基于连接组与AI的神经回路功能预测新策略

找药助理

929次浏览发布时间：2024-09-20 15:23:43

　　近年来，神经科学领域在测定大脑中神经元连接性方面取得了显著进展，但对于如何将这些连接性数据转化为对大脑功能机制的深入理解，科学家们仍面临诸多挑战。虽然研究人员已经能够成功测量神经回路中各个神经元之间的连接，但动态的神经活动特性仍无法被完全掌握。为了弥补这一缺口，研究人员通过结合人工智能(AI)和连接组学的潜能，提出了一种新型策略，能够通过神经元连接性数据，推测神经回路的功能机制。这一研究成果在《自然》(Nature)期刊上发表，题为“Connectome-constrained networks predict neural activity across the fly visual system”，为神经科学领域提供了一个全新的工具和思路。

　　该研究的核心在于利用连接组与AI技术来预测神经元的活动，而不必通过活体实验逐个测量神经元的动态变化。这一策略尤其适用于复杂的神经系统研究，比如果蝇的视觉系统。通过收集果蝇视觉系统的神经回路连接性数据，研究人员构建了一个详细的AI模拟模型，该模型成功预测了果蝇视觉系统中单一神经元的活性。该系统不仅能够再现过去数十年实验中的结果，还揭示了新的神经元功能，为理解大脑的工作机制提供了新的见解。

　　研究人员指出，此前关于大脑功能的研究，多依赖活体实验室的复杂测量。然而，这类实验存在技术限制，许多潜在的重要信息往往无法捕捉。而AI和连接组的结合使得神经科学家们能够通过已有的连接性数据，推断出神经元的活性，并提出有待在实验室中进一步验证的假设。果蝇的视觉系统就是一个很好的案例，研究人员通过建立AI模型，成功预测了64种神经元对视觉刺激的反应。此外，这一策略不仅能够再现已有实验结果，还能为未来的实验设计提供重要依据。

　　在这项研究中，研究团队通过详细的连接组数据，建立了一个与真实大脑高度对应的神经网络模型。尽管研究人员无法直接获取每个神经元的动态变化，但通过AI深度学习算法，他们能够推断这些神经元的动态特性，并结合对神经回路功能的已有认识，生成详细的假设。通过这种方法，研究人员不仅揭示了新的神经元功能，还发现了此前未知的参与运动检测的细胞。这些细胞为未来的实验研究提供了新的方向。

　　该研究的突破点在于成功实现了连接组与神经活动的结合。尽管连接组学提供的是大脑静态结构的快照，但研究人员通过新型策略，成功弥合了静态连接组与活体大脑动态计算之间的差距。这项研究证明了，通过AI和连接组学的结合，神经科学家能够在无须直接测量每个神经元活动的情况下，预测大脑回路的功能。这一方法不仅大大节省了实验时间和成本，还为跨物种和不同大脑区域的神经回路研究提供了新的思路。

　　研究人员进一步指出，虽然这项研究主要集中于果蝇的视觉系统，但该策略同样适用于其他物种及大脑区域。尤其是在神经元连接相对稀疏的情况下，这一策略的效果更为显著。通过对果蝇的实验验证，研究人员展示了该策略的强大潜力，并认为未来在哺乳动物，甚至人类的大脑研究中，该方法也能发挥重要作用。

　　此外，研究人员还提到，随着AI和连接组学技术的不断进步，未来神经科学的研究方式可能会发生革命性的变化。传统的实验室研究方法需要花费大量的时间和资源，而通过这一新型策略，研究人员能够利用已有的连接性数据，生成关于神经回路功能的详细假设，并对其进行预测性验证。这不仅加快了研究进程，也使得神经科学家能够更好地理解大脑复杂的计算机制。

　　综上所述，本研究通过结合连接组学与AI技术，提出了一种新型的神经回路功能预测策略。这一策略利用神经元的连接性数据，成功预测了果蝇视觉系统中多个神经元的动态活动，为理解大脑的计算机制提供了新的工具。随着技术的不断进步，这一方法有望被广泛应用于其他物种的大脑研究，推动神经科学领域的进一步发展。

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