Neuron-Sonden sind das Gehirn wie nie zuvor (Kavli Roundtable) auszusetzen.



Lindsay Borthwick, Autorin und Redakteurin für die Kavli Foundation, trug dieses Artikels Leben Wissenschaft Experten stimmen: Op-Ed & Einblicke.

Neuronale Sonden sind die Arbeitspferde der Neurowissenschaft, für Neurowissenschaftler so wichtig wie ein Kompass, Kartograph ist. Sie erfassen die elektrische Aktivität der Neuronen in unserem Gehirn – die Buzsaki256 beispielsweise können überwachen fast 250 Zellen auf einmal. Solche Werkzeuge sind unverzichtbar bei der Beschleunigung zuordnen Gehirn Schaltungen, die zugrunde liegen, wie Menschen denken, fühlen und Verhalten. Aber sie sind nur einige der wachsenden Suite von Tools, die das Gehirn wie nie zuvor aussetzt.

Die Buzsaki256, benannt nach New York Universitätsprofessor und neuronale Pionier György Buzsaki, wurde von biomedizinischen Ingenieur Daryl Kipke von NeuroNexus entwickelt. "Es schließlich cool, Werkzeugmacher zu sein", sagte Kipke vor kurzem wie er in eine Präsentation über das Unternehmen Technologien ins Leben gerufen. Er und weitere 13 der landesweit führenden Werkzeughersteller für Hirnforschung waren zu einem zweitägigen Symposium, The Roman Neurotechnologien gehostet von der Columbia University versammelt.

Neurotech verschoben auf Hochtouren mit dem Start der US-Präsident Barack Obama Hirnforschung zur Förderung innovativer Neurotechnologien (Gehirn) Initiative im Jahr 2013. Dessen Herzstück, ist wie der Name schon sagt, Neurotechnologie.

All dies ist schieben Werkzeugmacher an der Front der neurowissenschaftlichen Forschung und wie Kipkes Kommentar schon sagt, erhebt ihren Status.

Nur nach dem Symposium setzte der Kavli Foundation sich mit den Organisatoren um einige bemerkenswerte neue Tools zu besprechen, die bereit sind, um die Wissenschaft des Gehirns zu verwandeln.

Die Teilnehmer waren:

  • Rafael Yuste – Professor für Biologie und Neurowissenschaften an der Columbia University, Direktor des Zentrums für Neurotechnologie und Co-Direktor des am Institut für Hirnforschung. Yuste ist weltweit führend in der Entwicklung von optischen Methoden für Hirnforschung.
  • Liam Paninski – Professor für Statistik an der Columbia University in New York, Co-Direktor des Neurotechnologie-Zentrums und des Zentrums Grossman für die Statistik des Geistes. Mit Statistiken, untersucht er, wie Informationen im Gehirn kodiert ist.
  • Darcy Peterka -Research Scientist an der Columbia University und Direktor der Technologien in der Mitte der Neurotechnologie. Peterka arbeitet an der Entwicklung neuer Methoden für Bildgebung und Steuerung Aktivität im Gehirn.
  • Ken Shepard – Professor für Elektrotechnik und biomedizinische Technik an der Columbia University und Co-Direktor des Zentrums für Neurotechnologie. Seine Forschung konzentriert sich auf die Kombination von Komponenten der biologischen und elektronischen Systemen bioelektronische Geräte erstellen.

Das folgende ist eine editierte Abschrift ein Round-Table-Gespräch. Die Teilnehmer haben bot die Gelegenheit, zu ändern oder bearbeiten Sie ihre Bemerkungen.

Die KAVLI-Stiftung: "Sind neue Wege in der Wissenschaft durch neue Tools viel häufiger als durch neue Konzepte ins Leben gerufen." So sagte Cornelia Bargmann, das beratende Gremium für die Gehirn-Initiative, während ihrem Auftakt-Vortrag auf dem Symposium angeführt. Sind Sie einverstanden?

Rafael Yuste: Tue ich. In der Tat haben wir das genaue Zitat aus der Physiker Freeman Dyson, in einem White Paper schrieben wir für das Brain Activity Map-Projekt, die in der Gehirn-Initiative entwickelt.

In der Regel denken Leute, dass die Revolution in der Wissenschaft ist so einfach wie mit einer neuen Idee. Aber wenn man tiefer graben, die meisten der großen Revolutionen geschehen aufgrund von neuen Werkzeugen. Ein Großteil der Arbeit, die wir in den letzten zwei Tagen gehört wurde über neue Methoden, und sobald wir als Gemeinschaft neue Methoden zu entwickeln, die nächste Generation von Wissenschaftlern werden in der Lage, Dinge zu sehen, die, denen niemand zuvor gesehen hat.

Liam Paninski: Es gibt eine lange Geschichte der theoretischen und computergestützten Ideen in den Neurowissenschaften, die Blochs haben seit Jahren, sogar Jahrzehnten, aber sie gewartet haben die Werkzeuge, um mitzukommen, um sie zu testen. Und das ist das wirklich spannende an wo das Feld heute ist.

TKF: Kannst du mir ein Beispiel geben?

L.P.: Sicher. Ich sah einen Vortrag von Neurowissenschaftler am anderen Tag, einige schöne Arbeit auf das Verständnis des Motion Detection Systems der Fliege getan hat: im Wesentlichen, wie eine Fliege Zahlen heraus, wie es geht. Theorien darüber gibt es schon seit den 1950er Jahren, aber es ist nur im vergangenen Jahr, das Menschen tatsächlich in der Lage, diese Theorien ausführlich zu testen, durch die Zuordnung der Gehirn-Kreisläufe bei der Erkennung von Bewegung gewesen.

Es gibt auch eine Handvoll Theorien darüber, wie Informationen über neuronale Schaltkreise propagiert oder wie Erinnerungen in die Struktur von neuronalen Netzen codiert sind, das wir jetzt in der Lage sind, durch neue Gehirn-Recherche-Tools zu testen. [Von kleinsten Ökosysteme der Erde (Kavli Hangout) lernen]

R.Y.: Heute gab Sebastian Seung, computational Neurowissenschaftler an der Princeton University, ein ähnliches Beispiel für Richtung Selektivität in der Netzhaut von Säugetieren. Er argumentierte, dass es dauerte 50 Jahre für Menschen, um dies herauszufinden und die kritische Fortschritte mit der Einführung neuer Techniken kam. So ist das ein sehr deutliches Beispiel dafür, wie mit neuen Werkzeugen wir fangen diese langjährige Fragen in den Neurowissenschaften zu lösen.

Darcy Peterka: Ich denke, in gewisser Weise hängt jedoch die Unterscheidung zwischen Tools und Ideen Ihre Perspektive. Die Dinge, die Werkzeuge für Neurowissenschaftler geworden sind manchmal grundlegende Entdeckungen in anderen Bereichen wie Chemie oder Physik. Menschen können nicht auf den ersten Wert dieser Entdeckungen außerhalb dieser Felder erkannt haben, aber die Fusion von Ideen zwischen den Disziplinen schafft oft grundlegende Entdeckungen auf neue Weise angewendet.

TKF: Rafa, in Ihre Nachbereitung steht heute rief dich Kavli Futures Symposium "ein schillerndes fest spannende Ideen und neue Daten." Was haben Sie gehört, dass Sie auf Schlemmen bist?

R.Y.: Ich war sehr aufgeregt durch Dinge, die ich nie zuvor, wie die einsetzbaren Elektronik gesehen hatte, der Charles Lieber, Chemiker an der Harvard University, arbeitet. Er bettet elektrischer nanoskaligen Aufnahmegeräte in einem flexiblen Material, das in das Gehirn injiziert werden kann. Ich dachte, es war nur ein spektakuläres Beispiel für eine Labormassstab, die unsere Fähigkeit, Aufzeichnen der Aktivität von Netzwerken von Neuronen verwandeln konnte.

In Bezug auf neue imaging-Tools, hatte ich noch nie gesehen, die Art der Mikroskopie, die der Physiker Jerome Mertz von der Boston University, zeigte: Phasenkontrast-Mikroskopie in Vivo. Er hat ein relativ einfaches Mikroskop, die Art, die meisten von uns in der Schule verwendet verwandelt in ein Werkzeug, um beim dicken Gewebe in Vivo, einschließlich Hirngewebe. Es war wie ein Schluck Wasser.

Auf die rechnerische Seite dachte ich, Konrad Kordings Arbeit auf neuronale Konnektivität sehr erfrischend war. Kording ist der Neurowissenschaftler an der Northwestern University, die zeigten, dass mithilfe von Mathematik, die Verbindungen zwischen den Nervenzellen in den Wurm c. Elegans, weit verbreiteten Modellorganismus, analysieren Sie die verschiedenen Zelltypen unterscheiden können, aus denen sich sein Nervensystem. Ich habe an diesem Problem gearbeitet, mich, aber ich sah es nie aus dem Blickwinkel von ihm vorgeschlagenen.

Alles in allem fühlte ich mich ein wenig wie ein Kind im Süßwarenladen wo alle Süßigkeiten neu war!

L.P.: Der Vortrag von George Church, die als Starthilfe das Human Genome Project und die Gehirn-Aktivität-Map-Projekt mit Rafa geholfen, war nur ein Wunderland der interessante neue Dinge. Er hat offensichtlich getan, einige radikale Wissenschaft in seiner Karriere, aber die Technik, die er sprach — FISSEQ, für die Fluoreszenz in situ RNA Sequenzierung – war wirklich spannend. Es ist eine Weise des Betrachtens der Gene, die ausgedrückt oder eingeschaltet, in lebenden Zellen. Es hat alle Arten von Anwendungen in den Neurowissenschaften. Bekommt er die Technik zuverlässig arbeitet, wird es riesig sein.

D.P.: Jerome Mertz stellte uns auch eine Technologie, die wirklich interessant ist, weil es vereint zwei Felder – Optische Nachrichtentechnik und biologische Bildgebung –, die noch nicht zuvor sehr kraftvoll zuvor kombiniert. Er hat eine unglaublich dünne, flexible Mikroskop entwickelt, die tief in das Gehirn eingefügt werden können. Um es arbeiten, musste er herausfinden, wie man eine Menge von Raumdaten, getragen von Licht durch eine optische Faser, von einem Ende der Faser auf den anderen ohne das Bild zu übertragen. Die Telekommunikations-Industrie hat dieses Problem in Handys bereits gelöst und er hat die Lösung für optische Bildgebung angepasst.

Ken Shepard: Was mir auffiel, ist die kontinuierliche Skalierung der Technologien entwickelt, um die elektrische Aktivität des Gehirns-Aufnahmen zu machen. Sehen wir die Entwicklung der höher und höher Elektrode zählt, lässt uns von immer mehr Zellen aufnehmen.

TKF: Ken, wie Sie gerade ausführte, eines der Hauptthemen des Symposiums war Wege, um die Aktivität von mehr Neuronen zu beobachten – ein Ziel, das von der Gehirn-Initiative geteilt wird. Michael Roukes, vom Kavli Nanoscience Institute an der California Institute of Technology, beklagte gestern die vorhandenen Werkzeuge zur Herstellung von elektrischen Aufnahmen nur Monitor auf einmal ein Paare hundert Neuronen können. Wo ist diese Technologie bewegt?

K.S.: Eines der Probleme ist, dass Solid-State-Elektronik und das Gehirn verschiedene Formfaktoren. Einer von ihnen ist hart und flach; die andere ist rund und matschig. Die Herausforderung besteht darin in Einklang zu bringen diese beiden Dinge, Werkzeuge herzustellen, die als nicht-invasive wie möglich sind. Je weniger invasiv sind, desto weniger Gewebeschaden sie verursachen und je länger Sie können lassen sie im Gehirn. [Der Nanotech-Blick auf das Mikrobiom (Kavli Roundtable)]

Es gibt zwei Möglichkeiten dies zu tun: einer ist, zu versuchen, die Solid-State-Zeug so klein wie möglich, so dass Tool-Entwickler versuchen, die Schäfte zu machen, die die Elektroden enthalten und werden eingefügt in das Gehirn sehr dünn. Tim Harris, Direktor der angewandten Physik am Janelia Research Campus, Teil des Howard Hughes Medical Institute, sagte gestern, dass Sie besser 10 µm machen würde – das ist 10 Millionstel eines Meters – dünn, wenn du kannst. Die zweite Möglichkeit ist die Elektronik flexibel zu machen, wie es Charles Lieber tut. Die Idee ist, dass wenn das Gerät mehr konform ist, wird es mehr akzeptabel für das Gewebe sein.

Wie wir gestern gesehen haben, sind Nanotechnologen beide Ansätze voran und versuchen, ihnen so skaliert von mehr Neuronen gleichzeitig aufnehmen.

TKF: Aber es gibt ein Limit für die Anzahl der Neuronen, die elektrisch Aufnahme sein können, gibt es nicht? Ich denke Michael Roukes argumentiert, dass beträgt 100.000 Neuronen, nachdem die Neurowissenschaften, ein neues Paradigma benötigen.

K.S.: Ja. Eines der Probleme mit elektrischen Aufnahme, die ich, dass Michael wirklich schön erklärt denke, ist Nähe. Sie müssen die Elektroden sehr nah an den Neuronen zu erhalten, die Sie versuchen zu erfassen, was bedeutet, wenn Sie versuchen, eine Menge von Zellen aufnehmen, benötigen Sie eine unglaubliche Dichte an Elektroden. Über 100.000 Neuronen ist es einfach nicht praktikabel.

Was können wir stattdessen? Michael argumentiert, dass optische Werkzeuge von dort übernehmen konnte. In der Tat, ich arbeite mit ihm auf ein Tool nennen wir "integrierten Neurophotonics." Wir empfingen eines der ersten Gehirn Initiative Zuschüsse zu entwickeln. Grundsätzlich sind wir bestrebt die Elemente eines abbildenden Systems-Emitter-Pixel und Detektor-Pixel-Arrays – im Gehirn. Wir werden noch Sonden im Gehirn fest, aber sie werden viel kleiner und daher weniger invasiv. Und weil sie leicht als elektrische Signale erkennen werden, sie brauchen nicht die gleiche Nähe. Wir denken, dass 25 Sonden ausreichen werden, um aufzuzeichnen die gleichzeitig Aktivität von 100.000 Neuronen.

L.P.: Wenn Sie das rechnerische Problem lösen können, die Signale Metallicpulverlacken.

K.S.: Absolut. Ich sah dich leuchten wenn Michael das Zeug zeigte. Es wird eine unglaubliche rechnerische Problem zu sein.

TKF: Die andere große Herausforderung bei Neurotechnologie ist das Problem der Tiefe. Nicht sogar die beste optische Werkzeuge wir haben sehen mehr als etwa einen Millimeter in das Gehirn. Warum ist das so?

D.P.: Das Problem ist, dass ein Lichtstrahl, der nicht sehr weit reisen ohne unscharf verstreut im Gehirngewebe. Menschen arbeiten, um dies zu überwinden durch die Entwicklung von Möglichkeiten, um durch undurchsichtige Materialien sehen, aber die Geräte, die sie entwickelt haben sind immer noch zu langsam, um von praktischem Nutzen, Neurowissenschaftler sein.

L.P.: Astronomen entwickelten Techniken zur Lösung dieses Problems Streuung, die die Aufnahmen von bodengebundenen Teleskopen für atmosphärische Störungen zu beheben. Sie nennen diese adaptiven Optik und es gibt viel Interesse an der Nutzung diese Techniken in der Biologie. Aber die Forschung ist noch in den Kinderschuhen.

D.P.: Ich würde sagen, es gibt zwei Arten von adaptiver Optik. Es gibt traditionelle adaptiver Optik, von der Astronomie. Stellen Sie sich beispielsweise, Blick durch eine Cola-Flasche. Das Bild sehen Sie verzerrt, aber Sie können es immer noch machen. Nun stell dir vor, dass Sie durch eine Eierschale oder ein Stück Papier suchen. Sie würden sehen, Licht, aber keine Form oder Struktur. Das ist näher an das Problem Neurowissenschaftler Gesicht, wenn Sie versuchen, das Gehirn zu Bild. Bis vor kurzem, als Menschen das Problem schwer zu lösen. Aber in den letzten Jahren haben einige Forscher Wege Fokus Licht durch ein Stück Hähnchenbrust verstreut gefunden. Sie haben auch durch die Eierschale und eine Maus Ohr abgebildet. Es ist ziemlich bemerkenswert.

R.Y.: Im Wesentlichen gibt es genügend Stücke im Ort, dass wir uns wirklich vorstellen können, lösen ein Problem, das nur zwei oder drei Jahren unmöglich schien. Und dies ist auf das Zusammenspiel von völlig unterschiedlichen Bereichen: Physiker bei der Arbeit in der Optik, Ingenieure bauen sehr schnell Modulatoren von Licht und Informatiker entwickeln mathematische Ansätze zur Rekonstruktion von Bildern und Aberrationen zunichte. Die Lösung ist also nicht hier, aber der Weg beginnt, klar zu sein.

TKF: Die dritte Herausforderung – und der dritte Schwerpunkt des Symposiums-Berechnung, die Janelias Tim Harris unterstrichen, wenn er gesprochen, wie schwierig es ist, mit den Daten umgehen kommt von einer Elektrode mit nur ein paar hundert Kanälen. Sind experimentelle Neurowissenschaftler vor diejenigen, die darüber nachdenken, wie die Daten verarbeitet und was das alles bedeutet?

L.P.: Ich denke, das ist ein großer Engpass. Gibt es massive Datasets, die immer zur Verfügung, und die Menschen, die die Berechnungswerkzeuge bauen holen, aber es muss viel mehr Investitionen und Fokus in diesem Bereich. Wir sahen das gleiche in der Systembiologie und Genomik, richtig? Die Daten zum ersten Mal, und dann Leute herauszufinden, wie man damit umgeht. Wir sind in der ersten Phase jetzt in den Neurowissenschaften, und ich denke, dass wir gerade beginnen die rechnerische und statistische Infrastruktur aufzubauen, die wir brauchen.

D.P.: Ein weiteres Hindernis für die Verbreitung und Auswertung der Daten ist eine fehlende Standardisierung. Genetiker herausgefunden, eine Möglichkeit zum Speichern und Freigeben von DNA-Sequenzdaten, aber in den Neurowissenschaften ist noch sehr wenig Standardisierung.

L.P.: Das wird irgendwann kommen. Ich glaube nicht, dass das Haupthindernis ist. Was ich sehe, wie gerade jetzt fehlt sind Studenten und Postdocs, die beide Sprachen fließend sind: Berechnung und Neurowissenschaften.

TKF: Liam, glaubst du das Catch-up wird nur zufällig in der Zeit, oder es müssen Anreize geschaffen, Dinge zu bewegen?

L.P.: Das Ziel ist, und wie Neurowissenschaftler immer mehr Daten generieren, sie werden immer verzweifelter mit computational Wissenschaftler arbeiten. Und das bringt mehr Mittel in die rechnerische Reich. Aber auf der anderen Seite fange ich verlieren Auszubildende zu Google und Facebook, was brauchen Menschen, die große Daten analysieren können.

R.Y.: Informatik ist eine der beliebtesten Vertiefungen in der Schule. Ich denke, dass gut für Neurotechnologie sein wird, denn wir müssen Studenten, die gelernt, wie man code wenn sie Mittelschule oder Gymnasium waren. Sie werden völlig fließend mit der Zeit bekommen sie ins Labor, und ich denke, sie führt die Synthese zwischen Informatik und Neurowissenschaften, was zu geschehen hat.

TKF: Auf dem Symposium haben wir viel über neue Bemühungen, die verschiedenen Arten von Zellen zu identifizieren, aus denen sich das Gehirn gehört. Ich denke, die meisten Menschen wären überrascht zu erfahren, dass wir nicht wirklich einen guten Griff darauf. Warum gibt es einen erneuerten Fokus auf diesen?

R.Y.: Neurowissenschaftler in der Vergangenheit viel zu diesem Thema Zelltypen gearbeitet, und es erinnert mich an eine alte Idee von Georg Hegel, der deutsche Philosoph, der argumentiert, dass die Geschichte in eine iterative Weise fortschreitet. Er forderte, dass die dialektische Methode. Sie landen Kreisen wieder auf ein Problem, aber auf einer höheren Ebene, wie eine Spirale.

Mit dem Problem wie viele Zelltypen gibt es im Gehirn, sind wir gehen zurück an den Anfang der Neurowissenschaft, außer wir es auf eine quantitativere Weise tun. Neuroanatomists arbeiten vor 100 Jahren viele Zelltypen identifiziert, aber wir haben keine Nummern, die mit ihnen verbundenen. Jetzt können wir diese Frage neu mit der vollen Kraft der Mathematik und Informatik besuchen. Wir werden wahrscheinlich bestätigen, was wir bereits kennen und diese Hegelschen Spirale auf einer anderen Ebene, in dem wir neue Dinge, denen Menschen nicht sehen entdecken vor, weil sie nicht diese Berechnungswerkzeuge, hochschwenken.

Die Tool-Ausgabe ist ein wichtiger denn der einzige Unterschied zwischen uns und der aus dem 19. Jahrhundert Neuroanatomists ist, dass wir bessere Werkzeuge, die uns vollständigere Daten über das Gehirn geben. Wir sind nicht klüger als sie waren.

L.P.: Diese Zelltypen dienen als Tritte auf tieferen Fragen zur Funktion des Gehirns. Sicher, wenn ich Sie hand Pfähle und Stapel von Daten über verschiedene Zellen, Ihnen Berechnung stehen bestimmte Fragen zu beantworten, wie, was bedeutet es, eine andere Zellentyp sein? Wie viele verschiedene Zelltypen gibt es? Was sind diese Zelltypen für sinnvoll? Aber für mich Zelltyp ist nur ein Ausgangspunkt, ein Werkzeug, das Ihnen weitere interessante Forschung, anstatt das Endziel zu tun.

TKF: Die Schaltungen, die traffic-Informationen durch das Gehirn noch mehr Rätsel als Zelltypen gewesen. Fangen wir sammeln einige Muster in der Weise, dass Gehirn organisiert sind oder wie Schaltungen funktionieren?

R.Y.: Es gab ein Gespräch in dieser Sitzung von Chris Harvey, Neurowissenschaftler an der Harvard University, berührt auf ein Modell für wie neuronale Schaltkreise tätig als Attraktor-Modell bezeichnet. Es ist noch umstritten ob es gilt für Gehirn Schaltungen oder nicht, aber wenn dies der Fall, dies ist die Art des Modells, die weithin für neuronale Schaltkreise in so ziemlich jedes Tier gelten würde. Dennoch ist es sehr schwer zu testen, ob der Attraktor Modell wahr ist oder nicht, weil dabei die Übernahme von Daten aus jedem Neuron in einer Schaltung und der Fähigkeit, die Aktivität dieser Neuronen zu manipulieren so erfordern würde. Das ist nicht etwas, was wir tun können schon jetzt.

L.P.: Sie können an einer Hand Abzählen der neuronalen Schaltkreise, die wir verstehen. Ich denke, es ist einfach zu früh, schon jetzt zu wirklich Rückschlüsse darüber, ob Schaltungen in der Netzhaut tatsächlich diejenigen im Kortex, zum Beispiel aussehen. Vielleicht werden wir in der Lage, in ein Paaren Jahren als einige dieser neuen Methoden für die Überwachung und Manipulation große Anzahl von Neuronen, die online geschaltet.

TKF: John Donoghue an der Brown University, der ist ein weltweit führendes Unternehmen bei der Schaffung von Gehirn-Computer-Schnittstellen, war einer der wenigen Wissenschaftler, die über menschliche Anwendungen der Neurotechnologie gesprochen. Wie eng verbunden sind die Werkzeuge für grundlegende neurowissenschaftliche Forschung und darauf abzielen, Behandlung von Erkrankungen des Gehirns wie Parkinson oder Lähmung?

D.P.: In der Regel die meisten der Neurotechnologien beim Menschen verwendet wird sind ein wenig größer als die im Labor verwendeten und hinken sie wegen des Genehmigungsprozesses. Aber einige multielectrode Arrays, wie jene, dass John Donoghue bei Menschen mit Lähmungen, Mobilität, wiederherzustellen Implantate sind ziemlich ähnlich, was die Leute in modernste Neurowissenschaft Labors verwenden werden, Ratten oder Primaten zu studieren.

R.Y.: Donoghue Labor hat beide Nanowissenschaftlern, die Gebäude sind diese modernste Tools und ein Team, das mit menschlichen Patienten arbeitet. So gibt es Orte, wo diese Technologien sind schnell entwickelten oder adoptierten zu behandeln Erkrankungen des Gehirns oder Wiederherstellung von verlorenen Funktion.

L.P.: Im Moment denke ich, es gibt etwa 20 Technologien, die die verschiedenen Teile des Gehirns in spezifischen medizinischen Kontexten interagieren können. John sprach über Cochlea-Implantate für die Unterstützung mit Hörverlust, Tiefe Hirnstimulation für Parkinson-Erkrankung der Netzhaut-Implantate für Blindheit und in all diesen Fällen gibt es ähnliche grundlegende Wissenschaft Fragen, die Menschen hart arbeiten, um zu bekämpfen. Beispielsweise um zu verstehen, was deep Brain Stimulation tut, Ihr müsst wirklich subkortikale Schaltungen zu verstehen. So ist in einigen Fällen Medizin Grundlagenforschung fahren, das würde nicht wahrscheinlich getan werden, wenn es nicht für die potenziellen Auswirkungen auf die Gesundheit.

Ich begann in John's Lab als er gerade, in multielectrode Aufnahme dabei war. Das ist was mir auf dem Weg zur Statistik, eingestellt, denn es war sehr klar, dass Sie gute statistische Modelle der neuronalen Aktivität, nützliche neuronale Prothesen zu entwickeln benötigt.

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