據(jù)最新一期《自然》雜志報(bào)道，借助由腦組織創(chuàng)建的神經(jīng)元及其連接圖——“連接組”，再結(jié)合人工智能（AI），美國與德國科學(xué)家達(dá)成了此前從未實(shí)現(xiàn)的突破：無需對活體大腦進(jìn)行任何檢測，便能預(yù)測單個(gè)神經(jīng)元的活動(dòng)。
數(shù)十年來，神經(jīng)學(xué)家在實(shí)驗(yàn)室耗費(fèi)大量時(shí)間，精心檢測活體動(dòng)物的神經(jīng)元活動(dòng)。這些實(shí)驗(yàn)雖為理解大腦工作原理帶來突破性見解，但僅觸及表面，大腦大部分區(qū)域仍未被探索。
此次，美國霍華德休斯醫(yī)學(xué)研究所珍莉亞研究園區(qū)和德國圖賓根大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)運(yùn)用AI和連接組，來預(yù)測活體大腦中神經(jīng)元的活動(dòng)。他們僅憑借從果蠅視覺系統(tǒng)連接組中收集的神經(jīng)回路連接信息，以及對該回路功能的猜測，便創(chuàng)建出果蠅視覺系統(tǒng)的AI模擬，預(yù)測出回路中每個(gè)神經(jīng)元的活動(dòng)。
研究團(tuán)隊(duì)利用連接組，構(gòu)建了果蠅視覺系統(tǒng)的力學(xué)網(wǎng)絡(luò)模擬。在該模型中，每個(gè)神經(jīng)元和突觸都與大腦中的真實(shí)神經(jīng)元和突觸相對應(yīng)。盡管他們不清楚每個(gè)神經(jīng)元和突觸的動(dòng)態(tài)變化，但連接組的數(shù)據(jù)使團(tuán)隊(duì)能運(yùn)用深度學(xué)習(xí)方法推斷這些未知參數(shù)。他們隨后將這些信息與有關(guān)運(yùn)動(dòng)檢測的知識相結(jié)合。
新模型可預(yù)測果蠅視覺系統(tǒng)中64種神經(jīng)元在響應(yīng)視覺輸入時(shí)產(chǎn)生的神經(jīng)活動(dòng)，并且準(zhǔn)確重現(xiàn)了過去20年進(jìn)行的20多項(xiàng)實(shí)驗(yàn)研究。
這項(xiàng)研究改變了神經(jīng)科學(xué)家檢驗(yàn)大腦工作原理的方式。原則上，科學(xué)家現(xiàn)在可使用該模型模擬任何相關(guān)實(shí)驗(yàn)，并生成可在實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行測試的詳細(xì)預(yù)測。
團(tuán)隊(duì)表示，連接組的靜態(tài)快照與活體大腦中實(shí)際的動(dòng)態(tài)計(jì)算之間，一直存在巨大差距，而新模型彌合了這一差距。
責(zé)任編輯：夏巖
