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”模型，加速神经科学研究**
🔗 [原文链接](https://www.news-medical.net/news/20250410/AI-powered-digital-twin-of-mouse-visual-cortex.aspx)
斯坦福医学院的研究人员及其合作者利用 **人工智能 (Artificial Intelligence, AI)** 模型，成功构建了一个用于模拟小鼠大脑中处理视觉信息部分的 **“数字孪生” (digital twin)**。
这个 AI 驱动的数字孪生模型旨在高度逼真地模拟真实小鼠视觉皮层的复杂结构和动态功能。研究团队将其功能类比为飞行员训练时使用的飞行模拟器：正如飞行员可以在模拟器中安全地练习各种操作和应对紧急情况，神经科学家们现在也可以在这个虚拟的大脑模型上进行各种实验，而无需直接操作真实的生物体。
**核心优势与意义：**
* **虚拟实验平台：** 该模型为科学家提供了一个强大的 *in silico*（计算机模拟）实验平台。研究人员可以在这个平台上测试关于大脑视觉处理机制的各种假设，观察不同刺激下模拟神经元的活动模式和相互作用。
* **加速研究进程：** 通过模拟实验，可以更快地迭代研究思路，验证或排除某些理论，从而显著加速对视觉皮层乃至整个大脑工作原理的理解。
* **补充传统研究：** 这种方法是对传统 *in vivo*（活体）和 *in vitro*（体外）研究的重要补充，能够在某些方面克服传统方法的局限性，例如进行更大规模、更长时间或更精细控制变量的模拟实验。
* **伦理考量：** 在某些情况下，这种高度逼真的模拟可能有助于减少或优化未来研究中对实验动物的需求，符合科学研究中的 3R 原则（Replacement, Reduction, Refinement）。
虽然研究摘要中并未详细说明所使用的具体 AI 模型类型（例如是基于深度学习的 Neural Networks 还是其他计算模型），但这项工作的成果清晰地展示了 AI 技术在模拟复杂生物系统方面的巨大潜力。通过构建大脑特定区域的数字孪生，AI 不仅能够帮助我们解开大脑的奥秘，也为神经科学领域开辟了全新的研究范式和探索途径。此项研究代表了 AI 在复杂生物系统建模方面的重要进展。