中新網杭州6月9日電 (錢晨菲)9日，記者從(cong) 位於(yu) 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計算模型，將小鼠初級視覺皮層中的離體(ti) 細胞和在體(ti) 細胞關(guan) 聯起來，從(cong) 而成功將在體(ti) 細胞類型以及功能進行匹配，揭示大腦視覺機製。

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

　　在大腦皮層中存在著大量神經細胞，它們(men) 是大腦的主要功能單位。魏依娜的研究，就聚焦於(yu) 大腦視覺皮層中的視神經細胞。“在離體(ti) 實驗中，神經細胞可以通過外形、電流反應以及從(cong) 它們(men) 基因組中讀取的基因來進行分類，但卻無法了解它們(men) 在生物體(ti) 內(nei) 的功能。”

　　魏依娜介紹，“當神經細胞還在生物體(ti) 內(nei) 時，就又無法像離體(ti) 實驗那樣來識別細胞身份，我們(men) 缺少有效方法對將細胞類型和功能對應起來。”

　　“是否能用計算模型來解決(jue) 問題？”長期從(cong) 事醫工信融合研究的魏依娜判斷，智能計算可以與(yu) 生物實驗結合，成為(wei) 打開大腦運行機製“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(ti) 神經細胞的電脈衝(chong) 信號，並根據脈衝(chong) 信號的特征對神經細胞進行分類。“同時，我們(men) 根據小鼠視覺皮層的離體(ti) 神經細胞數據構建了最複雜最逼真的單細胞計算模型，這些模型可以捕捉神經元活動發出的電信號形狀、時間和速度等信息。這可以讓我們(men) 在單細胞層麵複製腦活動。”魏依娜說，“我們(men) 利用這些模型成功找到離體(ti) 細胞類型和在體(ti) 細胞分類的關(guan) 聯，從(cong) 而實現細胞身份和功能的匹配。”

　　通過運用光遺傳(chuan) 學技術對小鼠體(ti) 內(nei) 的特定神經細胞進行刺激，研究團隊進一步驗證了計算模型的結果。這項研究展現了計算模型、數據分析和實驗設計結合起來的強大科研能力，數字孿生大腦等一批腦科學和類腦智能研究項目將因此受益。

　　“我們(men) 的研究越深入，就越意識到大腦神經活動有多麽(me) 複雜。希望我們(men) 這次的研究成果能夠成為(wei) 一扇窗戶，為(wei) 後來者研究大腦機理、啟發類腦智能、研發腦疾病診治等提供新的解決(jue) 思路。”魏依娜說。(完)