Cedars-Sinai的研究人员创建了计算机生成的模型，以弥合有关神经元的“试管”数据与活体大脑中这些细胞的功能之间的差距。他们的研究发表在《自然通讯》杂志上，可以帮助开发针对特定神经元类型的神经系统疾病和疾病的治疗方法。

“这项工作使我们能够开始像复杂的机器一样看待大脑，而不是作为一个同质的组织，”Costas Anastassiou博士说，他是Cedars-Sinai神经病学，神经外科和生物医学科学系的研究科学家，该研究的资深作者。“一旦我们能够区分不同的细胞类型，而不是说整个大脑都有疾病，我们就可以询问哪些神经元类型受到疾病的影响，并为这些神经元量身定制治疗方法。

神经元是大脑的主要功能单位。通过这些细胞的信号 - 以电波的形式 - 产生所有的思想，感觉，运动，记忆和情感。

该研究使用来自实验室小鼠的数据来建立一种检查神经元类型和功能之间关系的新方法，并专注于接收和处理视觉信息的小鼠初级视觉皮层。它是大脑中研究得最好的部分之一 - 无论是在体外，在活体体外的培养皿或试管中研究组织，还是在体内，在活体动物中进行研究。

调查人员的目标是将这两个世界联系起来。

“基于对基因组成和物理结构的体外研究，我们对各种类别的神经元看起来有所了解，但不知道它们在活体大脑中的功能，”Anastassiou说。“当我们记录体内脑细胞的活动时，我们可以看到神经元对什么有反应，它们的功能是什么，但看不到它们是哪一类神经元。

为了将形式与功能联系起来，研究人员首先使用体外信息来创建各种类型的神经元的计算模型并模拟它们的信号模式。

接下来，他们利用单神经元记录的最新技术来观察实验室小鼠大脑中的活动，同时小鼠暴露于不同类型的视觉刺激。根据响应视觉输入的神经元信号或“尖峰”的形状，研究人员将他们记录的细胞分为六组。

“一旦我们有了我们的模型和体内数据，根本的问题是哪些计算模型产生了与我们确定的六个体内簇中的每一个最相似的信号形状和波形，反之亦然，”Anastassiou说。“并非所有的体内集群和模型都完美匹配，但有些确实如此。

可能需要更多的数据，以及可能涉及更复杂的视觉刺激的实验，以匹配所有计算模型和细胞簇，Anastassiou说，未来的研究将致力于完善当前论文中建立的方法。

“有大量关于人脑中细胞类型身份的信息，但没有关于这些细胞类型在认知功能中的作用或它们如何受到疾病的影响，”Anastassiou说。“现在有一扇窗户，我们可以通过它来看待这些事情并提出这些问题。很明显，我们还有很长的路要走，但我们对这一旅程的下一步感到兴奋。

最终目标是为改变患者生活的发现铺平道路。

“我们的研究科学家不断努力在最详细的层面上扩展我们对人脑运作的了解，”Cedars-Sinai神经外科系主任和Ruth and Lawrence Harvey神经科学Keith L. Black博士说。“确定每个神经元的特定类型和功能可能有一天会导致发现拯救脑部疾病和神经系统疾病的救生治疗方法。