中新網(wǎng)杭州6月9日電 (錢晨菲)9日，記者從位于杭州的之江實驗室獲悉，該實驗室混合增強智能研究中心研究團隊通過開發(fā)計算模型，將小鼠初級視覺皮層中的離體細(xì)胞和在體細(xì)胞關(guān)聯(lián)起來，從而成功將在體細(xì)胞類型以及功能進行匹配，揭示大腦視覺機制。

　　相關(guān)研究成果Associations between in vitro, in vivo and in silico cell classes in mouse primary visual cortex在線刊發(fā)在國際學(xué)術(shù)期刊Nature Communications上。論文第一作者和共同通訊作者為之江實驗室混合增強智能研究中心研究專家魏依娜。

　　在大腦皮層中存在著大量神經(jīng)細(xì)胞，它們是大腦的主要功能單位。魏依娜的研究，就聚焦于大腦視覺皮層中的視神經(jīng)細(xì)胞?！霸陔x體實驗中，神經(jīng)細(xì)胞可以通過外形、電流反應(yīng)以及從它們基因組中讀取的基因來進行分類，但卻無法了解它們在生物體內(nèi)的功能?！?/p>

　　魏依娜介紹，“當(dāng)神經(jīng)細(xì)胞還在生物體內(nèi)時，就又無法像離體實驗?zāi)菢觼碜R別細(xì)胞身份，我們?nèi)鄙儆行Х椒▽⒓?xì)胞類型和功能對應(yīng)起來。”

　　“是否能用計算模型來解決問題？”長期從事醫(yī)工信融合研究的魏依娜判斷，智能計算可以與生物實驗結(jié)合，成為打開大腦運行機制“黑盒”的鑰匙。

　　在這項最新的研究中，團隊首先在小鼠大腦視覺皮層植入高密度多通道電極Neuropixels，獲取記錄了大量在體神經(jīng)細(xì)胞的電脈沖信號，并根據(jù)脈沖信號的特征對神經(jīng)細(xì)胞進行分類?！巴瑫r，我們根據(jù)小鼠視覺皮層的離體神經(jīng)細(xì)胞數(shù)據(jù)構(gòu)建了最復(fù)雜最逼真的單細(xì)胞計算模型，這些模型可以捕捉神經(jīng)元活動發(fā)出的電信號形狀、時間和速度等信息。這可以讓我們在單細(xì)胞層面復(fù)制腦活動?！蔽阂滥日f，“我們利用這些模型成功找到離體細(xì)胞類型和在體細(xì)胞分類的關(guān)聯(lián)，從而實現(xiàn)細(xì)胞身份和功能的匹配?！?/p>

　　通過運用光遺傳學(xué)技術(shù)對小鼠體內(nèi)的特定神經(jīng)細(xì)胞進行刺激，研究團隊進一步驗證了計算模型的結(jié)果。這項研究展現(xiàn)了計算模型、數(shù)據(jù)分析和實驗設(shè)計結(jié)合起來的強大科研能力，數(shù)字孿生大腦等一批腦科學(xué)和類腦智能研究項目將因此受益。

　　“我們的研究越深入，就越意識到大腦神經(jīng)活動有多么復(fù)雜。希望我們這次的研究成果能夠成為一扇窗戶，為后來者研究大腦機理、啟發(fā)類腦智能、研發(fā)腦疾病診治等提供新的解決思路?！蔽阂滥日f。(完)