机器人设计识别大脑内部的运作

麸皮中的神经元提供了丰富的信息；从电活动的模式，它的形状，以及基因的潜在特征，以及在什么情况下特定的基因被激活。

然而，由于我们对内脑活动的知识和范围有限，以及在获取这些信息方面的艰苦困难，世界各地只有少数实验室进行了专门研究这一原因的研究。

现在，科学家们已经开发出一种新的方法来自动化从大脑中的神经元整理的信息。

麻省理工学院的Benesse职业发展副教授Ed Boyden和佐治亚理工学院的机械工程助理教授Craig Forest合作并加入了他们的实验室，以开发一种方法来自动定位和记录来自活脑神经元的信息的过程。

通过使用由计算机算法引导的机器人手臂来检测大脑中的这些细胞，这种新方法能够识别和记录来自神经元的信息，其准确性比人类技术人员能够实现的更快、更好。森林说：

“我们的团队从一开始就是跨学科的，这使我们能够把精密机器设计的原理应用到活脑的研究上。”

该小组将一种30年前的技术现代化和自动化，称为“全细胞贴片夹紧”；这种技术包括将一个小的中空玻璃吸管放入与神经元的细胞膜接触，并在神经元中挖一个小孔，以记录其电活动。

为了彻底改变这项技术，科学家们建造了一个机器人手臂，以提高精确度降低了一个吸管进入大脑-用千分尺-这是人类无法实现的。

通过将麻省理工学院和佐治亚理工学院的专业结合起来，这一新发展有效地消除了数月强化培训的需要，并可用于获取更广泛和更详细的关于活的大脑和细胞活动的信息。

此外，这项技术最终可以用来填补大脑中数千种不同类型的活细胞的空白-电脉冲和细胞如何连接、工作，以及如何对抗阿尔茨海默氏症、帕金森氏症和癫痫等疾病的细胞。麻省理工学院媒体实验室和麦戈文大脑研究所的成员博伊登说：

“在所有这些情况下，一个细胞的分子描述与[它的]电和电路特性相结合仍然是难以捉摸的。如果我们真能描述疾病如何改变活脑内特定细胞中的分子，它可能会使人们找到更好的药物靶点。”

除了在进一步理解神经科学方面有用之外，研究小组希望它能激励其他人在包括optogenetics在内的领域发展他们的owntechnology改进-使用光来靶向神经回路，以及了解光如何影响大脑。

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