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俄科學家掌握了“監聽”大腦神經元活動的方法

俄科學家掌握了“監聽”大腦神經元活動的方法

俄羅斯衛星通訊社

利用俄羅斯聖彼得堡彼得大帝理工大學（SPbPU）開發的這個基於人工智能的模型，可以分析大腦神經元的活動。研究人員們表示，該模型很快就能用於評估治療神經退行性疾病的新藥的療效，並幫助探尋阿爾茨海默病（俗稱“老年痴呆”）的病因。 2026年6月4日, 俄羅斯衛星通訊社

2026-06-04T07:00+0800

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該研究成果發表在《IEEE神經系統與康復工程匯刊》上。聖彼得堡彼得大帝理工大學生物醫學圖像與數據分析研究實驗室主任、該模型的研究者之一葉卡捷琳娜·普奇茨卡婭說道：“我們創建了一個通用的基於人工智能的模型NEuRT，用於分析大腦中的神經網絡活動。形象地說，通過這個神經網絡，我們可以觀察神經元之間是如何‘交流’的。”該神經網絡是基於一種最初為分析人類語言（現代人工智能語言助手）而開發出來的一個架構。普奇茨卡婭表示：“我們發現，神經信號和文本的結構非常相似——就這兩種情況而言，序列和上下文都至關重要。該模型採用‘猜測缺失詞’的原理進行訓練，但它重建的不是單詞，而是神經記錄中隱藏的片段。”據這位科學家稱，該模型可用於解決各種實際問題。 她解釋道：“這個模型僅憑神經活動記錄就能區分出健康大腦和患有阿爾茨海默病的大腦。在小鼠實驗中，該方法的準確率高達98%。”普奇茨卡婭同時強調，該網絡不僅能夠進行診斷和識別病理，還能通過揭示病理過程中神經網絡功能究竟是甚麼“失了靈”來解釋其病因。據這所大學稱，訓練是在一個龐大的開放數據集（包含270GB小鼠視覺皮層神經元記錄）上進行的。接著該模型又成功地將所獲得的知識應用於另一個腦區——海馬體。研究人員使用微型螢光顯微鏡記錄小鼠的神經活動——這種微型設備可以連接到動物的頭部，使研究人員能夠在小鼠自由活動的同時觀察神經元。研究者們使用了一種特殊的螢光蛋白GCaMP6f進行分析，這種蛋白在神經元活躍時會發光。研究團隊計劃，在不久的將來把行為數據添加到模型中：屆時神經網絡不僅會考慮大腦活動，還會考慮動物當時的行動。科學家們認為這將顯著豐富分析結果。該研究由俄羅斯聯邦科學與高等教育部國家任務 FSEG-2024-0025 資助。該項目由聖彼得堡青年創新與倡議支持基金會資助（該實驗室位於數字藍天實驗室園區）。

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