Команда разработала новые экспериментальные и вычислительные методы, которые позволяют с единичной точностью показывать, какие области мозга активны в течение суток. Исследование выполнено на мышах и опубликовано в PLOS Biology.
В проекте участвовали группы из трёх стран. Учёные из Университета Мичигана создали математические и вычислительные рабочие процессы. Группы из Японии и Швейцарии подготовили опытные инструменты; японская команда в RIKEN использовала световую листовую микроскопию и генетическую маркировку, чтобы активные нейроны светились на трёхмерных изображениях.
Главный результат — устойчивый сдвиг активности в мозге по суточному циклу: при пробуждении активность чаще начинается в глубоких, субкортикальных слоях, а затем смещается к коре. Исследователи надеются найти сигнатуры усталости и оценивать готовность к работе в ответственных ситуациях.
Сложные слова
- экспериментальный — связанный с лабораторным исследованием и проверкойэкспериментальные
- вычислительный метод — способ анализа данных с помощью компьютеравычислительные методы
- точность — степень правильности измерения или оценкиточностью
- суточный цикл — период активности и отдыха в суткисуточному циклу
- субкортикальный — находящийся под корой головного мозгасубкортикальных
- генетическая маркировка — пометка клеток с помощью генов или ДНКгенетическую маркировку
Подсказка: наведите, сфокусируйтесь или нажмите на выделенные слова, чтобы увидеть краткие определения прямо во время чтения или прослушивания.
Вопросы для обсуждения
- Какие преимущества может дать возможность оценивать готовность к работе по активности мозга?
- Какие трудности могут возникнуть при переносе результатов исследований с мышей на людей?
- Нужно ли, по вашему мнению, учитывать суточные циклы при планировании рабочего времени? Почему?
Похожие статьи
Учёные сохраняют безопасность больших языковых моделей
Исследователи из North Carolina State University изучили, как улучшить безопасность больших языковых моделей. Они предложили метод замораживания критичных нейронов при донастройке, чтобы уменьшить опасные ответы и не потерять качество работы модели.
Носимый датчик для ранней диагностики хрупкости у пожилых
Учёные из Университета Аризоны создали носимое устройство с искусственным интеллектом, которое на ноге выявляет ранние признаки хрупкости у пожилых людей. Анализ выполняется прямо в приборе, а результаты отправляются на смартфон.
