美国西达赛奈医学中心研究人员创建了一种极为逼真且详细的脑细胞计算机模型，将来自不同类型实验室的数据集结合在一起，呈现了单个神经元的电、遗传和生物活动的完整图景。相关论文发表在8月9日的同行评议期刊《细胞报告》上，有助于回答有关神经疾病甚至人类智力方面的问题，而这些问题很难通过生物实验来获得答案。

　　“这些模型捕捉了神经元为了相互交流而发出的电信号的形状、时间和速度，这被认为是大脑功能的基础，让我们可以在单细胞水平上复制大脑活动。”论文资深作者、西达赛奈医学中心神经外科研究科学家科斯塔斯·阿纳斯塔西乌博士说，这些模型可用来测试需要数十个实验才能检验的理论。“假如你想研究50种不同的基因如何影响细胞的生物学过程，你需要创建一个个单独的实验来‘敲除’每一个基因，看看会发生什么。有了我们的计算模型，就能够更改目标基因标记的参数，并加以预测。”

　　这些模型的另一个优点是，它能让研究人员完全控制实验条件。这为确定一个参数，如神经元表达的蛋白质，导致细胞变化或癫痫发作等疾病状况提供了可能。而在实验室里，研究人员通常可以证明两者之间的联系，但很难证明原因。

　　阿纳斯塔西乌表示，在实验室实验中，研究人员并不能控制一切。在新模型中，可改变一个参数，并观察它如何影响另一个参数，这在生物实验中是很难做到的。

　　为了创建他们的模型，研究人员使用了来自小鼠初级视觉皮质（大脑中处理来自眼睛信息的区域）的两组不同的数据。

　　第一个数据集展示了数万个单细胞的完整基因图片。第二个将来自同一脑区的230个细胞的电反应和物理特征联系在一起。研究人员使用机器学习来整合这两个数据集，创建了9200个神经元及其电活动的生物逼真模型。

　　研究人员表示，这一模型代表着高性能计算的重大进步，使科研人员能够搜索细胞内部和之间的关系，对大脑中不同细胞类型的功能有更深入的了解。

　　下一步，团队将致力于创建人类脑细胞的计算模型，以研究相关功能和疾病，帮助人们了解人脑最深处的奥秘。