麸皮中的神经元提供丰富的信息；从电活动的模式，它的形状，以及基因的潜在特征，以及特定的基因在什么情况下被激活。
然而，由于我们对大脑内部活动的知识和范围有限，以及获取这些信息的艰巨困难，世界上只有少数实验室专门进行了研究，以研究这一原因。
现在，科学家们开发了一种新方法，可以自动化从大脑神经元中汇编的信息。
麻省理工学院Benesse职业发展副教授Ed Boyden和佐治亚理工学院机械工程助理教授Craig Forest合作并加入了他们的实验室，开发了一种自动定位和记录来自活体大脑神经元的信息的过程的方法。
通过使用计算机算法引导的机械臂来检测大脑中的这些细胞，这种新方法可以识别和记录来自神经元的信息，其准确性比人类技术人员更快、更好。森林说：
“我们的团队从一开始就是跨学科的，这使我们能够将精密机器设计的原理应用于活体大脑的研究。”
该小组将一项名为“全细胞膜片钳”的30年前的技术现代化和自动化；这项技术包括将一根小的中空玻璃吸管与神经元的细胞膜接触，并在神经元上挖一个小洞来记录它们的电活动。
为了彻底改变这项技术，科学家们建造了一个机器人手臂来提高精确度，并减少一根进入大脑的吸管——用千分尺——这对于人类来说是不可能的。
通过结合麻省理工学院和佐治亚理工学院的专业，这一新发展有效地消除了数月强化训练的需要，并可用于获得有关活体大脑和细胞活动的更广泛和详细的信息。
此外，这项技术最终可以用于填补大脑中成千上万种不同类型的活细胞的空白——电脉冲和细胞如何连接和工作，以及如何与患有阿尔茨海默病、帕金森病和癫痫等疾病的细胞进行斗争。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，结合了电和电路特征的细胞的分子描述仍然难以捉摸。如果我们真的可以描述疾病如何改变活体大脑中特定细胞的分子，这可能会导致人们找到更好的药物靶点。”
除了有助于进一步了解神经科学，研究小组还希望它可以激励其他人在包括光遗传学在内的领域开发自己的技术改进——使用光瞄准神经回路，并了解光如何影响大脑。
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