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L’intelligence artificielle et les modèles informatiques de cellules cérébrales ouvrent la porte à des expériences impossibles en laboratoire

Écrit dans l’article du 9 août du magazine rapports de celluleLes scientifiques ont expliqué que leurs modèles informatiques sont les premiers à collecter des ensembles de données à partir de différents types d’expériences de laboratoire, fournissant une image complète de l’activité électrique, génétique et biologique de neurones individuels.


Pour créer les modèles, les chercheurs ont utilisé deux ensembles de données différents sur le cortex visuel primaire de la souris, la zone du cerveau qui traite les informations provenant de l’œil. Le premier ensemble de données a fourni des images génétiques complètes de dizaines de milliers de cellules individuelles, tandis que le second a corrélé les réponses électriques et les propriétés physiques de 230 cellules de la même région du cerveau.


« Nous présentons un flux de travail d’optimisation informatique pour générer 9200 modèles à partir de neurones uniques avec des connexions actives. Ces modèles sont basés sur 230 expériences d’électrophysiologie in vitro suivies d’une reconstruction morphologique à partir du cortex visuel de la souris. Nous avons montré que, contrairement à la croyance populaire, les modèles sont des représentations robustes d’expériences de types de cellules individuelles et corticales telles que définies par l’électrophysiologie cellulaire ou le transcriptome », ont déclaré les auteurs de l’étude.


Les modèles peuvent être utilisés pour tester des théories qui nécessiteraient des dizaines d’expériences en laboratoire, selon le Dr Costas Anastasio, auteur principal de l’étude et chercheur au Département de neurochirurgie de Cedars-Sinai.


« Imaginez que vous vouliez étudier comment 50 gènes différents affectent les processus biologiques d’une cellule », a déclaré Anastasio dans un communiqué. « Vous devrez créer une expérience distincte pour » éliminer « chaque gène et voir ce qui se passera. En utilisant nos modèles informatiques, nous pourrons modifier les recettes de ces marqueurs génétiques pour autant de gènes que nous le souhaitons et prédire ce qui se passera. .”

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