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迄今为止最全昆虫大脑图谱,可能激发新的机器学习架构

迄今为止最全昆虫大脑图谱,可能激发新的机器学习架构

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研究人员完成了迄今为止最先进的昆虫大脑图谱,这是神经科学领域的一项里程碑式成就,使科学家更接近对思维机制的真正理解。
由约翰斯·霍普金斯大学和剑桥大学领导的国际团队制作了一张惊人的详细图谱,描绘了果蝇幼虫大脑中的每一个神经连接,这是一个与人类大脑相当的原型科学模型。该研究可能会支持未来的大脑研究并激发新的机器学习架构。
该研究以「The connectome of an insect brain」为题,于 2023 年 3 月 10 日发布在《Science》上。
论文链接:https://www.science.org/doi/10.1126/science.add9330
「如果我们想了解我们是谁,以及我们如何思考,其中一部分就是了解思维机制,」该研究的主要作者、约翰斯·霍普金斯大学生物医学工程师 Joshua T. Vogelstein 说,专门从事数据驱动项目,包括神经系统连接的研究。「其中的关键是知道神经元是如何相互连接的。」
绘制大脑图谱的首次尝试——从 20 世纪 70 年代开始对蛔虫进行了长达 14 年的研究,绘制出了部分大脑图谱,并获得了诺贝尔奖。从那时起,部分连接体已被映射到许多系统中,包括果蝇、小鼠,甚至人类,但这些重建通常只代表整个大脑的一小部分。综合连接体仅针对体内有几百到几千个神经元的几种小物种生成——蛔虫、幼虫海鞘和幼虫海洋环节动物蠕虫。
该团队的果蝇幼虫 Drosophila melanogaster 幼虫的连接组是迄今为止完成的最完整、最广泛的整个昆虫大脑图谱。它包括 3,016 个神经元以及它们之间的每个连接:548,000 个。
「已经 50 年了,这是第一个大脑连接组。这是我们可以做到的一面旗帜,」Vogelstein 说。「一切都在为此努力。」
即使使用最好的现代技术,绘制整个大脑也很困难且极其耗时。获得大脑的完整细胞水平图片需要将大脑切成数百或数千个单独的组织样本,所有这些样本都必须用电子显微镜成像,然后才能艰苦地将所有这些碎片一个神经元一个神经元地重建成完整、准确的大脑肖像。
用小果蝇做这件事花了十多年的时间。据估计,老鼠的大脑比幼果蝇的大脑大一百万倍,这意味着在不久的将来,绘制任何接近人脑的东西的可能性不大,甚至在我们有生之年也不可能。
昆虫大脑中的完整神经元集,使用突触分辨率电子显微镜重建。
该团队特意选择了果蝇幼虫,因为对于昆虫而言,该物种与人类共享许多基本生物学特性,包括相似的遗传基础。它还具有丰富的学习和决策行为,使其成为神经科学中有用的模型生物。并且出于实用目的,可以在合理的时间范围内对其相对紧凑的大脑进行成像并重建其回路。
即便如此,这项工作还是花了剑桥大学和约翰斯·霍普金斯大学 12 年的时间。每个神经元仅成像一项就需要大约一天的时间。
剑桥研究人员创建了大脑的高分辨率图像,并手动研究它们以找到单个神经元,严格追踪每个神经元并将它们的突触连接联系起来。
剑桥大学将数据交给了约翰斯·霍普金斯大学,在那里,该团队花了三年多的时间使用他们创建的原始代码来分析大脑的连接性。约翰斯·霍普金斯大学团队开发了一种技术,可以根据共享的连接模式找到神经元群,然后分析信息如何在大脑中传播。
最后,整个团队绘制了每个神经元和每个连接的图表,并根据每个神经元在大脑中的作用对其进行了分类。他们发现大脑最繁忙的回路是那些通向和远离学习中心神经元的回路。
约翰斯·霍普金斯大学开发的方法适用于任何大脑连接项目,他们的代码可供任何试图绘制更大动物大脑图谱的人使用,Vogelstein 说,并补充说尽管存在挑战,但科学家们有望在老鼠身上进行研究,可能在下一个十年。其他团队已经在绘制成年果蝇大脑的地图。
共同第一作者、约翰斯·霍普金斯大学生物医学工程博士生 Benjamin Pedigo 预计该团队的代码可以帮助揭示成年和幼虫大脑连接之间的重要比较。随着为更多的幼虫和其他相关物种生成连接体,Pedigo 预计他们的分析技术可以更好地理解大脑连接的变化。
果蝇幼虫的工作展示了回路特征,这些特征让人想起突出而强大的机器学习架构。该团队预计继续研究将揭示更多的计算原理,并可能激发新的人工智能系统。
「我们对果蝇代码的了解将对人类代码产生影响,」Vogelstein 说。「这就是我们想要了解的——如何编写一个通向人脑网络的程序。」

来源:ScienceAI
编辑:绿萝
参考内容:https://medicalxpress.com/news/2023-03-scientists-insect-brain.html

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