近日，一項發(fā)表于國際知名雜志《Cell》上的研究中，貝勒醫(yī)學院等機構(gòu)的研究人員利用人工智能（AI）技術(shù)，在解析小腦神經(jīng)元信號方面取得了重要進展。該研究題為“A deep learning strategy to identify cell types across species from high-densIT(http://www.weberwork.com/sell/l_25/)y extracellular recordings”，它不僅為小腦神經(jīng)信號的解碼提供了新的方法，還為整個腦科學研究領(lǐng)域帶來了新的希望和機遇。

 

研究背景與意義

小腦是位于大腦后部的一個形似蝴蝶的結(jié)構(gòu)，對維持機體平衡、協(xié)調(diào)運動(http://www.weberwork.com/sell/l_35/)及調(diào)節(jié)肌肉張力具有重要作用。盡管科學家們已經(jīng)能夠記錄小腦神經(jīng)元的電活動，但對于這些信號如何被處理并轉(zhuǎn)化為精確的運動指令仍知之甚少。此次研究通過結(jié)合深度學習算法與高密度外周記錄技術(shù)，旨在揭開這一神秘面紗。

 

研究方法與發(fā)現(xiàn)

研究人員開發(fā)了一種半監(jiān)督深度學習分類器，可以基于神經(jīng)元的電活動特征識別出小腦中的不同神經(jīng)元類型。實驗采用小鼠和獼猴作為模型動物，使用Neuropixels探針同時記錄數(shù)百個神經(jīng)元的電活動，并結(jié)合光遺傳學技術(shù)和藥物阻斷技術(shù)確保目標神經(jīng)元的精準激活與標記。此外，研究人員還開發(fā)了Phyllum插件以自動識別每個記錄通道所在腦層，保證數(shù)據(jù)的高質(zhì)量和可靠性。

 

研究結(jié)果表明，這種分類器能夠以超過95%的準確率預測小腦神經(jīng)元類型，并在跨物種（從小鼠到獼猴）的數(shù)據(jù)集中展示了良好的泛化能力。更重要的是，研究人員發(fā)現(xiàn)不同類型神經(jīng)元在特定行為任務(wù)中展現(xiàn)出獨特的動態(tài)響應(yīng)模式，揭示了它們在信息處理過程中的不同角色。

 

未來展望

這項研究的成功實施，標志著AI技術(shù)與神經(jīng)科學跨學科合作的一次重大飛躍。未來，研究人員計劃進一步優(yōu)化該分類器，使其能識別更多類型的神經(jīng)元，并探索其在其他腦區(qū)的應(yīng)用潛力。此外，他們希望通過整合單細胞測序和基因編輯等先進技術(shù)，深入探究神經(jīng)元的分子特征及其功能機制。

 

總之，這項研究不僅提供了一個強有力的工具(http://www.weberwork.com/sell/l_5/)來研究小腦的神經(jīng)活動，也為我們理解大腦如何處理信息開辟了新途徑。隨著技術(shù)的不斷進步，AI將在更多腦科學研究中扮演關(guān)鍵角色，有望為治療多種神經(jīng)系統(tǒng)疾病提供新的策略。