺認知中多模態觸覺信息的整合與感知代償機制;研究匯聚多模態的基于脈沖神經信號與脈沖神經網絡的通用觸覺信息編碼與解碼方法，構建類腦觸覺模型，實現觸覺感知機理—模型的交叉驗證;研究針對類腦觸覺評估的基準數據集及評估方法，實現通用多模態觸覺模型與人類觸覺定量比較;研究觸覺脈沖信號的特征，基于經皮電刺激方式建立電觸覺模型，實現在體觸覺感知重建;研究適配多模態的通用觸覺模型計算的脈沖神經網絡架構與極低功耗比的神經形態芯片，形成能夠嵌入各類應用的通用型多模態觸覺處理系統。
考核指標：系統揭示神經—大腦觸覺通路中多模態觸覺信息整合、視聽覺輔助觸覺加工及多尺度感知代償等機制，建立觸覺認知計算模型;提供通用的搭載神經形態觸覺探測裝置的多模態觸覺感知平臺，在不少于5種觸覺模態混合的自然場景定量評估中實現與人類觸覺能力相當，實現模型在復雜觸覺場景的應用驗證; 研制包含電極、芯片、軟件、硬件的電觸覺再現系統與超低功耗比的觸覺處理專用芯片，計算能效相比現有商用通用芯片大大提升。
支持強度：500萬元左右/項。
3.3 大規模高效能脈沖神經網絡模型與算法研究
研究內容：研究具備生物可解釋性的脈沖神經網絡，探究脈沖神經元的拓撲結構、信息的脈沖編碼方法、多層脈沖感知器等信息和機理;研究人腦信息處理機制，通過模仿人腦的作用機制及淺層神經網絡的動態、橫向拓展、可堆疊等特性構建新型大規模脈沖神經網絡模型、算法與計算框架;研究網絡模型的泛化能力、自學習能力、可解釋能力等，并在面向公眾的通用超算平臺實現大規模仿真;在人腦視覺機制、觸覺感知、或精神心理場景等開展示范應用，在視覺表征與設別、情感感知、交互認知等領域取得重要技術突破。
考核指標：通過模仿人腦信息處理方式，建立新型大規模脈沖網絡模型類腦學習方法，從拓撲結構、信息的脈沖編碼方法、多層脈沖感知器等層面取得系列成果;實現對1000萬類腦神經元以上的模擬并驗證模型具備更大規模的可拓展性和泛化能力，模型與算法在超級計算機軟硬件仿真平臺得到驗證;準對具體功能和應用場景，構建基于該模型的智能分級模型，并在視覺、聽覺、觸覺、或者精神心理場景等開展2種以上示范性應用，取得重要技術突破。
支持強度：500萬元左右/項。
3.4 大規模在線學習類腦芯片架構研究
研究內容：研究脈沖神經網絡在時間域和空間域上的信息表達方法，設計高效大規模脈沖神經網絡學習訓練算法;研究高效異步電路設計方法并基于異步電路實現類腦芯片的事件驅動處理機制;研究支持百萬級神經元互連的片上和片間通信機制;研究面向脈沖神經網絡的存內計算或近內存計算技術，實現神經元和突觸的高度耦合;設計具備在線學習功能的類腦芯片，進行原型驗證和樣片流片，并搭建演示平臺，演示多種基于類腦芯片的智能應用。
考核指標：提出高效的大規模脈沖神經網絡學習算法和有效的異步電路設計方法學;提出基于異步電路，片上片間互連，存內計算/近內存計算的大規模類腦計算架構;上述芯片架構在快速原型驗證系統進行原型樣片的流片驗證，該芯片具備在線學習能力，等效突觸參數容量不小于32MB，峰值算力不小于4TSOPS; 演示平臺具有不少于100萬個物理神經元，可演示至少3類典型學習任務。
支持強度：500萬元左右/項。
專題四：公共技術平臺建設
4.1 超大規模類腦智能計算公共技術平臺
研究內容：建立面向類腦智能計算處理與算法研究的軟硬件協同開發公共技術平臺，重點支撐類腦信息處理機制、類腦計算模型、類腦專用芯片與超大規模擬態計算系統、硬件輔助設計與編譯工具等關鍵技術的研發，支持未來腦科學、應用數學、計算機科學、集成電路等領域在類腦智能方向的前沿研究和多學科融合探索并提供算力。擬建設公共技術平臺將主要具備：1)功能可塑性。軟件可編程，硬件可重構，支持類腦信息處理機制和計算模型到平臺的快速映射，可實現類腦算法模型的仿真模擬和類腦芯片的原型驗證，加速算法和芯片的研發速度;2)規?？蓴U展。平臺可實現規?；渴?，通過可塑硬件的擴展互聯和規?；到y集成，億級神經元、千億級神經突觸的超大規模類腦模型仿真計算和芯片原型的系統級驗證;3)完善的工具鏈及生態。平臺需配套專用的編譯開發工具，可輔助實現基于IP的類腦芯片架構與電路的快速開發驗證，支持類腦算法與專用硬件算子的軟硬件協同優化設計，形成一批可復用的類腦電路模塊、中間件算子、算法函數等IP資源，拓展一批在生物醫藥、智能制造、自動駕駛、金融科技領域的類腦智能應用，助力相關產業發展。
考核指標：平臺支持億級神經元、千億級神經突觸的軟硬件協同仿真模擬;提供C++/Python/Matlab等多種編程接口;提供圖形化配置界面和開發環境;提供自動化設計生成工具，軟硬件設計的協同編譯和重構映射，提供類腦真實硬件算力支持下的模塊化硬件配置生成、網絡模型解構、計算節點映射、算子調度等設計優化;提供包含隨機數發生、非線性變換、常用神經元模型、神經遞質模型、突觸編碼、神經網路節點配置、計算節點管理、數據讀入/讀出等軟件編程函數接口;提供包含神經元模型處理單元、突觸計算單元、片上路由、容錯單元、控制調度單元等核心單元電路設計庫;平臺自籌資金或市級配套資金投入不少于50%。
支持強度：3000萬元左右/項。
4.2 面向胎兒嬰幼兒腦科學研究的跟蹤式跨模態數據科學平臺
研究內容：以胎兒嬰幼兒為主要研究對象，研究多模態跟蹤
式以人工智能框架為基礎的大腦影像、基因、生化和量表數據采集范式;構建多模態跟蹤式胎兒—嬰幼兒數據平臺，收集正常、早產、雙胎、高危和疾病等有代表性和研究價值的對照組;開發大腦影像數據的全流程智能處理算法及平臺;針對不同模態的數據，研發跨模態數據交互融合的算法;支撐胎兒—嬰幼兒腦發育的軌跡和特點的相關研究，探索繪制相應群體的腦圖譜，挖掘分子遺傳、神經生化、腦影像學等多種生物標記物，為早期診斷、治療規劃和療效預測提供輔助。
考核指標：構建不少于1000例的多模態跟蹤式胎兒-嬰幼兒數據平臺，其中跟蹤數據隊列不少于300例，數據類型包括腦核磁影像、腦近紅外、基因、生化、發育心理量表等;針對健康、早產、雙胎、疾病等群體構建不少于3組的典型人群對比數據;針對每種數據模態，開發全流程智能數據處理算法和軟件平臺，能夠提取腦區特征數據和進行統計分析;繪制胎兒—嬰幼兒腦圖譜和發育軌跡圖，發現不少于1種多模態跨組學的腦發育生物標記物或關聯關系。
支持強度：1000萬元左右/項。
4.3 大灣區多物種腦疾病動物模型技術研發平臺
研究內容：以人類重大腦疾病動物為研究對象，利用CRISPR/Cas9等基因編輯技術優化并拓展現有的多物種腦疾病動物模型，建立規范化的腦疾病基因編輯動物模型資源庫;利用中樞或外周注射藥物或蛋白的方式建立多物種的誘導性退行性腦疾病模型，建立穩定的散發性腦疾病動物資源庫;完善動物腦損傷手術流程和參數指標，建立標準化的缺血性腦卒中、顱腦創傷等神經系統損傷手術模型;融合動物行為學、病理毒理學、電生理學、生理生化等技術方法，建立全面的、規范化的高度模擬人類腦疾病的表型評價體系;基于跨物種腦疾病動物模型的表型篩查和大樣本統計分析，建立完善的腦疾病行為數據圖譜和數據庫。
考核指標：優化不少于2種高度模擬人類腦疾病的動物模型; 建立不少于3種新型的高度模擬人類腦疾病的動物模型;構建不少于1套針對不同類型神經系統疾病的表型評價標準化流程;構建1套跨物種神經系統疾病動物模型行為學數據圖譜和數據庫。
支持強度：1000萬元左右/項。
4.4 面向腦損傷發病機制及防治策略研究的華南人腦組織庫建設
研究內容：初步完成華南人腦組織庫全過程總體設計并形成協作網絡;建立統一標準的人腦組織采集、處理、診斷、儲存的標準規范;組建臨床-影像-病理整合技術分子平臺;構建高效運行的腦庫數字化運行平臺并形成完善的開放和共享機制;依托華南人腦庫建設，開展針對粵港澳高發的放射性腦損傷發病機制研究， 通過單細胞及空間轉錄組學、蛋白組學等研究，挖掘腦損傷的敏感標志物;針對不同病理生理機制篩選潛在的干預靶點，開發治療的小分子化合物或藥物，進一步通過臨床試驗評估安全性和有效性。
考核指標：提出華南人腦組織標本庫建設標準和資源共享機制1套;初步建成覆蓋理化因素腦損傷、腦血管病等疾病的華南人腦組織庫實體;建立人腦臨床—影像—病理數字平臺1個;利用人腦組織庫，針對放射性腦損傷發現不少于2個治療新靶點;研發不少于2種針對放射性腦損傷的小分子化合物或藥物，進一步通過臨床試驗評估安全性和有效性。
支持強度：1000萬元左右/項。
