计算神经生物学：为临床康复应用提供重要基础

　　“计算神经学是近年来迅猛发展的关于神经系统功能研究的一个新的交叉学科。它吸收了数学、物理学等基础理论，以及信息科学等相关领域的研究理论和方法来研究神经科学所关心的大脑工作原理。”在第三次中国科协论坛“2009计算神经生物学高层战略研讨会”上，与会专家这样描绘了计算神经生物学的内涵。

　　专家介绍，计算神经生物学是计算生物学的一个重要领域，也是神经科学的一个重要分支。就学科发展规律而言，计算神经生物学的发展得益于数理科学和计算机科学的新进展。而脑的复杂性及其神奇的计算和决策能力，又吸引了众多的数理科学家和信息科学家从计算和建模的角度进研究。这种局面大大促进了计算神经生物学的进步。

　　传统上，对系统活动过程的定量描述，在很大程度上依赖于概率论和统计学；而神经系统则由于内部结构的多层次和非均一的特点，使得对它不能像对待结构均一的物理或化学系统那样归一化地处理。近年来，数理科学基础理论的新进展，提出了研究复杂体系的理论方法。这些理论方法可以普遍应用于生命体的不同功能系统，包括对神经系统功能的研究。另一方面，采集、存储、计算等技术的进步使得对生物体的动态连续监测成为可能。

　　据悉，目前国内计算神经生物学研究领域覆盖了感觉系统神经生物学（视觉、听觉、嗅觉、痛觉）、运动控制系统神经生物学、高级脑功能（学习与记忆、多模态感知融合）等。研究工作主要在于应用数学工具、物理学和控制理论的思想，对实验数据进行深层次的分析，加深对实验结果的理解。从所研究的标本层次来看，目前国内的计算神经生物学研究包括：突触功能调节对神经元活动特性的调控、单神经元功能建模、神经元群体功能建模、单个神经元活动对信息的编码、群体神经元活动对信息的编码、神经元网络活动特性的研究等。这些工作的意义不仅在于对神经系统活动的生物学过程和生物学意义的理解，同时为人工智能的发展和临床康复应用提供了重要基础。

　　与会专家认为，随着实验数据的积累、数据采集和处理能力的提高、复杂系统基础理论的发展、人类对于认识生命系统的新要求等，将推动计算神经生物学迅速成为科学技术发展最重要的生长点之一。 (责任编辑：glia)

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