人工智能学会解码脑信号中的神经元类型，准确率高达 95%

大脑由许多不同类型的神经元（脑内的神经细胞）组成，每种神经元被认为在信息处理中发挥着不同的作用。长期以来，科学家们一直能够利用电极检测神经元在执行大脑功能时产生的电“尖峰”，从而记录神经元的活动。尽管记录尖峰对于监测大脑深处单个神经元的活动已被证明非常有价值，但到目前为止，该方法对于被记录的神经元的类型是“盲目的”，因此无法识别不同的神经元如何对大脑的整体运作做出贡献。

#神经科学的“盲区”的终结#

在一项发表在 《细胞》杂志上的新研究中，研究小组通过识别小鼠大脑中不同神经元类型的不同“电特征”克服了这个问题，使用短暂的蓝光脉冲来触发特定细胞类型的尖峰（这种方法称为光遗传学）。

他们为每种类型的神经元创建了一个不同电特征库，然后他们可以训练一种人工智能算法，该算法可以自动识别五种不同类型的神经元，准确率高达 95%，而无需进一步借助遗传工具。这一突破解决了神经科学领域一个百年难题，并为更好地理解不同神经元如何影响行为和疾病打开了大门。该工具未来有望改进脑机接口研究，帮助解读癫痫等疾病神经信号，并改进我们研究动物和人类大脑的方式。

#一种读懂神经信息的“通用语言”#

伦敦大学学院沃尔夫森生物医学研究所的共同第一作者马克西姆·博博士表示：“几十年来，神经科学家一直在努力解决一个根本问题，即如何可靠地识别在行为过程中同时活跃的多种不同类型的神经元。

“我们的方法现在使我们能够以超过 95% 的准确率识别小鼠和猴子的神经元类型。这项进展将使研究人员能够记录大脑在执行诸如运动等复杂行为时的回路。就像计算机芯片上的逻辑门一样，大脑中的神经元是基本计算单元，有多种类型。“我们的方法提供了一种工具，可以同时识别大脑中多个逻辑门的运作。以前，我们一次只能识别一个，而且成本高得多。”

作者表示，该算法可以应用于不同物种，这一事实使其具有扩展到其他动物并最终扩展到人类的巨大潜力。短期来看，这项新技术意味着研究人员不再需要复杂的基因工程来研究大脑，而是可以使用任何正常动物来研究不同神经元的功能以及它们如何相互作用以产生行为。最终目标之一是能够研究神经系统和神经精神疾病，如癫痫、自闭症和痴呆症，其中许多疾病被认为涉及大脑中不同细胞类型相互作用方式的变化。

伦敦大学学院沃尔夫森生物医学研究所的资深研究作者贝弗利·克拉克教授说：“就像管弦乐队中许多不同的乐器共同构成了交响乐的声音一样，大脑依靠许多不同类型的神经元来创造人类和其他动物所表现出的复杂行为。“我们的工作类似于学习每种乐器发出的声音，然后教授一种算法来识别每种乐器对交响乐的贡献。“能够观察大脑的‘神经交响曲’活动一直是神经科学一百多年来的一个基本挑战，现在我们有了一种可靠的方法可以做到这一点。

#打开脑机接口与医疗的新维度#

事实上，一些活体人类大脑活动记录已经在手术过程中记录在患者身上，我们的技术可以用来研究这些记录，以便更好地了解我们的大脑是如何运作的，首先是在健康状态下，然后在疾病状态下。”

加深对大脑运作方式的理解可以为医学科学的一些突破性进展铺平道路，其中一些进展已经初露端倪。人脑与计算机接口（或称神经植入）就是这样一种可能性。例如，加州大学旧金山分校威尔神经科学研究所正在进行的研究，已使一名瘫痪男子能够利用神经植入物控制机械臂长达七个月，创下了纪录。与当前的研究一样，这项工作也是通过研究动物大脑中的电模式并使用人工智能自动识别这些模式来进行的。

作者表示，区分神经元类型的新技术可以更准确地记录哪些类型的细胞参与特定动作，从而有助于改进神经植入物，以便植入物可以更容易地识别特定信号并产生适当的反应。这项技术的关键在于了解大脑在健康状态下是如何运作的，这样任何损伤都能得到补偿。例如，如果一个人中风了，部分大脑受损，那么在考虑设计植入物来复制该功能之前，你需要了解这部分大脑是如何运作的。

这项研究的资深作者、伦敦大学学院医学院和香港大学的迈克尔·豪瑟教授表示：“这个项目得益于三项关键创新的融合：利用分子生物学成功地用光‘标记’不同类型的神经元、硅探针记录技术的发展，当然还有深度学习的快速进步。至关重要的是，我们团队的协同作用绝对发挥了重要作用。

新闻来源：Neuroscience

论文参考：DOI:10.1016/j.cell.2025.01.041