TypeScript neirozinātne: smadzeņu aktivitātes tipu drošības arhitektūra globālai nākotnei

Cilvēka smadzenes, nepārspējamas sarežģītības orgāns, ģenerē pārsteidzošu datu apjomu. No atsevišķu neironu smalkajiem elektriskajiem čukstiem līdz funkcionālo smadzeņu tīklu grandiozajai simfonijai, neirozinātne cenšas atšifrēt šos sarežģītos signālus, lai izprastu kognitīvās funkcijas, emocijas un slimības. Tomēr šo datu bagātība un daudzveidība rada milzīgu izaicinājumu: kā mēs nodrošinām konsekvenci, precizitāti un interpretējamību starp neskaitāmām pētniecības laboratorijām, dažādām metodoloģijām un mainīgām tehnoloģiju ainavām visā pasaulē? Šeit saplūst šķietami atšķirīgās neirozinātnes un programmatūras inženierijas “tipu drošības” pasaules.

Iedomājieties, ka mēģināt salikt sarežģītu mašīnu, piemēram, modernu robotizētu roku, bez skaidrām specifikācijām katrai sastāvdaļai. Dažas detaļas varētu būt marķētas dažādās mērvienībās, citām varētu būt neskaidri savienojuma punkti, un dažas pat varētu trūkt pavisam. Rezultāts būtu haoss, darbības traucējumi un milzīgas grūtības sadarboties. Daudzos veidos neirozinātnes dati pašlaik darbojas līdzīgā, bieži vien "netipotā" vidē. Šis bloga ieraksts pēta, kā TypeScript, jaudīgas valodas, kas nodrošina JavaScript tipu drošību, principus var konceptuāli un praktiski piemērot neirozinātnē, ieviešot lielākas precizitātes, reproducējamības un globālās zinātniskās sadarbības ēru – konceptu, ko mēs saucam par TypeScript neirozinātne: smadzeņu aktivitātes tipu drošība.

Nestrukturētā simfonija: kāpēc neirozinātnes datiem ir nepieciešama tipu drošība

Neirozinātnes pētījumi aptver neticami plašu modalitāšu spektru, katra sniedzot unikālus gabaliņus smadzeņu mīklas risināšanā. Mēs mēra elektrisko aktivitāti ar elektroencefalogrāfiju (EEG) un elektrokortikogrāfiju (ECoG), attēlojam smadzeņu struktūru un funkciju ar magnētiskās rezonanses attēlveidošanu (MRI, fMRI), kartējam neironu savienojumus ar difūzijas tensora attēlveidošanu (DTI) un reģistrējam atsevišķu neironu darbību ar elektrofizioloģiju. Papildus tam mēs iedziļināmies ģenētikā, proteomikā, uzvedības pētījumos un pat skaitļošanas modeļos, kas simulē neironu ķēdes.

Šī multimodālā pieeja ir neticami jaudīga, taču tā rada arī fragmentētu datu ekosistēmu. Viena laboratorijas fMRI skenera dati var tikt glabāti atšķirīgā formātā nekā cita, vai arī izmantot atšķirīgas smadzeņu reģionu nosaukšanas konvencijas. Pētnieks, kurš pēta vienas vienības aktivitāti, var izmantot atšķirīgas mērvienības vai paraugu ņemšanas ātrumus nekā kolēģis, kurš pēta lokālos lauka potenciālus. Šis standartizācijas trūkums rada vairākas kritiskas problēmas:

• Savstarpējās savietojamības izaicinājumi: Datu integrēšana no dažādiem avotiem kļūst par milzīgu uzdevumu, kas prasa plašu datu apstrādi un pārveidošanu. Tas bieži vien aizņem ievērojamu pētniecības laika daļu, ko citādi varētu veltīt analīzei un atklājumiem.

• Reproducējamības krīze: Bez skaidrām, eksplicitām datu tipu un to paredzamo īpašību definīcijām, citiem pētniekiem ir neticami grūti atkārtot eksperimentus vai apstiprināt atklājumus. Tas veicina plašāku "reproducējamības krīzi" zinātnē.

• Kļūdu izplatīšanās: neatbilstoši datu tipi (piemēram, mēģinājums izmantot virknes vērtību, kur tiek sagaidīts skaitlisks ID, vai mērvienību nepareiza interpretācija) var izraisīt smalkas, bet būtiskas kļūdas, kas izplatās pa analīzes plūsmām, potenciāli anulējot rezultātus.

• Ierobežota globālā sadarbība: Ja dati nav standartizēti vai eksplicīti tipoti, to kopīgošana starp starptautiskām robežām, starp iestādēm ar atšķirīgu datu infrastruktūru vai pat starp pētniekiem vienā laboratorijā kļūst par vājā vieta. Sadarbības sākuma slieksnis ievērojami palielinās.

• Drošības problēmas neirotehnoloģijās: Tā kā smadzeņu-datora saskarnes (BCI) un neiroprotezēšana attīstās, kļūdas smadzeņu signālu interpretācijā vai komandu izdošanā netipētu datu dēļ var radīt nopietnas, reālās pasaules drošības sekas pacientiem.

Šie izaicinājumi izceļ dziļu nepieciešamību pēc strukturētākas, eksplicitākas pieejas neirozinātnes datu apstrādei. Tieši šeit TypeScript filozofija piedāvā pārliecinošu risinājumu.

TypeScript kodols: paradigma smadzeņu datu integritātei

Pamatā TypeScript ir par gaidu definēšanu. Tas ļauj izstrādātājiem aprakstīt savu datu un objektu "formu", uztverot iespējamās kļūdas izstrādes laikā (kompilēšanas laikā), nevis izpildes laikā. Īsumā pārskatīsim tā pamatprincipus un pēc tam tos kartēsim uz neirozinātni.

Kas ir tipu drošība?

Programmēšanā tipu drošība attiecas uz to, cik lielā mērā valoda novērš tipu kļūdas. Tipu kļūda rodas, ja operācija tiek veikta ar neatbilstoša datu tipa vērtību (piemēram, mēģinājums saskaitīt virkni ar skaitli). TypeScript, kas ir statiski tipizēts JavaScript apakškopa, ļauj izstrādātājiem eksplicīti definēt mainīgo, funkciju parametru un atgriešanas vērtību tipus. Tas kontrastē ar dinamiski tipizētām valodām, kur tipu pārbaude bieži notiek tikai izpildes laikā.

Galvenās tipu drošības priekšrocības:

• Agrīna kļūdu noteikšana: Kļūdu atklāšana pirms koda palaišanas, ietaupot ievērojamu atkļūdošanas laiku.

• Uzlabota koda lasāmība: Eksplicīti tipi darbojas kā pašdokumentācija, padarot kodu vieglāk saprotamu un uzturamu.

• Uzlabota izstrādātāja pieredze: Integrētas izstrādes vides (IDE) var nodrošināt inteliģentu automātisko pabeigšanu, refaktorēšanas rīkus un tūlītēju atgriezenisko saiti par tipu neatbilstībām.

• Pārstrukturēšanas pārliecība: Zinot, ka tipu pārbaudes brīdinās par izmaiņām, kas pārtrauc darbību, ir drošāk modificēt esošās kodu bāzes.

TypeScript rīki tipu drošībai

TypeScript nodrošina bagātīgu funkciju kopumu tipu definēšanai un ieviešanai:

• Saskarnes (Interfaces): Definējiet struktūru vai "līgumu", kuram objektiem jāatbilst. Tas ir būtiski neirozinātnes datu shēmu definēšanai.

              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
                
              
            

• Tipu aizstājvārdi (Type Aliases): Izveidojiet jaunus tipu nosaukumus, uzlabojot lasāmību un uzturējamību.

              type BrainRegionId = string;
      type Microvolts = number;
              
  
                
                  Copy
                
              
            

• Uzmācīgie tipi (Enums): Definējiet nosauktu konstantu kopumu, kas noder kategoriskiem datiem, piemēram, smadzeņu stāvokļiem vai eksperimentāliem apstākļiem.

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

• Ģeneriskie tipi (Generics): Ļauj rakstīt komponentus, kas var strādāt ar dažādiem datu tipiem, vienlaikus nodrošinot tipu drošību. Tas ir būtiski, lai izveidotu elastīgas datu apstrādes plūsmas.

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

• Apvienojuma (Union) un šķērsojuma (Intersection) tipi: Apvienojiet tipus, lai attēlotu datus, kas var būt viens no vairākiem tipiem (apvienojums) vai kam jāpiemīt vairāku tipu īpašībām (šķērsojums).

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

Tagad, pāriesim pie smadzenēm.

Smadzenes kā "tipu droša" sistēma: analoģija

Smadzenes pašas darbojas ar neticamu precizitāti, bieži aprakstītas kā ļoti specializēta, pašorganizējoša sistēma. Katram neironam, glia šūnai un neirotransmiteram ir specifiska loma jeb "tips", ko nosaka tā ģenētiskā ekspresija, morfoloģija, savienojamība un bioķīmiskās īpašības. Ierosinošais neirons uzvedas atšķirīgi no inhibējošā; dopamīna receptors darbojas atšķirīgi no serotonīna receptora. Sinapsēm ir noteikti plastiskuma un pārraides noteikumi. No šāda skatupunkta smadzenes pēc būtības ir "tipu droša" bioloģiskā sistēma. Kad šie bioloģiskie "tipi" tiek traucēti – piemēram, ar ģenētiskām mutācijām, slimībām vai ievainojumiem – rezultāts ir "tipu kļūda", kas izpaužas kā neiroloģiska vai psihiska disfunkcija.

TypeScript principu piemērošana neirozinātnē nav tikai datu pārvaldība; tā ir šīs dabiskās bioloģiskās tipu drošības modelēšana mūsu skaitļošanas ietvaros. Tā ir nodrošināšana, ka mūsu smadzeņu aktivitātes digitālie attēlojumi precīzi atspoguļo tās pamatā esošo bioloģisko realitāti un ierobežojumus.

TypeScript neirozinātnes praktiskie pielietojumi: skaidrības arhitektūra

“TypeScript neirozinātnes” potenciālās pielietošanas iespējas ir plašas, ietekmējot katru pētniecības posmu no datu iegūšanas līdz publicēšanai un tālāk.

1. Neirozinātnes datu formātu standartizēšana: universāla valoda

Viens no tūlītējākajiem ieguvumiem ir spēja definēt eksplicitus, mašīnlasāmus shēmas neirozinātnes datiem. Tādas iniciatīvas kā Smadzeņu attēlveidošanas datu struktūra (BIDS) un Neirodati bez robežām (NWB) ir spēcīgi soļi standartizācijas virzienā. TypeScript var papildināt šos centienus, nodrošinot formālu, programmatisku veidu, kā ieviest šos standartus, padarot tos robustākus un izstrādātājiem draudzīgākus.

Apsveriet EEG datus, kas bieži ietver sarežģītus metadatus:

            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
              
            
          

Definējot šādas saskarnes, pētniecības komanda Tokijā var droši apstrādāt datus no Berlīnes komandas, zinot, ka dati atbilst vieniem un tiem pašiem strukturālajiem un semantiskajiem noteikumiem. Tas ievērojami samazina datu konvertēšanai un kļūdu pārbaudei patērēto laiku, paātrinot globālos sadarbības projektus.

2. Robustu neironu simulācijas modeļu veidošana: digitālo darbības traucējumu novēršana

Skaitļošanas neirozinātne lielā mērā balstās uz neironu tīklu simulācijām, sākot no viena neirona modeļiem līdz liela mēroga smadzeņu simulācijām. Šajos modeļos ir daudz parametru, vienādojumu un savienojamības noteikumu. Tipu kļūdas šajās simulācijās var novest pie neprecīziem rezultātiem, nestabilitātes vai pat avārijām.

            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
              
            
          

Šeit TypeScript nodrošina, ka, definējot neironu vai sinaptisku savienojumu, visas paredzamās īpašības ir klāt un ir pareizā tipa un mērvienības. Tas novērš scenārijus, kad simulācija sagaida spriegumu "milivoltos", bet saņem to "voltos" kodēšanas pārraudzības dēļ, vai kad nejauši tiek izlaists būtisks parametrs. Runa ir par digitālo plānu izveidi, kas pēc iespējas precīzāk atbilst bioloģiskajai realitātei.

3. Drošu smadzeņu-datora saskarņu (BCI) un neirotehnoloģiju izstrāde

BCI strauji attīstās, piedāvājot komunikācijas, protēžu vadības un pat terapeitiskas iejaukšanās ceļus. Šajos kritiskajos pielietojumos smadzeņu signālu integritāte un pareiza interpretācija ir vissvarīgākā. Tipu neatbilstība BCI sistēmā var novest pie nepareizi darbojošās protēzes, nepareizas komunikācijas vai drošības apdraudējuma.

            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
              
            
          

Ar TypeScript sistēmu var izveidot tā, lai tā skaidri sagaidītu noteiktus smadzeņu signālu tipus un ģenerētu noteiktus komandu tipus. Tas pievieno būtisku drošības un uzticamības slāni, kas ir īpaši svarīgi medicīniskas klases neiroierīcēm, kuras arvien vairāk tiek izmantotas dažādos klīniskajos apstākļos visā pasaulē.

4. Multimodālu neirozinātnes datu analīze: holistiska izpratne

Mūsdienu neirozinātne bieži integrē datus no vairākām modalitātēm – piemēram, apvienojot fMRI smadzeņu aktivitāti ar ģenētiskiem profiliem un uzvedības rādītājiem. Dažādu datu struktūru pārvaldība, to pareizas saskaņošanas nodrošināšana un robustu analīzes plūsmu veidošana ir nozīmīgs izaicinājums. TypeScript var palīdzēt definēt, kā šos atšķirīgos datu tipus var apvienot un analizēt, nezaudējot saskaņotību.

            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
              
            
          

Izmantojot apvienojuma un šķērsojuma tipus, pētnieki var skaidri definēt, kā izskatās "apvienots datu kopums", nodrošinot, ka jebkura analīzes funkcija saņem visu nepieciešamo informāciju paredzētajā formātā. Tas atvieglo patiesi holistiskas analīzes, pārejot no fragmentētiem ieskatiem uz integrētāku smadzeņu funkciju izpratni.

5. Globālās sadarbības un datu koplietošanas veicināšana: barjeru nojaukšana

Iespējams, viena no visnozīmīgākajām TypeScript neirozinātnes pārmaiņām slēpjas tās potenciālā veicināt nepārspējamu globālo sadarbību. Liela mēroga iniciatīvas, piemēram, Cilvēka smadzeņu projekts (Eiropa), BRAIN iniciatīva (ASV) un dažādi centieni Āzijā, Āfrikā un Latīņamerikā rada plašas datu kopas. Spēja nemanāmi koplietot, integrēt un kolektīvi analizēt šos datus ir ļoti svarīga, lai paātrinātu atklājumus, kas nāk par labu visai cilvēcei.

Kad pētnieki visā pasaulē vienojas par kopīgu TypeScript saskarņu un tipu kopumu saviem datiem, šīs tipu definīcijas faktiski kļūst par universālu valodu. Tas dramatiski samazina sadarbības sākuma šķēršļus:

• Samazināta neskaidrība: Skaidri tipi novērš minējumus par datu struktūru, mērvienībām un interpretāciju.

• Automatizēta validācija: Datus, kas iesniegti globālajā repozitorijā, var automātiski pārbaudīt atbilstoši iepriekš definētām TypeScript shēmām, nodrošinot kvalitāti un atbilstību.

• Ātrāka integrācija: Jaunas datu kopas var integrēt esošajās analīzes plūsmās ar lielāku pārliecību un mazāku manuālu piepūli.

• Uzlabota reproducējamība: Kopīga tipu sistēma atvieglo precīzu analīžu un eksperimentu replikāciju dažādās ģeogrāfiskās atrašanās vietās un pētniecības grupās.

Tas veicina patiesi atvērtas zinātnes ekosistēmu, kurā pētnieki no dažādām vidēm un kultūrām var dot savu ieguldījumu un gūt labumu no kopīgas, strukturētas smadzeņu aktivitātes datu zināšanu bāzes.

Izaicinājumi un nākotnes virzieni tipu drošai neirozinātnei

Lai gan ieguvumi ir pārliecinoši, uz TypeScript balstītas pieejas pieņemšana neirozinātnes datiem nav bez izaicinājumiem.

Izaicinājumi:

• Bioloģijas "dinamiskā" daba: Bioloģiskās sistēmas pēc būtības ir trokšņainas, mainīgas un bieži vien nepakļaujas precīzai kategorizēšanai. Stingru tipu definēšana tik plūstošam, kā smadzeņu aktivitāte, var būt sarežģīta. Kā mēs ņemam vērā individuālās atšķirības, plastiskumu un jaunas īpašības?

• Definīcijas izmaksas: Visaptverošu tipu definīciju izveide ļoti sarežģītām un mainīgām datu kopām prasa ievērojamu sākotnējo piepūli. Pētniekiem, kas bieži vien ir apmācīti bioloģijā vai medicīnā, var trūkt programmēšanas zināšanu, lai efektīvi izstrādātu un uzturētu šīs tipu sistēmas.

• Mantoto datu integrācija: Milzīgs apjoms vērtīgu neirozinātnes datu jau pastāv dažādos, bieži vien patentētos vai nestrukturētos formātos. Retrospektīva tipu drošības piemērošana šiem mantotajiem datiem ir milzīgs uzdevums.

• Pieņemšanas barjera: Paradigmu maiņa prasa kultūras pārmaiņas. Pārliecināt globālo neirozinātnieku kopienu, no kuriem daudzi nav programmētāji, pieņemt šos principus prasīs robustus rīkus, skaidrus izglītības resursus un demonstrējamus ieguvumus.

Nākotnes virzieni:

• AI vadīta tipu inferene bioloģiskajiem datiem: Iedomājieties AI modeļus, kas var analizēt neapstrādātus, netipotus neirozinātnes datus un ieteikt atbilstošas tipu definīcijas un shēmas, mācoties no esošajiem standartiem un bioloģiskajām zināšanu bāzēm. Tas varētu ievērojami samazināt manuālo tipu noteikšanas piepūli.

• Domēnam specifiska valoda (DSL) neirozinātnes tipiem: DSL izstrāde, iespējams, balstoties uz esošajiem standartiem, piemēram, NWB vai BIDS, kas ļauj neirozinātniekiem definēt tipus, izmantojot pazīstamu domēnam specifisku terminoloģiju, kas pēc tam tiek kompilēta formālā TypeScript vai līdzīgās shēmas definīcijās.

• Interaktīvie tipu vizualizācijas rīki: Vizuāli rīki, kas ļauj pētniekiem grafiski pētīt, definēt un validēt datu tipus, padarot procesu intuitīvāku un pieejamāku neprogrammētājiem.

• Integrācija ar esošajiem neirozinātnes rīkiem: Būtu ļoti svarīgi bezšuvju integrēt tipu drošības mehānismus populārā neirozinātnes analīzes programmatūrā (piemēram, Python bibliotēkās, piemēram, MNE-Python, EEGLAB, FSL, SPM, vai R pakotnēs), lai nodrošinātu plašu pieņemšanu.

• Izglītība un apmācība: Mācību programmu izstrāde neiroinformātiķiem, datu zinātniekiem un neirozinātniekiem, lai izprastu un ieviestu tipu drošības praksi savos pētījumos, veidojot jaunu "tipu apzinošu" smadzeņu pētnieku paaudzi.

Secinājums: Virzība uz tipu drošu smadzeņu nākotni

Meklējumi, lai izprastu smadzenes, ir, iespējams, sarežģītākais zinātniskais pasākums cilvēces vēsturē. Tā kā mēs radām arvien lielākus datu apjomus, robustu, reproducējamu un globāli koplietojamu pētījumu nepieciešamība kļūst visaugstākā. Tipu drošības principi, ko piemēro TypeScript, piedāvā spēcīgu konceptuālu un praktisku ietvaru šo izaicinājumu risināšanai.

Apzināti piemērojot "smadzeņu aktivitātes tipu drošību", neirozinātnieki var pāriet no netipotu datu neskaidrībām uz nākotni, kurā:

• Datu integritāte tiek nodrošināta no iegūšanas līdz analīzei.

• Pētījumu rezultāti ir reproducējamāki un uzticamāki visā pasaulē.

• Globālā sadarbība ir bez traucējumiem, paātrinot atklājumu tempu.

• Neirotehnoloģiju, no BCI līdz terapeitiskām ierīcēm, attīstība ir drošāka un robustāka.

TypeScript neirozinātne nav tikai koda rakstīšana; tā ir precizitātes, skaidrības un skaidras komunikācijas domāšanas veida pieņemšana mūsu zinātniskajos pasākumos. Runa ir par kopīgas valodas veidošanu sarežģītajiem smadzeņu datiem, ļaujot pētniekiem visā pasaulē brīvi runāt šajā valodā. Turpinot atklāt prāta noslēpumus, tipu drošības pieņemšana būs būtisks solis ceļā uz uzticamākas, savstarpēji saistītākas un globāli ietekmīgākas neirozinātnes veidošanu. Kopīgi veidosim tipu drošu nākotni smadzeņu aktivitātei, nodrošinot, ka katrs datu elements nepārprotami veicina mūsu izpratni par šo visbrīnišķīgāko orgānu.