非洲学术课程中计算神经科学的整合：挑战、机遇与战略路径

计算神经科学(CN)作为融合神经科学、数学与人工智能的交叉学科，在揭示脑机制方面具有独特价值。来自非洲的研究团队系统分析了CN学科建设面临的资源短缺、跨学科协作不足等瓶颈，提出通过本土能力建设与国际合作相结合的课程实施策略，为提升非洲在人工智能与医学研究领域的竞争力提供了理论框架。

　　

计算神经科学(Computational Neuroscience, CN)这个横跨多学科的领域，正通过数学建模、人工智能(AI)算法与实验数据的深度融合，解码着神经系统的工作原理。这项研究聚焦非洲大陆，发现尽管CN在认知科学和神经工程(Neuroengineering)领域展现出巨大潜力，但在当地高校的学科布局中仍处于边缘地位。

研究团队详细梳理了三大核心障碍：硬件设施匮乏制约了脑模拟实验的开展，跨学科师资短缺导致课程体系断层，以及传统医学教育对理论神经科学(Theoretical Neuroscience)的忽视。值得注意的是，机器学习(Machine Learning)与脑机接口技术的快速发展，为非洲院校提供了"弯道超车"的契机。

解决方案中特别强调"双轮驱动"策略：一方面建立本土化培训中心培养复合型人才，另一方面借助国际脑计划(Brain Initiative)等合作平台引入优质资源。这种将开放科学(Open Science)理念与区域特色相结合的模式，不仅有助于填补非洲在CN领域的研究空白，更可能催生适合热带疾病的独特神经计算模型。