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(qiáng)智能研究中心研究團(tuán)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(jìn)行匹配，揭示大腦視覺機(jī)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(qiáng)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(jìn)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?！?/p>

　　“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(jī)制“黑盒”的鑰匙。

　　在這項最新的研究中，團(tuán)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(jìn)行分類。“同時，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(jìn)行刺激，研究團(tuán)隊進(jìn)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(qiáng)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(jī)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。”魏依娜說。(完)