仮想ラットは、ディープラーニングを使用して作成されました。これは、コンピューターが明示的にプログラムされずにデータから学習できるようにするタイプのAIです。研究者は、ラットの脳の活動と動きに関するデータの大規模なデータセットでAIを訓練しました。このデータは、実際のラットの脳の活動と動きを正確に模倣できる仮想ラットを作成するために使用されました。
仮想ラットにより、研究者は、脳が以前に不可能な方法でどのように動きを制御するかを研究することができました。たとえば、彼らは脳がさまざまな刺激にどのように反応するか、そしてそれが動きをどのように計画し、実行するかを研究することができました。彼らはまた、脳が動きに影響を与える怪我や病気をどのように補償するかを研究することができました。
この研究の結果は、動きに影響を与える神経障害の治療に影響を与えます。たとえば、研究者は、脳が他の脳領域を使用して、動きの原因となる脳領域である運動皮質の怪我を補うことができることを発見しました。この発見は、脳がこれらの怪我を補うのに役立つパーキンソン病や脳卒中の新しい治療を開発することが可能である可能性があることを示唆しています。
仮想ラットは、脳を研究するための強力な新しいツールです。研究者は、動きに影響を与えるさまざまな神経障害の新しい治療法を開発するのに役立ちます。
