AI 驱动的鼠标视觉皮层数字孪生

快速阅读: 据《News-Medical.Net》最新报道，斯坦福大学研究团队开发了一种基于人工智能的小鼠大脑视觉处理模拟模型，该模型可精准预测神经元对新视觉刺激的反应，并推断神经元的解剖特征。这项技术有助于加速大脑信息处理机制的研究，并可能扩展至其他物种及更高认知功能的大脑区域。

斯坦福医学 2025年4月10日

正如飞行员可能在飞行模拟器中练习操作一样，科学家们很快也能在一个逼真的小鼠大脑模拟环境中进行实验。在一项新的研究中，斯坦福医学院的研究人员及其合作者利用一个人工智能模型构建了小鼠大脑中处理视觉信息部分的模拟版本。

该模拟版本经过来自真实小鼠视觉皮层的大脑活动数据集训练，这些小鼠在观看电影片段时被记录下来。随后，它能够预测成千上万个神经元对新视频和图像的反应。模拟版本使研究大脑内部运作变得更加容易和高效。

这项研究的主要作者是埃里克·王（埃里克·王），他是贝勒医学院的一名医学博士生。

**超越训练分布**

与以往仅能模拟训练数据中所见刺激类型的小鼠视觉皮层人工智能模型不同，这个新模型可以预测大脑对广泛的新视觉输入的反应。它甚至可以推断出每个神经元的解剖特征。

这个新模型是一种基础模型的例子，这是一种相对较新的AI模型类别，能够从大规模数据集中学习，然后将知识应用到新任务和新类型的数据——即研究人员所说的“超出训练分布的泛化”。

（ChatGPT是一种典型的基础模型，可以从大量文本中学习，然后理解和生成新文本。）

“在许多方面，智慧的种子是稳健泛化的能力，”托利斯（托利斯）说，“最终目标——圣杯——是在训练分布之外进行泛化。”

**小鼠电影**

为了训练这个新的人工智能模型，研究人员首先记录了小鼠在观看电影时的大脑活动——为人类制作的电影。这些电影理想上应该接近小鼠在自然环境中的所见。

“很难为小鼠采样现实的电影，因为没有人专门为小鼠制作好莱坞电影，”托利斯说。但动作片已经足够接近了。

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小鼠的视力分辨率较低——类似于我们的周边视觉——这意味着它们主要看到运动而不是细节或颜色。“小鼠喜欢运动，这会强烈激活它们的视觉系统，所以我们给它们播放了很多动作电影，比如《疯狂的麦克斯》。”托利斯说。

在多次短时间的观看过程中，研究人员从八只小鼠观看动作电影片段的超过900分钟的大脑活动中进行了记录，同时监控它们的眼球运动和行为。

研究人员利用整合后的数据训练了一个核心模型，然后只需稍加额外训练就可以将其定制为任何特定小鼠的模拟版本。

**准确预测**

这些模拟版本能够非常接近地模拟实际小鼠对各种新视觉刺激（包括视频和静态图像）的神经活动响应。托利斯表示，大量训练数据是模拟版本成功的关键因素。“它们非常准确，因为它们是在如此大规模的数据集上训练的。”

尽管仅经过神经活动的训练，新模型仍能应用到其他类型的数据。

某一特定小鼠的模拟版本能够预测其视觉皮层中数千个神经元的解剖位置、细胞类型以及这些神经元之间的连接关系。

研究人员通过高分辨率电子显微镜成像验证了这些预测，这是更大项目的一部分，旨在以前所未有的详细程度绘制小鼠视觉皮层的结构和功能。该项目的结果，称为MICrONS，同时发表在《自然》杂志上。

**打开黑箱**

由于这种模拟版本可以在小鼠寿命结束后继续运行，科学家们可以在本质上相同的动物身上进行几乎无限数量的实验。原本需要多年的实验可以在几小时内完成，同时运行数百万次实验，从而加速对大脑如何处理信息以及智能原则的研究。

“我们试图打开这个黑箱，以便了解大脑在单个神经元或神经元群体层面的工作方式以及它们如何协同编码信息，”托利斯说。

事实上，新模型已经开始带来新的见解。在另一项相关研究中，同样同时发表在《自然》杂志上，研究人员利用模拟版本发现小鼠视觉皮层中的神经元如何选择与其他神经元形成连接。

科学家们早已知道相似的神经元倾向于形成联系，就像人们形成联系一样。模拟版本揭示了哪些相似性最为重要。神经元更倾向于与响应相同刺激（例如蓝色）的神经元连接，而非响应相同视觉空间区域的神经元。

“这就像有人根据喜好而不是位置来选择朋友，”托利斯说。“我们学到了关于大脑组织的这一更精确规则。”

研究人员计划将他们的建模扩展到其他大脑区域和具有更高认知能力的动物，包括灵长类动物。

“最终，我相信至少可以构建人类大脑某些部分的模拟版本，”托利斯说。“这只是开始。”

来源：
斯坦福医学

期刊参考：
王，E.Y.等。（2025）。神经活动的基础模型预测对新刺激类型的反应。《自然》。
doi.org/10.1038/s41586-025-08829-y

(以上内容均由Ai生成)