神经科学家们开发了可以模拟个体大脑动态的计算机系统。
人脑由860亿个神经元和超过100万亿个连接组成，使得抽象思维、语言学习、复杂推理、问题解决、创造力和社交互动成为可能。神经科学的一个基本目标是理解大脑信号和动态差异如何导致人们的不同思想和行为，尽管这方面的许多内容仍不清楚。
来自圣路易斯华盛顿大学的研究人员结合了神经科学家和工程师的努力，创建了一种新的方法来生成个性化的大脑模型，提供了对每个人独特神经动态的洞察。这个项目由电气与系统工程系的助理教授ShiNung Ching和心理与脑科学系的教授Todd Braver领导，发表于1月17日的《PNAS》上。他们的创新框架允许基于从无创高分辨率脑扫描获得的详细数据构建个性化的大脑模型。这些定制模型将在研究和临床实践中具有潜在用途，可能导致神经科学和神经系统疾病治疗的进展。
“我们的研究旨在澄清个体之间大脑动态的差异，”首位作者Matthew Singh解释道，他作为Braver和Ching的博士后完成了这项研究，目前是伊利诺伊大学香槟分校的助理教授。“虽然我们没有涵盖人脑中所有的生物物理因素，但我们的新建模框架帮助我们理解为什么健康人会表现出不同的大脑动态，提供关于大脑功能的见解，并使我们能够对大脑活动做出可测试的预测。”
他们方法的一大好处是其识别个体在生产α波和β波方面的差异的能力，同时将这些差异与大脑的整体变化相连接。α波和β波具有不同的电频率，与各种认知状态相关。例如，α波与放松状态如冥想有关，而β波则与警觉和参与的状态如解决问题和决策有关。历史上，α波峰值频率的变化被认为是个体大脑和行为差异的可靠指标。
该研究建立了α波和β波频率振荡变化与兴奋性神经元（通过向其他神经元发送信号增强活动）和抑制性神经元（通过阻止其他神经元放电来控制活动）之间的广泛变化之间的联系。研究人员通过展示其个性化模型复制个体α波和β波的整体模式，以及准确预测整个大脑的未来脑活动，确认了其模型的有效性，增强了框架的解释能力。
“我们的新方法是通过无创脑活动测量探索个体大脑动态内部运作的强大资源，”Ching说。“这将进一步推进高级神经科学，导致为个体创造精准的大脑模型，该模型能够预测未来的大脑行为，可能为定制医疗干预提供依据。”
“随着我们推进这个项目，合作努力来增强和完善我们的模型将至关重要，”Braver表示。“我们的开创性方法可能会揭示个体大脑动态差异如何影响认知表现变化的新视角。最终，我们希望这个框架可以提供改善认知功能的新策略，或许通过神经刺激来实现。”
