在2025年神经科学学会会议上，科学家们探讨了人工智能如何助力基础发现并产生临床影响。
更先进、更可靠的人工智能(AI)技术在科学研究领域有着巨大的应用潜力。AI已成为科学家强大的额外"眼与手"：它能在数秒内筛选海量数据、指导实验并帮助撰写更优质的论文。
佐治亚理工学院的神经工程师、2025年神经科学学会会议AI新闻发布会主持人克里斯托弗·罗泽尔(Christopher Rozell)表示："我们正看到'AI加X'的跨学科领域涌现，其中X实质上代表科学的各个领域。神经科学也不例外。"
在会议上，五位专家讨论了AI在生物学中的应用，以及机器学习如何从数据分析到临床诊断全方位增强临床实践和神经科学领域。
修改版人工神经网络揭示大脑如何整合感官信息
人脑整合各种感官输入以可靠地感知周围环境。行为神经生物学马克斯·普朗克研究所的神经生物学家马塞尔·奥伯兰德(Marcel Oberlaender)表示："如今，这一任务也能通过人工神经网络(ANNs)非常成功地解决，而人工神经网络正是受大脑启发而设计的。"
这促使奥伯兰德及其团队探索人工神经网络是否能帮助更好地理解大脑功能，特别是感知功能。然而，人工神经网络缺乏大脑的许多特性，如神经元多样性与连接性。
将这些元素融入人工神经网络使其性能超越传统模型：类脑人工神经网络需要更少的数据和时间就能产生相同结果。奥伯兰德表示，通过融入大脑特性来生成人工神经网络，可以帮助神经科学家更好地理解这些特性如何促进感知等大脑功能。
利用AI逆向工程解析神经元
神经元无法相互发送电信号是几乎所有神经疾病的基础，从癫痫到精神分裂症均是如此。虽然膜片钳电生理学可以帮助测量神经元的电输出，但它无法提供关于负责改变电信号的离子通道的信息。
传统的计算模型整合离子通道和神经元形态来预测细胞的电输出。为了逆转这一过程，加州大学戴维斯分校的神经生物学家罗伊·本-沙洛姆(Roy Ben-Shalom)及其团队构建了一个名为NeuroInverter的深度学习模型。该AI工具成功分析并预测了170多种不同类型神经元的离子通道组成。
本-沙洛姆表示："NeuroInverter为我们打开了深入理解脑部疾病的大门。我们现在只需知道电压响应就能创建任何神经元的'数字孪生体'，这将是疾病建模和发现的极其强大的工具。"
AI工具助力步态障碍分析
衰老和中风、多发性硬化等神经系统疾病会损害个体的行走能力。为了治疗和康复患者，临床医生必须首先准确测量步态缺陷。临床医生的评估可能带有主观性，而动作捕捉系统等客观工具则需要专门且昂贵的设备。
这些限制促使研究人员寻找实用、经济有效的替代方案。埃默里大学的康复医学研究员特里莎·凯萨(Trisha Kesar)及其团队使用机器学习算法分析正常和受损行走模式的智能手机视频。这帮助他们以超过85%的准确率对临床上相关的步态障碍进行分类。
凯萨表示："总体而言，我们的目标是提供准确客观的步态分析，使临床医生能够在各种社区和实践环境中使用，从而帮助实现更精确、更有效和更个性化的康复。"
AI提前检测帕金森病患者的步态冻结现象
帕金森病患者可能会突然发现自己无法迈步，仿佛双脚被粘在地板上。虽然深部脑刺激已被证明对其他症状是有效的治疗方法，但由于步态冻结症状的发作时间未知，该方法在治疗步态冻结方面仍存在局限。
克利夫兰诊所的科学家杰伊·阿尔伯茨(Jay Alberts)及其团队利用虚拟现实发现，诱发步态冻结的情景会激活参与者大脑中的独特神经信号。阿尔伯茨及其团队利用从这些试验中获得的数据训练了一个机器学习模型，以预测个体经历步态冻结的概率。该AI模型能够准确预测步态冻结的发生。
阿尔伯茨团队的科学家保罗·坎特利(Paul Cantlay)表示："这使得自适应深部脑刺激范式有可能在步态冻结实际发生前对其进行治疗。"
AI工具从脑活动解码词语含义
脑机接口(BCIs)可以帮助恢复严重残疾患者的交流能力。当前的方法解码语音的音素方面，但可能会混淆发音相似的词语。
为了克服这一问题，阿拉巴马大学伯明翰分校的神经生理学家马修·尼尔森(Mathew Nelson)及其团队记录了人们思考不同类别词语（如服装或动物）时的脑活动。他们使用机器学习算法基于个体的脑活动来解码这些语义类别。基于AI的工具能够以77%的准确率解码类别。
尼尔森表示："总体而言，这是迈向语言脑机接口的重要一步，我们相信最终可以将语义信息与音素信息以及其他语言领域信息结合起来，在脑机接口中实现最丰富、最稳健和最佳的整体语言解码。"
参考文献
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