相关研究成果Associations between in vitro, in vivo and in silico cell classes in mouse primary visual cortex在线刊发在国际学术期刊Nature Communications上。论文第一作者和共同通讯作者为之江实验室混合增强智能研究中心研究专家魏依娜。

　　在大脑皮层中存在着大量神经细胞，它们是大脑的主要功能单位。魏依娜的研究，就聚焦于大脑视觉皮层中的视神经细胞。“在离体实验中，神经细胞可以通过外形、电流反应以及从它们基因组中读取的基因来进行分类，但却无法了解它们在生物体内的功能。”

　　魏依娜介绍，“当神经细胞还在生物体内时，就又无法像离体实验那样来识别细胞身份，我们缺少有效方法对将细胞类型和功能对应起来。”

　　“是否能用计算模型来解决问题？”长期从事医工信《168彩票入口》融合研究的魏依娜判断，智能计算可以与生物实验结合，成为打开大脑运行机制“黑盒”的钥匙。

　　在这项最新的研究中，团队首先在小鼠大脑视觉皮层植入高密度多通道电极Neuropixels，获取记录了大量在体神经细胞的电脉冲信号，并根据脉冲信号的特征对神经细胞进行分类。“同时，我们根据小鼠视觉皮层的离体神经细胞数据构建了最复杂最逼真的单细胞计算模型，这些模型可以捕捉神经元活动发出的电信号形状、时间和速度等信息。这可以让我们在单细胞层面复制脑活动。”魏依娜说，“我们利用这些模型成功找到离体细胞类型和在体细胞分类的关联，从而实现细胞身份和功能的匹配。”

　　通过运用光遗传学技术对小鼠体内的特定神经细胞进行刺激，研究团队进一步验证了计算模型的结果。这项研究展现了计算模型、数据分析和实验设计结合起来的强大科研能力，数字孪生大脑等一批脑科学和类脑智能研究项目将因此受益。