TypeScript Neuromokslas: Smegenų veiklos tipo saugos architektūra globaliai ateičiai

Žmogaus smegenys, neprilygstamo sudėtingumo organas, generuoja stulbinantį duomenų kiekį. Nuo subtilaus individualių neuronų elektrinio šnabždesio iki didingos funkcinio smegenų tinklo simfonijos – neuromokslas stengiasi iššifruoti šiuos sudėtingus signalus, kad suprastų pažinimą, emocijas ir ligas. Tačiau pats šių duomenų turtingumas ir įvairovė kelia didžiulį iššūkį: kaip užtikrinti nuoseklumą, tikslumą ir interpretuojamumą daugybėje mokslinių tyrimų laboratorijų, įvairiose metodologijose ir besikeičiančiose technologinėse aplinkose visame pasaulyje? Būtent čia susilieja iš pažiūros skirtingi neuromokslo ir programinės įrangos inžinerijos „tipo saugos" pasauliai.

Įsivaizduokite, kad bandote surinkti sudėtingą mašiną, tarkime, sudėtingą robotinę ranką, neturėdami aiškių kiekvieno komponento specifikacijų. Kai kurios dalys gali būti pažymėtos skirtingais vienetais, kitos gali turėti dviprasmiškus jungties taškus, o kai kurių gali net visai trūkti. Rezultatas būtų chaosas, gedimas ir didžiulė kova dėl bendradarbiavimo. Daugeliu atžvilgių, neuromokslo duomenys šiuo metu veikia panašioje, dažnai „netipizuotoje", aplinkoje. Šiame tinklaraščio įraše nagrinėjama, kaip TypeScript principai, galinga kalba, kuri į JavaScript įdiegia tipo saugą, gali būti konceptualiai ir praktiškai pritaikyti neuromokslui, pradedant didesnio tikslumo, atkuriamumo ir pasaulinio mokslinio bendradarbiavimo erą – koncepciją, kurią mes vadiname TypeScript Neuromokslas: Smegenų veiklos tipo sauga.

Nestruktūruota simfonija: kodėl neuromokslo duomenims reikalinga tipo sauga

Neuromokslo tyrimai apima neįtikėtiną modalumų spektrą, kurių kiekvienas prisideda prie unikalių smegenų dėlionės dalių. Mes matuojame elektrinį aktyvumą elektroencefalografija (EEG) ir elektrokortikografija (ECoG), vaizduojame smegenų struktūrą ir funkciją magnetinio rezonanso tomografija (MRI, fMRI), atvaizduojame neuralinius ryšius difuzijos tenzoriaus vaizdavimu (DTI) ir įrašome individualių neuronų aktyvumą elektrofiziologija. Be to, mes gilinamės į genetiką, proteomiką, elgesio tyrimus ir net kompiuterinius modelius, kurie imituoja neuralinius grandynus.

Šis daugiarūšis metodas yra neįtikėtinai galingas, tačiau jis taip pat sukuria susiskaidžiusią duomenų ekosistemą. Duomenys iš vienos laboratorijos fMRI skaitytuvo gali būti saugomi kitu formatu nei kito, arba naudoti skirtingas smegenų sričių pavadinimų suteikimo taisykles. Tyrėjas, tiriantis vieno vieneto veiklą, gali naudoti skirtingus vienetus ar atrankos dažnius nei kolega, tiriantis vietinius lauko potencialus. Šis standartizacijos trūkumas sukelia keletą svarbių problemų:

• Sąveikumo iššūkiai: Duomenų integravimas iš įvairių šaltinių tampa monumentali užduotis, reikalaujanti didelio duomenų tvarkymo ir transformavimo. Tai dažnai sunaudoja didelę dalį tyrimų laiko, kurį kitaip būtų galima skirti analizei ir atradimams.

• Atkuriamumo krizė: Neturint aiškių, aiškių duomenų tipų apibrėžimų ir jų numatomų savybių, kitiems tyrėjams neįtikėtinai sunku pakartoti eksperimentus ar patvirtinti išvadas. Tai prisideda prie platesnės „atkuriamumo krizės" moksle.

• Klaidų sklaida: Nesutampantys duomenų tipai (pvz., bandant naudoti eilutės reikšmę ten, kur tikimasi skaitinio ID, arba neteisingai interpretuojant vienetus) gali sukelti subtilių, bet reikšmingų klaidų, kurios plinta per analizės vamzdynus, potencialiai anuliuodamos rezultatus.

• Ribotas globalus bendradarbiavimas: Kai duomenys nėra standartizuoti arba aiškiai tipizuoti, dalijimasis jais per tarptautines sienas, tarp institucijų su skirtinga duomenų infrastruktūra ar net tarp tyrėjų toje pačioje laboratorijoje tampa kliūtimi. Patekimo į bendradarbiavimą barjeras žymiai pakyla.

• Saugos problemos neurotechnologijose: Tobulėjant smegenų ir kompiuterių sąsajoms (BCI) ir neuroprotezams, klaidos interpretuojant smegenų signalus arba išduodant komandas dėl netipizuotų duomenų gali turėti rimtų, realių saugos pasekmių pacientams.

Šie iššūkiai pabrėžia didžiulį poreikį labiau struktūruoto, aiškaus požiūrio į neuromokslo duomenų tvarkymą. Būtent čia TypeScript filosofija siūlo įtikinamą sprendimą.

TypeScript šerdis: smegenų duomenų vientisumo paradigma

TypeScript iš esmės yra apie lūkesčių apibrėžimą. Tai leidžia kūrėjams apibūdinti savo duomenų ir objektų „formą", užkertant kelią galimoms klaidoms kūrimo metu (kompiliavimo metu), o ne vykdymo metu. Trumpai apžvelkime pagrindinius jo principus ir susiekime juos su neuromokslu.

Kas yra tipo sauga?

Programavime tipo sauga reiškia, kiek kalba apsaugo nuo tipo klaidų. Tipo klaida įvyksta, kai operacija atliekama su netinkamo duomenų tipo reikšme (pvz., bandant pridėti eilutę prie skaičiaus). TypeScript, būdama statinio tipo JavaScript superrinkiniu, leidžia kūrėjams aiškiai apibrėžti kintamųjų, funkcijų parametrų ir grąžinimo reikšmių tipus. Tai prieštarauja dinamiškai tipizuotoms kalboms, kuriose tipo patikrinimas dažnai atliekamas tik vykdymo metu.

Pagrindiniai tipo saugos pranašumai:

• Ankstyvas klaidų aptikimas: Klaidų aptikimas dar prieš paleidžiant kodą, sutaupant daug derinimo laiko.

• Pagerintas kodo skaitomumas: Aiškūs tipai veikia kaip savęs dokumentacija, todėl kodą lengviau suprasti ir prižiūrėti.

• Pagerinta kūrėjo patirtis: Integruotos kūrimo aplinkos (IDE) gali suteikti intelektualų automatinį užbaigimą, perkodavimo įrankius ir tiesioginį atsiliepimą apie tipo neatitikimus.

• Perkodavimo pasitikėjimas: Žinojimas, kad tipo patikrinimai įspės apie esminius pakeitimus, leidžia saugiau modifikuoti esamas kodo bazes.

TypeScript įrankiai tipo saugai

TypeScript teikia platų funkcijų rinkinį tipams apibrėžti ir įgyvendinti:

• Sąsajos: Apibrėžkite struktūrą arba „sutartį", kurios turi laikytis objektai. Tai yra pagrindinis dalykas apibrėžiant neuromokslo duomenų schemas.

              interface NeuronActivity {
    neuronId: string;
    timestamp: number; // in milliseconds
    firingRate: number; // spikes per second
    electrodeLocation: { x: number; y: number; z: number };
    neurotransmitterType?: "GABA" | "Glutamate" | "Dopamine"; // Optional property
  }
              
  
                
                  Copy
                
              
            

• Tipo slapyvardžiai: Sukurkite naujus tipų pavadinimus, pagerindami skaitomumą ir prižiūrimumą.

              type BrainRegionId = string;
      type Microvolts = number;
              
  
                
                  Copy
                
              
            

• Enumeracijos: Apibrėžkite pavadintų konstantų rinkinį, naudingą kategoriniams duomenims, pvz., smegenų būsenoms ar eksperimentinėms sąlygoms.

              enum BrainState {
        RESTING = "resting_state",
        TASK_ACTIVE = "task_active",
        SLEEP = "sleep_state"
      }
              
  
                
                  Copy
                
              
            

• Generiniai tipai: Leidžia rašyti komponentus, kurie gali veikti su įvairiais duomenų tipais, tuo pačiu užtikrinant tipo saugą. Tai labai svarbu kuriant lanksčius duomenų apdorojimo vamzdynus.

              interface DataProcessor<TInput, TOutput> {
        process(data: TInput): TOutput;
      }
              
  
                
                  Copy
                
              
            

• Sąjungos ir sankirtos tipai: Sujunkite tipus, kad atspindėtumėte duomenis, kurie gali būti vienas iš kelių tipų (sąjunga) arba turi turėti savybių iš kelių tipų (sankirta).

              type NeuroImage = "fMRI" | "EEG" | "MEG"; // Union
      interface LabeledData extends ImageData, AnnotationData {} // Intersection
              
  
                
                  Copy
                
              
            

Dabar susiekime tai su smegenimis.

Smegenys kaip „tipo saugi" sistema: analogija

Pačios smegenys veikia neįtikėtinai tiksliai, dažnai apibūdinamos kaip labai specializuota, savaime organizuojanti sistema. Kiekvienas neuronas, glia ląstelė ir neurotransmiteris turi specifinį vaidmenį arba „tipą", apibrėžtą jo genetine ekspresija, morfologija, jungiamumu ir biocheminėmis savybėmis. Jaudinantis neuronas elgiasi kitaip nei slopinantis; dopamino receptorius veikia kitaip nei serotonino receptorius. Sinapsės turi apibrėžtas plastiškumo ir perdavimo taisykles. Iš šios perspektyvos smegenys iš esmės yra „tipo saugi" biologinė sistema. Kai šie biologiniai „tipai" sutrikdomi – tarkime, dėl genetinių mutacijų, ligų ar sužalojimų – rezultatas yra „tipo klaida", kuri pasireiškia kaip neurologinė ar psichiatrinė disfunkcija.

TypeScript principų taikymas neuromokslui yra ne tik duomenų valdymas; tai apie šios vidinės biologinės tipo saugos modeliavimą mūsų skaičiavimo sistemose. Tai apie tai, kad mūsų skaitmeniniai smegenų veiklos atvaizdai tiksliai atspindėtų jo biologinę realybę ir apribojimus.

Praktinis TypeScript neuromokslo taikymas: aiškumo architektūra

„TypeScript Neuromokslo" potencialus taikymas yra didžiulis, darantis įtaką kiekvienam tyrimų vamzdyno etapui nuo duomenų rinkimo iki publikavimo ir vėliau.

1. Neuromokslo duomenų formatų standartizavimas: universali kalba

Vienas iš greičiausių pranašumų yra galimybė apibrėžti aiškias, mašininiu būdu nuskaitomas schemas neuromokslo duomenims. Tokios iniciatyvos kaip Brain Imaging Data Structure (BIDS) ir Neurodata Without Borders (NWB) yra galingi žingsniai standartizavimo link. TypeScript gali papildyti šias pastangas, pateikdamas oficialų, programinį būdą įgyvendinti šiuos standartus, padarydamas juos patikimesnius ir patogesnius kūrėjams.

Apsvarstykite EEG duomenis, kurie dažnai apima sudėtingus metaduomenis:

            interface ChannelInfo {
  name: string;
  type: "EEG" | "ECG" | "EOG" | "EMG" | "AUX";
  unit: "microvolts" | "millivolts" | "mV" | "uV"; // Standardizing units
  location?: { x: number; y: number; z: number } | string; // 3D coordinates or standard label
}

interface RawEEGRecording {
  subjectId: string;
  sessionId: string;
  experimentId: string;
  acquisitionTimestamp: Date; // Using Date type for consistency
  samplingRateHz: number;
  channels: ChannelInfo[];
  data: number[][]; // [channelIndex][sampleIndex]
  events: EEGEvent[];
}

interface EEGEvent {
  label: string;
  timestamp: number; // in seconds relative to acquisitionTimestamp
  duration?: number; // Optional duration in seconds
  type: "Stimulus" | "Response" | "Marker";
}
            

              
                Copy
              
            
          

Apibrėždama tokias sąsajas, Tokijo tyrimų komanda gali užtikrintai apdoroti Berlyno komandos duomenis, žinodama, kad duomenys atitinka tas pačias struktūrines ir semantines taisykles. Tai labai sumažina duomenų konvertavimui ir klaidų tikrinimui skiriamą laiką, pagreitindama pasaulinius bendradarbiavimo projektus.

2. Patikimų neuralinių modeliavimo modelių kūrimas: skaitmeninių gedimų prevencija

Skaičiavimo neuromokslas labai priklauso nuo neuralinių tinklų modeliavimo, nuo vieno neurono modelių iki didelio masto smegenų modeliavimo. Šie modeliai apima daugybę parametrų, lygčių ir jungiamumo taisyklių. Tipo klaidos šiuose modeliavimuose gali lemti netikslius rezultatus, nestabilumą ar net gedimus.

            interface NeuronParameters {
  restingPotential: number; // in millivolts
  membraneCapacitance: number; // in nanofarads
  inputResistance: number; // in megaohms
  thresholdVoltage: number; // in millivolts
  refractoryPeriodMs: number;
  modelType: "Hodgkin-Huxley" | "Leaky-Integrate-and-Fire";
}

interface SynapticConnection {
  preSynapticNeuronId: string;
  postSynapticNeuronId: string;
  weight: number; // often between -1.0 and 1.0
  delayMs: number;
  neurotransmitter: "Glutamate" | "GABA" | "Acetylcholine";
  plasticityRule?: "STDP" | "Hebbian"; // Optional rule for learning
}

// A simulation function typed with generics for flexibility
function runSimulation<TInput, TOutput>(
  model: NeuralModel<TInput, TOutput>,
  inputData: TInput
): TOutput { /* ... */ }
            

              
                Copy
              
            
          

Čia TypeScript užtikrina, kad apibrėžiant neuroną ar sinapsinį ryšį, visos numatomos savybės būtų pateiktos ir būtų teisingo tipo ir vieneto. Tai apsaugo nuo scenarijų, kai modeliavimas tikisi įtampos „milivoltais", bet gauna ją „voltais" dėl kodavimo klaidos, arba kai netyčia praleidžiamas svarbus parametras. Tai apie skaitmeninių brėžinių kūrimą, kurie kuo labiau atitiktų biologinę realybę.

3. Saugių smegenų ir kompiuterių sąsajų (BCI) ir neurotechnologijų kūrimas

BCI sparčiai tobulėja, siūlydama komunikacijos būdus, protezų valdymą ir net terapines intervencijas. Šiose kritinėse srityse svarbiausia yra smegenų signalų vientisumas ir teisinga interpretacija. Tipo neatitikimas BCI sistemoje gali lemti neteisingai suveikiantį protezą, neteisingą komunikaciją arba saugos pavojų.

            interface RawBrainSignal {
  sensorId: string;
  timestamp: number; // in Unix milliseconds
  value: number; // Raw ADC value, or voltage
  unit: "ADC" | "mV" | "uV";
}

interface DecodedBrainCommand {
  commandType: "MoveArm" | "SelectObject" | "CommunicateText";
  targetX?: number;
  targetY?: number;
  targetZ?: number;
  textMessage?: string;
  confidenceScore: number; // probability of correct decoding
}

// Function to process raw signals into commands
function decodeSignal(signal: RawBrainSignal[]): DecodedBrainCommand {
  // ... decoding logic ...
  return {
    commandType: "MoveArm",
    targetX: 0.5,
    targetY: 0.2,
    confidenceScore: 0.95
  };
}
            

              
                Copy
              
            
          

Naudojant TypeScript, sistema gali būti sukurta taip, kad aiškiai tikėtųsi specifinių smegenų signalų tipų ir generuotų specifinius komandų tipus. Tai prideda svarbų saugos ir patikimumo sluoksnį, kuris ypač svarbus medicinos lygio neuro-prietaisams, kurie vis dažniau diegiami įvairiose klinikinėse aplinkose visame pasaulyje.

4. Daugiarūšių neuromokslo duomenų analizė: holistinis supratimas

Šiuolaikinis neuromokslas dažnai integruoja duomenis iš kelių modalumų – pvz., sujungia fMRI smegenų veiklą su genetiniais profiliais ir elgesio balais. Valdyti skirtingas duomenų struktūras, užtikrinti, kad jos tinkamai sutaptų, ir kurti patikimus analizės vamzdynus yra didelis iššūkis. TypeScript gali padėti apibrėžti, kaip šie skirtingi duomenų tipai gali būti sujungti ir analizuojami neprarandant nuoseklumo.

            interface FMRIActivationMap {
  subjectId: string;
  roiId: string; // Region of Interest ID
  meanActivation: number; // e.g., BOLD signal change
  p_value: number;
  contrastName: string;
}

interface GeneticMarker {
  subjectId: string;
  geneId: string;
  allele1: string;
  allele2: string;
  snpId: string; // Single Nucleotide Polymorphism ID
}

interface BehavioralScore {
  subjectId: string;
  testName: "VerbalFluency" | "WorkingMemory" | "AttentionSpan";
  score: number;
  normativePercentile?: number;
}

// An intersection type for a combined subject profile
type ComprehensiveSubjectProfile = FMRIActivationMap & GeneticMarker & BehavioralScore;

// A function to analyze combined data, ensuring all necessary types are present
function analyzeIntegratedData(
  data: ComprehensiveSubjectProfile[]
): StatisticalReport { /* ... */ }
            

              
                Copy
              
            
          

Naudodami sąjungos ir sankirtos tipus, tyrėjai gali aiškiai apibrėžti, kaip atrodo „sujungtas duomenų rinkinys", užtikrindami, kad bet kuri analizės funkcija gautų visą reikiamą informaciją numatytu formatu. Tai palengvina tikrai holistines analizes, pereinant nuo susiskaidžiusių įžvalgų prie labiau integruoto smegenų funkcijos supratimo.

5. Globalaus bendradarbiavimo ir duomenų dalijimosi palengvinimas: silų griovimas

Galbūt vienas iš labiausiai transformuojančių TypeScript neuromokslo poveikių yra jo potencialas skatinti neprilygstamą pasaulinį bendradarbiavimą. Didelio masto iniciatyvos, tokios kaip Human Brain Project (Europa), BRAIN Initiative (JAV) ir įvairios pastangos Azijoje, Afrikoje ir Lotynų Amerikoje, generuoja didžiulius duomenų rinkinius. Galimybė sklandžiai dalytis, integruoti ir bendrai analizuoti šiuos duomenis yra labai svarbi siekiant pagreitinti atradimus, kurie būtų naudingi visai žmonijai.

Kai tyrėjai visame pasaulyje sutinka su bendru TypeScript sąsajų ir tipų rinkiniu savo duomenims, šie tipo apibrėžimai iš tikrųjų tampa universalia kalba. Tai žymiai sumažina bendradarbiavimo barjerą:

• Sumažintas dviprasmiškumas: Aiškūs tipai pašalina spėliones apie duomenų struktūrą, vienetus ir interpretaciją.

• Automatinis patvirtinimas: Pasauliniam saugyklai pateikti duomenys gali būti automatiškai patikrinti pagal iš anksto apibrėžtas TypeScript schemas, užtikrinant kokybę ir atitiktį.

• Greitesnė integracija: Nauji duomenų rinkiniai gali būti integruoti į esamus analizės vamzdynus su didesniu pasitikėjimu ir mažiau rankų darbo.

• Pagerintas atkuriamumas: Bendra tipo sistema palengvina tikslų analizių ir eksperimentų replikavimą skirtingose geografinėse vietovėse ir tyrimų grupėse.

Tai skatina tikrai atvirą mokslo ekosistemą, kurioje įvairių sluoksnių ir kultūrų tyrėjai gali prisidėti ir gauti naudos iš bendros, struktūruotos smegenų veiklos duomenų žinių bazės.

Iššūkiai ir ateities kryptys tipo saugiam neuromokslui

Nors pranašumai yra įtikinami, TypeScript įkvėpto požiūrio į neuromokslo duomenis priėmimas nėra be iššūkių.

Iššūkiai:

• Biologijos „dinamiškumas": Biologinės sistemos iš prigimties yra triukšmingos, kintamos ir dažnai neatitinka tvarkingos kategorizacijos. Apibrėžti griežtus tipus kažkam tokiam skysčiui kaip smegenų veikla gali būti sudėtinga. Kaip atsižvelgiame į individualius skirtumus, plastiškumą ir atsirandančias savybes?

• Apibrėžimo išlaidos: Norint sukurti išsamius labai sudėtingų ir besikeičiančių duomenų rinkinių tipo apibrėžimus, reikia didelių pradinių pastangų. Tyrėjams, dažnai apmokytiems biologijos ar medicinos srityse, gali trūkti programavimo žinių, kad galėtų veiksmingai kurti ir prižiūrėti šias tipo sistemas.

• Senų duomenų integravimas: Didelis kiekis vertingų neuromokslo duomenų jau egzistuoja įvairiais, dažnai patentuotais arba nestruktūruotais, formatais. Atgalinis tipo saugos taikymas šiems seniems duomenims yra bauginanti užduotis.

• Priėmimo barjeras: Paradigmų keitimas reikalauja kultūrinių pokyčių. Įtikinti pasaulinę neuromokslininkų bendruomenę, iš kurių daugelis nėra programuotojai, priimti šiuos principus reikės patikimų įrankių, aiškių švietimo išteklių ir įrodomų pranašumų.

Ateities kryptys:

• AI valdomas tipo išvedimas biologiniams duomenims: Įsivaizduokite AI modelius, kurie gali analizuoti neapdorotus, netipizuotus neuromokslo duomenis ir pasiūlyti tinkamus tipo apibrėžimus ir schemas, mokantis iš esamų standartų ir biologinių žinių bazių. Tai galėtų žymiai sumažinti rankinio tipavimo pastangas.

• Domenui specifinė kalba (DSL) neuromokslo tipams: Sukurti DSL, galbūt remiantis esamais standartais, tokiais kaip NWB arba BIDS, leidžiančia neuromokslininkams apibrėžti tipus naudojant pažįstamą domeno specifinę terminologiją, kuri tada kompiliuojama į oficialius TypeScript arba panašius schemų apibrėžimus.

• Interaktyvūs tipo vizualizavimo įrankiai: Vaizdiniai įrankiai, leidžiantys tyrėjams grafiškai tyrinėti, apibrėžti ir patvirtinti duomenų tipus, todėl procesas būtų intuityvesnis ir prieinamesnis ne programuotojams.

• Integracija su esamais neuromokslo įrankiais: Sklandi tipo saugos mechanizmų integracija į populiarią neuromokslo analizės programinę įrangą (pvz., Python bibliotekas, tokias kaip MNE-Python, EEGLAB, FSL, SPM arba R paketus) būtų labai svarbi norint plačiai pritaikyti.

• Švietimas ir mokymas: Kurti neuromatikos, duomenų mokslininkų ir neuromokslininkų mokymo programas, kad jie suprastų ir įgyvendintų tipo saugos praktiką savo tyrimuose, skatinant naują „apie tipus žinančių" smegenų tyrėjų kartą.

Išvada: link tipo saugios smegenų ateities

Smegenų supratimo siekis neabejotinai yra sudėtingiausias žmonijos mokslinis darbas. Generuodami vis didesnius duomenų kiekius, labai svarbu užtikrinti patikimus, atkuriamus ir visame pasaulyje dalijamus tyrimus. Tipo saugos principai, kuriuos įkūnija TypeScript, siūlo galingą konceptualią ir praktinę sistemą šiems iššūkiams spręsti.

Sąmoningai taikydami „Smegenų veiklos tipo saugą", neuromokslininkai gali pereiti nuo netipizuotų duomenų dviprasmybių prie ateities, kurioje:

• Duomenų vientisumas užtikrinamas nuo įsigijimo iki analizės.

• Tyrimų išvados yra labiau atkuriami ir patikimi per tarptautines sienas.

• Globalus bendradarbiavimas yra be trinties, pagreitinantis atradimų tempą.

• Neurotechnologijų, nuo BCI iki terapinių prietaisų, kūrimas yra saugesnis ir patikimesnis.

TypeScript Neuromokslas yra ne tik apie kodo rašymą; tai apie požiūrio į tikslumą, aiškumą ir aiškų bendravimą priėmimą mūsų moksliniuose darbuose. Tai apie bendros kalbos kūrimą sudėtingiems smegenų duomenims, suteikiant tyrėjams visame pasaulyje galimybę laisvai kalbėti šia kalba. Mums toliau aiškinantis proto paslaptis, tipo saugos priėmimas bus esminis žingsnis kuriant patikimesnį, tarpusavyje susijusį ir pasauliniu mastu įtakingą neuromokslą. Kolektyviai sukurkime tipo saugią smegenų veiklos ateitį, užtikrindami, kad kiekviena duomenų dalis vienareikšmiškai prisidėtų prie šio nuostabiausio organo supratimo.