2025年4月10日
📌 **1. 斯坦福大学利用 AI 构建小鼠视觉皮层数字孪生，革新神经科学研究**
🔗 [原文链接](https://www.news-medical.net/news/20250410/AI-powered-digital-twin-of-mouse-visual-cortex.aspx)
正如飞行员可以在飞行模拟器中反复练习高难度操作一样，神经科学家们或许很快就能在一个高度逼真的虚拟大脑模型中进行复杂的生物实验。斯坦福大学医学院的研究人员及其合作者近日宣布，他们利用先进的人工智能（AI）技术，成功构建了小鼠大脑视觉皮层的“数字孪生”（digital twin）。
这项突破性研究为理解大脑处理视觉信息的基本机制开辟了新途径。视觉皮层是大脑中负责解析眼睛所接收信息的关键区域。通过创建一个计算模型来精确模拟这部分大脑的结构和功能，科学家们能够：
* **进行虚拟实验：** 在数字孪生上测试关于视觉处理的各种假设，观察不同刺激下神经元活动的模拟反应，而无需进行耗时且复杂的活体动物实验。
* **加速研究进程：** 模拟实验可以快速迭代，大大缩短了验证科学理论所需的时间。研究人员可以模拟基因突变、药物干预或不同环境条件对视觉皮层功能的影响。
* **减少动物使用：** 这个 AI 驱动的模型有望减少实验中对小鼠的需求，符合动物福利伦理，并降低了研究成本。
* **理解复杂系统：** 大脑是一个极其复杂的系统。数字孪生提供了一个可控的环境，帮助科学家梳理视觉信息处理过程中涉及的庞大神经网络（Neural Networks）和信号通路。
该研究团队利用了大量关于小鼠视觉皮层的解剖学和生理学数据，结合复杂的 AI 算法（可能涉及深度学习等技术）来训练模型，使其能够模拟真实大脑对视觉刺激的反应模式。这个“数字孪生”不仅是对物理结构的复制，更是对功能动态的模拟，标志着计算神经科学领域的一个重要进展。
未来，这种数字孪生技术有望扩展到大脑的其他区域，甚至最终应用于模拟更复杂的人类大脑功能。它不仅对基础神经科学研究具有重要意义，也可能为开发针对视觉障碍、神经退行性疾病（如阿尔茨海默病）等的新疗法提供强大的工具。这项研究展示了 AI 在推动生物医学前沿探索方面的巨大潜力。