機器人設計識別大腦內部的運作

麩皮中的神經元提供了豐富的信息；從電活動的模式，它的形狀，以及基因的潛在特征，以及在什么情況下特定的基因被激活。

然而，由于我們對內腦活動的知識和范圍有限，以及在獲取這些信息方面的艱苦困難，世界各地只有少數實驗室進行了專門研究這一原因的研究。

現(xiàn)在，科學家們已經開發(fā)出一種新的方法來自動化從大腦中的神經元整理的信息。

麻省理工學院的Benesse職業(yè)發(fā)展副教授Ed Boyden和佐治亞理工學院的機械工程助理教授Craig Forest合作并加入了他們的實驗室，以開發(fā)一種方法來自動定位和記錄來自活腦神經元的信息的過程。

通過使用由計算機算法引導的機器人手臂來檢測大腦中的這些細胞，這種新方法能夠識別和記錄來自神經元的信息，其準確性比人類技術人員能夠實現(xiàn)的更快、更好。森林說：

“我們的團隊從一開始就是跨學科的，這使我們能夠把精密機器設計的原理應用到活腦的研究上?！?/p>

該小組將一種30年前的技術現(xiàn)代化和自動化，稱為“全細胞貼片夾緊”；這種技術包括將一個小的中空玻璃吸管放入與神經元的細胞膜接觸，并在神經元中挖一個小孔，以記錄其電活動。

為了徹底改變這項技術，科學家們建造了一個機器人手臂，以提高精確度降低了一個吸管進入大腦-用千分尺-這是人類無法實現(xiàn)的。

通過將麻省理工學院和佐治亞理工學院的專業(yè)結合起來，這一新發(fā)展有效地消除了數月強化培訓的需要，并可用于獲取更廣泛和更詳細的關于活的大腦和細胞活動的信息。

此外，這項技術最終可以用來填補大腦中數千種不同類型的活細胞的空白-電脈沖和細胞如何連接、工作，以及如何對抗阿爾茨海默氏癥、帕金森氏癥和癲癇等疾病的細胞。麻省理工學院媒體實驗室和麥戈文大腦研究所的成員博伊登說：

“在所有這些情況下，一個細胞的分子描述與[它的]電和電路特性相結合仍然是難以捉摸的。如果我們真能描述疾病如何改變活腦內特定細胞中的分子，它可能會使人們找到更好的藥物靶點?！?/p>

除了在進一步理解神經科學方面有用之外，研究小組希望它能激勵其他人在包括optogenetics在內的領域發(fā)展他們的owntechnology改進-使用光來靶向神經回路，以及了解光如何影響大腦。