2024年5月22日，普林斯顿大学的研究人员在 Nature 期刊发表了题为Mapping model units to visual neurons reveals population code for social behaviour的文章。
在动物身上观察到的丰富多样的行为是通过感觉处理和运动控制之间的相互作用产生的。为了理解这些感觉运动转换，建立模型不仅可以预测神经对感觉输入的反应，还可以预测每个神经元对行为的因果关系。
该研究展示了一种新的建模方法，通过预测由十多个神经元细胞类型的系统扰动引起的行为变化，来识别深度神经网络内部单元与真实神经元之间的一对一映射。该研究介绍的一个关键因素是“敲除训练”，它涉及在训练过程中干扰网络，以匹配行为实验中真实神经元的扰动。研究人员应用这种方法来模拟黑腹果蝇雄性在复杂的、视觉引导的社会行为中的感觉运动转换。视觉叶和中央脑交界处的视觉投射神经元形成了一组离散通道，先前的研究表明，每个通道编码一个特定的视觉特征来驱动特定的行为。该研究的模型得出了不同的结论:视觉投射神经元的组合，包括那些涉及非社会行为的神经元，驱动雄性与雌性的互动，形成了丰富的种群行为代码。
总的来说，该研究的框架将各种神经扰动引起的行为效应整合到一个单一的、统一的模型中，提供了从刺激到神经元细胞类型再到行为的地图，并使未来的大脑接线图能够合并到模型中。
