美国加利福尼亚州斯坦福大学医学院（Stanford University School of Medicine in California）的神经生物学家Bill Newsome在今年的3月突然接到了美国国立健康研究院（US National Institutes of Health）的院长Francis Collins打来的一个电话，Newsome接到电话的第一个反应是惊讶，因为Collins这么突然地找他是为了问他是否能够共同承担一项预计为期十年的大型项目——一个旨在破解人类大脑奥秘的大型科研项目。这个工作在Newsome听来是一个吃力不讨好的、还没有成型的、麻烦的工作，反正一句话，只要他答应了，他的这个暑假就算是彻底完蛋了。但是24小时之后，Newsome改变了主意。“这个时间点选得太好了，因为脑科学是21世纪最让人激动的研究方向了。” Newsome这样评价道，于是他决定干了。
如果要达成上述这些研究目标，还需要很多创新的技术，比如能捕捉神经元细胞电活动信号的纳米技术、遗传学技术、以及光学等技术，通过这些技术能了解这些神经元细胞都干了些什么，还能以前所未有的分辨率描绘出大脑里的解剖联络通路，以及认识大脑是如何处置EB级的海量信息的。据美国芝加哥西北大学（Northwestern University in Chicago, Illinois）的神经科学家Konrad Kording介绍，我们人类的大脑在30秒内就可以处理和哈勃太空望远镜获得的全部数据同样多的信息。
新一代光遗传学神经探针能够指哪打哪，高精度定向激活目标神经元细胞，不必再使用麻烦的光纤。比如今年4月，美国华盛顿大学（Washington University in St Louis, Missouri）的Michael Bruchas课题组就使用了一种无线的（无光纤）的光遗传学原型设备，激活了神经元上的视蛋白开关，这种设备采用的发光技术是一种能够被广播信号激发的发光二极管（light-emitting diodes）。 Bruchas课题组将这种设备植入了小鼠的大脑中，激活了小鼠大脑里的奖励中枢（reward centre），结果小鼠很快就学会了如何打开发光二极管（即将它们的鼻子伸进一个洞里），这个实验说明，光刺激手段的确能够改变动物的行为。
即便如此，德国 Jülich研究中心（Research Centre Jülich in Germany）的 Katrin Amunts课题组还是决定啃下这块硬骨头，而且她们已经在上个月宣称完成了这项工作，公布了一幅人的三维立体大脑结构图，而且精细程度无与伦比。为了完成这项工作， Amunts课题组将一位65岁妇女的大脑组织切成了7400片，每一片的厚度只有20毫米，然后进行了染色和镜下观察，得到了数TB的数据，最后在两台超级计算机上用了1000多个小时将这些信息整合在一起，还原出了原始的大脑立体结构。这个大脑结构图清晰地展示出了大脑上的褶皱，在传统的二维截面结构图里是无法展现这些褶皱的。据Amunts介绍，她们的这个项目用了整整十年的时间，现在她又开始对第二个人体大脑组织进行同样的解剖工作了，她希望能够找出这两个大脑组织之间的异同点，据她估计，这一次应该用不了十年那么久。
美国哈佛大学（ Harvard University in Cambridge, Massachusetts）的Jeff Lichtman和德国慕尼黑马克普朗克神经生物学研究所（Max Plank Institute for Neurobiology in Munich, Germany）的 Winfried Denk则正在与德国的光学巨头——卡尔•蔡司公司（Carl Zeiss）合作，开发一款新型电子显微镜，这种显微镜可以观察25纳米（这只有细胞平均厚度的千分之一）的脑组织切片。“有了这种显微镜，大脑里发生的一切都逃不过我们的眼睛，不论是细胞里、细胞器里，还是突触里发生的任何改变，我们都会看得一清二楚。”Lichtman充满信心地说道。这款新机器预计在明年可以问世，交付给他们两个实验室使用。
据Denk介绍，使用传统的单电子束扫描（single scanning beam of electrons）电子显微镜，科学家们只能够重建出1立方毫米的脑组织结构，如果要扫描整个小鼠大脑的所有切片，那至少需要好几十年的时间，而最新的这种超级电子显微镜则拥有61道扫描电子束，完成这项工作只需要几个月的时间。 Denk估计用这种超级电子显微镜可以用不到 5年的时间重建出小鼠的三维立体脑组织结构图。
欧洲的人类大脑研究项目计划开发一个模拟的人类大脑（brain simulation），科学家们可以与这个模拟大脑实时互动，这就更进一步的加重了数据的存储负担。该项目的参加成员之一，西班牙巴塞罗那超级计算机中心（Barcelona Supercomputing Center in Spain）的Jesus Labarta Mancho表示，他们的任务之一就是开发一种新的计算机语言，让超级计算机能够更高效地运行，能在一秒钟的时间里模拟大脑好几个部分的工作，现有的超级计算机是无法胜任这项工作的。所以他们打算让超级计算机将源自大脑某一些区域（暂时不需要模拟的区域）里的信息全都进行压缩，这样释放出来的运算能力就可以全部用于“支援”计算当前需要模拟的脑组织区域里的信息。
即便这些数据全都可以被充分的压缩、打包，理论家们也必须解决需要先提出哪些问题的问题。“这就是一个先有鸡还是先有蛋的问题。只有我们充分认识了大脑的运行机制之后，我们才能知道应该如何看待这些数据。可是不知道如何看待这些数据，我们又怎么可能认识大脑的运行机制呢？”葡萄牙里斯本Champalimaud未知问题研究中心（Champalimaud Centre for the Unknown in Lisbon）的神经理论学家Christian Machens解释说。
不过美国纽约冷泉港实验室（ Cold Spring Harbor Laboratory in New York）的生物数学家Partha Mitra认为，最大的困难还是社会学方面的问题。Mitra认为，发现大脑的运行机制和发现‘上帝粒子（Higgs boson）’可不太一样，因为每一个物理学家都只需要去发现这一个粒子，可是脑科学家们却要在经过深思熟虑之后设定很多个不同的目标，然后一大帮受过良好科研训练的研究人员再去追踪、并发现这些目标。