美國貝勒醫(yī)學院領(lǐng)銜的國際團隊研發(fā)出一款新型人工智能工具,能夠精準識別在運動過程中小腦獨特的神經(jīng)元類型。這項研究為理解小腦的工作機制帶來了突破性進展,并為治療腦部疾病提供了新思路。相關(guān)論文已發(fā)表于最新一期《細胞》雜志。
小腦作為大腦的“精密動作指揮官”,對維持人體平衡和協(xié)調(diào)運動至關(guān)重要。了解和治療震顫、不平衡和言語障礙等腦部疾病需要深入研究小腦。長期以來,科學家雖然能夠記錄進出小腦神經(jīng)元的信號,但始終無法破解信號轉(zhuǎn)化的密碼,不清楚輸入信號如何轉(zhuǎn)化為輸出信號,也難以確定電信號源于哪種神經(jīng)元類型。
研究團隊開發(fā)了一種深度學習分類器,實現(xiàn)了對小腦電信號的精確溯源。他們測量了小腦內(nèi)不同類型神經(jīng)元的獨特電信號,并通過光遺傳學實驗將光敏蛋白基因引入特定類型的神經(jīng)元,標記了每種小腦神經(jīng)元類型的電活動。利用這些電信號,他們訓練了深度學習分類器,按神經(jīng)元類型對小腦記錄的電活動進行排序。
這款新工具不僅有助于揭示小腦的信息處理機制,還激勵其他科學家開發(fā)出將大腦其他區(qū)域神經(jīng)活動與神經(jīng)元相匹配的工具,助力揭示不同神經(jīng)回路的功能,為治療神經(jīng)系統(tǒng)疾病開辟新途徑。
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