由美国贝勒医学院主持的国际团队开发了一种新的人工智能工具（AI）。它可以准确地确定运动过程中小脑神经元的独特类型，从而为开发小脑的工作机制而成功，并为治疗脑部疾病的治疗提供了新的想法。相关论文已发表在最新的单元问题中。 作为“大脑运动的准确性指挥官”，小脑对于保持人体的平衡和协调运动至关重要。理解和治疗脑部疾病，例如震颤，失衡和言语疾病，也需要对小脑有深刻的了解。长期以来，即使是科学家也可以记录进入和离开小脑神经元的信号，他们无法涵盖信号转换代码。他们尚不清楚输入信号如何转换为输出信号，或者他们不知道哪种类型的神经元来自电信号。 团队开发的深度学习分类器对脑电图信号进行了准确的监控。为了训练这种分类，他们首先测量了从不同类型的神经元到小脑的独特电信号。随后，通过光遗传实验，他们将光敏蛋白基因引入了特定类型的神经元，并“标记”了每种小脑神经元的DE-电活性。最后，他们使用这些电信号来训练 - 深度研究，并遵循神经元类型小脑记录的活动DE电源。 最新工具不仅将有助于揭示处理小脑信息的机制，而且还激发了其他科学家开发与神经元其他区域中神经活动相匹配的工具，有助于证明各种神经回路的功能，并开辟了治疗神经疾病的新方法。