AI 系统绘出 “多彩” 大脑布线图 可解开和重建大脑密集神经元网络

AI 系统绘出 “多彩” 大脑布线图 可解开和重建大脑密集神经元网络 日本九州大学研究人员在新一期《自然・通讯》上发表文章称，他们开发了一种新的人工智能（AI）工具 QDyeFinder，其可从小鼠大脑的图像中自动识别和重建单个神经元。该过程涉及使用超多色标记协议去标记神经元，然后让 AI 通过匹配相似的颜色组合自动识别神经元的结构。将 QDyeFinder 的结果与手动追踪神经元的数据进行比较时，它们的准确性几乎一致。即使与已经充分利用机器学习的现有追踪软件相比，QDyeFinder 也能以更高的准确度识别轴突。

反思大脑设计：人类神经元的独特布线挑战了旧有假设

反思大脑设计：人类神经元的独特布线挑战了旧有假设 新研究发现，与小鼠的循环互动不同，人类新皮质神经元单向交流效率更高。这一发现可能会通过模仿人类大脑的连通性来促进人工神经网络的发展。记录多达十个神经元活动的多补丁实验装置。图片来源：Charité | 彭扬帆新皮质是人类智力的关键结构，厚度不足五毫米。在大脑的最外层，200 亿个神经元处理着无数的感官知觉，规划着行动，并构成了我们意识的基础。这些神经元是如何处理所有这些复杂信息的呢？这在很大程度上取决于它们之间的"连接"方式。夏里特神经生理学研究所所长约尔格-盖格（Jörg Geiger）教授解释说："我们以前对新皮层神经结构的理解主要基于小鼠等动物模型的研究结果。在这些模型中，相邻的神经元经常像对话一样相互交流。一个神经元向另一个神经元发出信号，然后另一个神经元再向它发出信号。这意味着信息经常以循环往复的方式流动"。带有机器人机械手的多通道装置，可在两轮实验之间自动冲洗玻璃移液管。图片来源：Charité | 彭扬帆人类的新皮质比小鼠的新皮质更厚、更复杂。尽管如此，研究人员之前一直假设部分原因是缺乏数据它遵循相同的基本连接原则。盖革领导的夏里特研究小组现在利用极其罕见的组织样本和最先进的技术证明了事实并非如此。在这项研究中，研究人员检查了23名在夏里特接受神经外科手术治疗耐药性癫痫患者的脑组织。在手术过程中，医学上有必要切除脑组织，以便观察其下的病变结构。患者同意将这些组织用于研究目的。神经元的旋转重建。图片来源：Charité | Sabine Grosser为了能够观察人类新皮层最外层相邻神经元之间的信号流，研究小组开发出了一种改进版的"multipatch"技术。这样，研究人员就能同时监听多达十个神经元之间的通信。因此，他们能够在细胞停止体外活动前的短时间内进行必要数量的测量，以绘制网络图。他们分析了近 1170 个神经元之间的通信渠道，以及约 7200 个可能的连接。他们发现，只有一小部分神经元之间进行了相互对话。"人类的信息往往是单向流动的。它很少直接或通过循环返回起点，"该论文的第一作者彭扬帆博士解释说。他曾在神经生理学研究所从事这项研究，目前在夏里特神经学系和神经科学研究中心工作。研究小组根据人类网络结构的基本原理设计了一种计算机模拟，以证明这种前向信号流在处理数据方面的优势。来自多配接装置的微量移液管接近单个神经元。图片来源：Charité | Franz Mittermaier研究人员给人工神经网络布置了一项典型的机器学习任务：从口语数字录音中识别出正确的数字。在这项语音识别任务中，模仿人类结构的网络模型比以小鼠为模型的网络模型获得了更多的正确响应。它的效率也更高，同样的成绩在小鼠模型中需要相当于 380 个神经元，而在人类模型中只需要 150 个神经元。"我们在人类身上看到的定向网络结构更强大，也更节省资源，因为更多独立的神经元可以同时处理不同的任务，"彭解释道。"这意味着局部网络可以存储更多信息。目前还不清楚我们在颞叶皮层最外层的发现是否会扩展到其他皮层区域，也不清楚这些发现能在多大程度上解释人类独特的认知能力。"过去，人工智能开发人员在设计人工神经网络时会从生物模型中寻找灵感，但也会独立于生物模型来优化算法。盖格说："许多人工神经网络已经使用了某种形式的前向连接，因为它能为某些任务带来更好的结果。人脑也显示出类似的网络原理，这令人着迷。这些对人类新皮质中具有成本效益的信息处理的洞察，可以为完善人工智能网络提供更多灵感"。编译来源：ScitechDaily ... PC版： 手机版：

大脑也能双拼？不同老鼠大脑被融在一起 创造出了“科学怪鼠”

大脑也能双拼？不同老鼠大脑被融在一起 创造出了“科学怪鼠” 现实中，将已经失去生命的尸体部位，重新变成一个“鲜活”的人，显然是不可能能的。但科学家最新公布的研究成果中，将两种不同种类的老鼠大脑融在了一起，创造出了RatMouse嵌合老鼠。不仅弥补了单一老鼠本身存在的缺点，而且各项指标正常，预计寿命可活2年。Rat和MouseRat和Mouse，虽然都可以翻译成老鼠，外形也大差不差，但本质上它俩属于不同的动物。一般来说，Rat是指大鼠，是啮齿目、鼠科、大鼠属的老鼠，而Mouse是指小鼠，是小鼠属的，种类不同。外形上，Rat体型更大，体长（不包括尾巴）一般在15-20厘米之间，而Mouse体长（不包括尾巴）只有5-10厘米，成年的Rat体重可达Mouse的10倍。除了大小有差异，身体的其他部位也有差异。例如Mouse尾巴细长，多毛且有鳞片，耳朵也显得很大很圆，而Rat尾巴短一点，粗一点，有鳞片但没毛，耳朵也相对小一点。两者的生活习惯也不同，Rat更喜欢偷吃肉类和奶酪一类的食物，而Mouse更喜欢蔬菜水果。虽然它们都会对人类带来不好的影响，但人类对它们的情感完全不同。体型更大的大鼠Rat被认为是害虫，而Mouse一般是指那些可爱的宠物或者老鼠形象，例如米老鼠和Jerry。不同种类的大脑融合了解完大鼠Rat和小鼠Mouse的区别后，再回来看科学家的大脑融合试验。整个研究，总共发了2篇论文。第一个论文中，研究人员事先将小鼠中负责前脑发育的基因给“去除”了，如果这个小鼠胚胎不作任何处理的话，是不可能发育出前脑的，而且在出生不久就会死亡。后期，研究人员给小鼠胚胎注入了大鼠的干细胞，意外的是，大鼠的干细胞居然修复了小鼠胚胎，让小鼠长出了前脑，这个前脑是由大鼠细胞构成。第二个论文中，研究人员往正在发育的小鼠囊胚注入细菌毒素，目标是破坏和嗅觉相关的脑部组织，此时小鼠失去嗅觉，发育成熟后是无法找到笼子里的饼干。随后，研究人员又将大鼠干细胞注入小鼠囊胚里，再将嵌合的囊胚植入小鼠母体。结果发现，胚胎的大鼠细胞和小鼠细胞同时发育，且大鼠细胞再次“弥补”了小鼠没有嗅觉的缺陷，出生后可以很快找到笼子里的饼干。两个试验，最后小鼠都正常生活，寿命也属于正常范围内。这意味着，用一种动物的大脑来帮助另一种动物，是可行的！这将对研究人类某些脑部疾病是非常有帮助的。最后其实，早在2022年，就有科学家成功将人类大脑组织注入大鼠的大脑中。两者结合的效果出奇的好，可以说是充分融合了，注入的人脑组织已经成为了大鼠的一部分，大鼠的某些特定行为，人脑组织会给出反馈。这说明，仅仅是不同物种大脑结合，并不难，难的是无法预估两者的融合有多深！这也是大多人反对不同物种嵌合试验的原因，因为不知道会造出什么生命。万一电影里出现的“怪物”，走进现实，又该怎么办？ ... PC版： 手机版：

研究人员发现神经元能在我们说话前预测我们要说什么

研究人员发现神经元能在我们说话前预测我们要说什么 麻省总医院（MGH）的研究人员最近进行了一项研究，利用先进的大脑记录方法揭示了人脑中神经元的协作功能，从而使人们能够将自己的想法形成文字，并随后用语言表达出来。这些发现共同提供了一幅详细的地图，显示辅音和元音等语音如何在说话之前就在大脑中呈现，以及在语言生成过程中它们是如何串联在一起的。这项发表在《自然》（Nature）杂志上的研究揭示了大脑神经元对语言生成的影响，这将有助于改善对言语和语言障碍的理解和治疗。资深作者、麻省总医院和哈佛医学院神经外科副教授、医学博士齐夫-威廉姆斯（Ziv Williams）说："虽然说话通常看起来很容易，但我们的大脑在自然说话的过程中会执行许多复杂的认知步骤包括想出我们想说的话、计划发音动作以及发出我们想要的声音。我们的大脑以惊人的速度完成了这些壮举在自然语音中大约每秒三个单词，而且错误极少。然而，我们是如何精确地完成这一壮举的一直是个谜"。神经元记录技术的突破威廉姆斯和他的同事利用一种名为"神经像素"（Neuropixels）探针的尖端技术，记录了人脑前额叶皮层单个神经元的活动。他们还发现，大脑中存在着专门负责说话和听力的独立神经元群。在人体中使用 Neuropixels 探头是 MGH 的首创。威廉姆斯说："这些探针非常了不起它们比人类头发丝的宽度还小，却拥有数百个通道，能够同时记录数十甚至数百个单个神经元的活动，因此，使用这些探针可以提供前所未有的新见解，让我们了解人类神经元是如何集体行动的，以及它们是如何共同产生语言等复杂的人类行为的。"威廉姆斯曾与麻省总医院和哈佛医学院神经学教授、医学博士悉尼-卡什（Sydney Cash）合作开发这些记录技术，后者也是这项研究的负责人。解码语音要素这项研究显示了大脑中的神经元是如何代表构建口语词汇所涉及的一些最基本要素的从简单的语音（称为音素）到将其组合成更复杂的字符串（如音节）。例如，"狗"（dog）一词需要辅音"da"，它是通过舌头接触牙齿后面的硬腭产生的。通过记录单个神经元，研究人员发现，某些神经元会在这个音素被大声说出之前变得活跃。其他神经元则反映了构词过程中更复杂的方面，如将音素具体组合成音节。研究人员利用他们的技术表明，可以在个人发音之前可靠地确定他们会说的语音。换句话说，科学家可以在实际说话之前预测辅音和元音的组合。利用这种能力，可以制造出能够产生合成语音的人工假肢或脑机接口，这将使一系列病人受益。这项研究的共同作者阿尔琼-卡纳（Arjun Khanna）说："在多种神经系统疾病中都能观察到语音和语言网络的中断，包括中风、脑外伤、肿瘤、神经退行性疾病、神经发育障碍等等。我们希望更好地了解实现语音和语言的基本神经回路将为开发这些疾病的治疗方法铺平道路。"研究人员希望通过研究更复杂的语言过程来扩展他们的工作，从而研究人们如何选择他们想说的话，以及大脑如何将词语组合成句子，向他人传达个人的思想和情感等相关问题。编译来源：ScitechDaily ... PC版： 手机版：

科学家开发出标记技术"NeuM" 可实时监测神经元的变化

科学家开发出标记技术"NeuM" 可实时监测神经元的变化 韩国科学技术院（KIST）脑科学研究所的 Kim Yun Kyung 博士领导的研究团队与浦项科技大学 Chang Young-Tae 教授的团队合作，宣布开发出名为 NeuM 的新一代神经元标记技术。NeuM（神经元膜选择性）可选择性地标记神经元膜，使神经元结构可视化，并可实时监测神经元的变化。韩国科学技术院金润京博士团队的研究人员正在利用下一代神经元标记技术"NeuM"，对神经元进行实时可视化，并检查高分辨率图像。资料来源：韩国科学技术院神经元不断改变其结构和功能，将信息从感觉器官传递到大脑，从而调节思维、记忆和行为。因此，要克服神经退行性疾病，就必须开发能选择性标记活体神经元以进行实时监测的技术。然而，目前常用于观察神经元的基于基因和抗体的标记技术，由于依赖于特定的基因表达或蛋白质，存在准确性低和难以长期追踪的问题。NeuM 是研究小组通过对神经元细胞进行分子设计而开发的，与神经元膜具有极佳的结合亲和力，可对神经元进行长期跟踪和高分辨率成像。NeuM 中的荧光探针利用活细胞的活性与神经元膜结合，在特定波长光的激发下发出荧光信号。这种神经元膜可视化技术允许对神经元终端结构进行详细观察，并对神经元分化和相互作用进行高分辨率监测。选择性标记神经元膜的分子设计。资料来源：韩国科学技术院NeuM 是第一种通过活体神经元的内吞作用对细胞膜进行染色的技术，它对活体细胞具有选择性反应，排除了未内吞的死细胞。此外，研究团队还成功地将神经元的观察时间从短短 6 小时延长至 72 小时，从而能够捕捉活体神经元在较长时间内随环境变化而发生的动态变化。NeuM有望为目前尚无特效疗法的神经退行性疾病的研究和治疗开发提供洞察力。包括阿尔茨海默氏症在内的这些疾病是由于淀粉样蛋白等有毒蛋白质的产生和炎症物质的涌入造成神经元损伤的结果。NeuM 对神经元变化的精确观察可有效促进对候选治疗化合物的评估。金博士表示："此次开发的NeuM可以区分衰老和退化的神经元，成为阐明大脑退化性疾病机制和开发治疗方法的重要工具。"他进一步补充说："未来，我们计划改进 NeuM，通过设计荧光波长来区分绿色和红色等颜色，从而更精确地分析神经元。"编译来源：ScitechDaily ... PC版： 手机版：

科学家意外制造出六足小鼠胚胎

科学家意外制造出六足小鼠胚胎 研究人员在小鼠发育早期关闭一个基因，最终意外地得到了六足哺乳动物胚胎，并取代了其外生殖器。大多数四肢动物的外生殖器和后肢都是从相同的原始结构发育而来的。 本次实验中被关闭的 Tgfbr1 基因参与了一条信号通路，为正在形成的身体提供从躯干到尾部的方向。这条通路为正在发育的胚胎细胞提供了“创造后肢”或“外生殖器”的指令。与对照小鼠相比，团队仔细观察了突变小鼠腿部组织中的 DNA，并发现染色质发生了重塑，控制细胞 DNA 访问的蛋白质已转换为“腿部”结构，而不是“生殖器”结构。该项研究发表在《自然通讯》杂志上。