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俄科学家掌握了“监听”大脑神经元活动的方法

俄科学家掌握了“监听”大脑神经元活动的方法

俄罗斯卫星通讯社

利用俄罗斯圣彼得堡彼得大帝理工大学（SPbPU）开发的这个基于人工智能的模型，可以分析大脑神经元的活动。研究人员们表示，该模型很快就能用于评估治疗神经退行性疾病的新药的疗效，并帮助探寻阿尔茨海默病（俗称“老年痴呆”）的病因。 2026年6月4日, 俄罗斯卫星通讯社

2026-06-04T07:00+0800

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该研究成果发表在《IEEE神经系统与康复工程汇刊》上。圣彼得堡彼得大帝理工大学生物医学图像与数据分析研究实验室主任、该模型的研究者之一叶卡捷琳娜·普奇茨卡娅说道：“我们创建了一个通用的基于人工智能的模型NEuRT，用于分析大脑中的神经网络活动。形象地说，通过这个神经网络，我们可以观察神经元之间是如何‘交流’的。”该神经网络是基于一种最初为分析人类语言（现代人工智能语言助手）而开发出来的一个架构。普奇茨卡娅表示：“我们发现，神经信号和文本的结构非常相似——就这两种情况而言，序列和上下文都至关重要。该模型采用‘猜测缺失词’的原理进行训练，但它重建的不是单词，而是神经记录中隐藏的片段。”据这位科学家称，该模型可用于解决各种实际问题。 她解释道：“这个模型仅凭神经活动记录就能区分出健康大脑和患有阿尔茨海默病的大脑。在小鼠实验中，该方法的准确率高达98%。”普奇茨卡娅同时强调，该网络不仅能够进行诊断和识别病理，还能通过揭示病理过程中神经网络功能究竟是什么“失了灵”来解释其病因。据这所大学称，训练是在一个庞大的开放数据集（包含270GB小鼠视觉皮层神经元记录）上进行的。接着该模型又成功地将所获得的知识应用于另一个脑区——海马体。研究人员使用微型荧光显微镜记录小鼠的神经活动——这种微型设备可以连接到动物的头部，使研究人员能够在小鼠自由活动的同时观察神经元。研究者们使用了一种特殊的荧光蛋白GCaMP6f进行分析，这种蛋白在神经元活跃时会发光。研究团队计划，在不久的将来把行为数据添加到模型中：届时神经网络不仅会考虑大脑活动，还会考虑动物当时的行动。科学家们认为这将显著丰富分析结果。该研究由俄罗斯联邦科学与高等教育部国家任务 FSEG-2024-0025 资助。该项目由圣彼得堡青年创新与倡议支持基金会资助（该实验室位于数字蓝天实验室园区）。

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