美國貝勒醫(yī)學院領(lǐng)銜的國際團隊研制出一款新型人工智能（AI）工具。它能精準識別在運動過程中小腦獨特的神經(jīng)元類型，為了解小腦工作機制帶來突破性進展，也為治療腦部疾病提供了新思路。相關(guān)論文發(fā)表于最新一期《細胞》雜志。

作為大腦的“精密動作指揮官”，小腦對維持人體平衡、協(xié)調(diào)運動至關(guān)重要。了解和治療震顫、不平衡和言語障礙等腦部疾病也需要對小腦有深入了解。長期以來，科學家雖然能記錄進出小腦神經(jīng)元的信號，卻始終無法破解信號轉(zhuǎn)化的密碼。他們既不清楚輸入信號如何轉(zhuǎn)化為輸出信號，也難以確定電信號源于哪種神經(jīng)元類型。

團隊開發(fā)的深度學習分類器實現(xiàn)了對小腦電信號的精確溯源。為訓練這款分類器，他們首先測量了小腦內(nèi)不同類型神經(jīng)元的獨特電信號。隨后，通過光遺傳學實驗，他們將光敏蛋白基因引入特定類型的神經(jīng)元，并“標記”了每種小腦神經(jīng)元類型的電活動。最后，他們利用這些電信號，訓練了深度學習分類器，且按神經(jīng)元類型對小腦記錄的電活動進行排序。

最新工具不僅有助于揭示小腦的信息處理機制，也能激勵其他科學家開發(fā)出將大腦其他區(qū)域神經(jīng)活動與神經(jīng)元相匹配的工具，助力揭示不同神經(jīng)回路的功能，為治療神經(jīng)系統(tǒng)疾病開辟新途徑。