哥倫比亞大學戴維·蒂博多小組近日公布了一項新技術，哥倫工具可以將復雜的比亞包幫神經元數據轉化為視聽格式，進而形成伴有音樂的大學“影視作品”，以便于深度探索和揭示大腦在某些行為過程中的視聽神經具體狀態。這一突破性成果發表在21日的助研《公共科學圖書館：綜合》雜志。
技術革新使實時跟蹤清醒狀態下大腦各個部位活動成為可能。究者據比如通過觀察老鼠在進行某一指定行為或受到特定刺激時，探索科學家們可以了解他們的元數大腦活動情況。但是哥倫工具這類研究所產生的海量數據使得找到隱藏在背后的大腦運轉規律變得困難。
早前有研究顯示，比亞包幫一些大腦成像結果可以轉化為聽覺表示。大學在此啟發下，視聽神經蒂博多團隊研發出一套多功能軟件，助研可以根據多種腦成像和實驗室動物行為錄像生成視聽資料。究者據
研究人員隨后在三組不同實驗條件下進行測試，探索展示了如何將多種腦成像數據轉化為視聽形式。
此工具包利用了早先收集的2D寬視場光學映射數據，這些數據呈現老鼠在進行各類行為如奔跑或理毛等時的神經活動和腦血流狀況。
神經元活動則以鋼琴旋律表示，不同音調表示不同腦區的活動程度；血液流動信息則用小提琴音表演示。這種視聽結合的方式生動展現了神經元活動和血流之間的關聯性。研究人員將老鼠行為錄像與之匹配后，可快速識別出哪種大腦活動模式對應何種行為。
研究團隊表示，雖然這套工具無法取代神經影像數據的精確量化分析，但它可以幫助科研人員從海量數據集中發掘可能被忽略，卻具有重要價值的模式。
作為由緊密連接的神經元組成的巨大網絡，①我們的感知、思考、行動皆基于神經元活動；②然而，神經元的電化學信號（他們之間的通訊和協調方式）極其復雜，也是當今腦科學研究的重點所在?，F在，這項將原本復雜的腦部活動數據轉化為充滿韻律感的鋼琴協奏曲和小提琴交響曲形式的創新，既增添了科學與藝術相互交融的美感，也使得科學家們能夠更為直觀地理解和處理神經元信息。
