How sparse can a fly-brain model be? Connection strength, wiring placement, network state and task jointly determine function-preserving compression of the Drosophila connectome
本研究证实，通过稀疏化来保持黑腹果蝇全脑模型的各种功能行为，关键在于保留特定的强突触及其精确的布线位置，而非全局网络统计特性，且必要的边预算和失效模式会随不同任务和网络状态而显著变化。
原始论文采用 CC BY 4.0 许可（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。 这是一篇未经同行评审的预印本的AI生成解释。这不是医疗建议。请勿根据此内容做出健康决定。 阅读完整免责声明
科学家们终于绘制出了果蝇大脑的完整布线图。这张被称为“连接组”的地图，是一份包含了每一个神经元以及连接它们的数十亿个微小连接的庞大清单。它是现代生物学的一项壮举，将一个活体器官转化为了计算机可以读取的静态蓝图。但由于这份蓝图过于庞大，以至于难以使用。为了模拟大脑如何运作或制造像苍蝇一样运动的机器人，研究人员通常不得不将这张地图缩小到可控的大小。标准的做法是简单地删除最弱的连接，假设只有那些强力的、重型负载的导线才承载着重要信息。这有点像试图通过只保留主要高速公路而忽略侧街来了解一座城市，并假设侧街并不重要。多年来，从未有人真正检查过这种捷径是否破坏了大脑思考或运动的能力。
一位研究人员决定通过测试这一假设，他采用了一个经过实验验证的完整果蝇大脑计算机模型，并系统性地移除连接，以观察在脑功能停止工作之前他们能删除多少连接。他专注于该模型已知能正确执行的三种特定行为：在吃到糖时伸出口器、在尝到苦味时停止该动作，以及在感觉到特定触碰时进行梳理。他在两种不同的条件下测试了该模型：一种是在大脑安静休息时，另一种是在大脑充满自发活动、模拟真实清醒果蝇状态时。他将删除弱连接的标准方法与几种其他的网络裁剪方式进行了比较，例如随机移除连接，或者在保持位置固定的情况下重新洗牌导线的强度。
结果显示，删除弱连接的标准方法在某些任务中表现得惊人地好，但在另一些任务中却遭遇了灾难性的失败。当大脑处于安静状态时，移除所有少于十个突触（神经元交流的微小接点）的连接后，果蝇对糖的反应几乎依然完美，尽管这删除了百分之九十四的总连接数。然而，研究人员发现，这种成功并不仅仅在于保留了最强的导线。当他们保留相同数量的导线但重新洗牌其强度，或者在保留相同数量导线的同时将其连接到不同的神经元时，大脑的行为完全消失了。这证明了强连接的具体位置与它的强度同样重要；大脑依赖的是位置与强度之间精确的结合，而不仅仅是拥有一些重型电缆。
这项研究还揭示了“安全”删除连接的限度完全取决于大脑正在尝试做什么。虽然进食电路可以在失去大部分弱连接后幸存，但负责梳理的电路几乎立即崩溃。该电路依赖于抑制作用的微妙平衡，其中弱连接充当制动器，以防止错误信号接管。当研究人员移除弱导线时，他们无意中移除了这些制动器，导致果蝇进行不受控制或错误的梳理。同样，当大脑处于活跃、嘈杂的状态时，失效模式也发生了变化。大脑不再是陷入沉默，而是变得过度兴奋，因为那些通常用来抑制噪声的弱抑制性连接首先消失了。
或许最令人惊讶的发现是，一个压缩后的脑模型可以在其内部运作已经损坏的情况下仍通过行为测试。在若干案例中，即使大脑内部的活动模式已经发生了显著偏移，模型仍然能产生正确的动作，例如伸出口器。这表明，仅仅检查机器人或模拟程序是否动作正确，并不足以判断它是否真正理解了世界。研究人员得出结论，对于大脑模型可以简化到什么程度，并没有统一的规则。答案取决于大脑正在执行的具体任务、网络的运行状态，以及连接位置与强度之间错综复杂的舞动。这项研究为任何试图缩小大脑模型的人提供了一个新的基准，表明最弱的连接往往是保持系统稳定的最关键因素。
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