神经科学的无意义突破

RYuste认为神经科学家们对大脑的研究太近了。他说:“这就像电视屏幕——如果你在看电影，只能看到一个单独的像素，你永远也不会明白正在发生什么。”“自从(神经科学之父)圣地亚哥·拉蒙·卡哈尔以来，神经科学家一直在做的就是观察大脑中的单个像素——每次一个神经元。所以这就是为什么我们需要这些方法来看到整个屏幕，看看我们的大脑在玩什么。”他和他的研究生克里斯托弗·迪普雷(Christopher Dupre)最近进行了一项研究，记录所有神经元的活动九头蛇寻常的，一厘米长的水螅体动物游在两块玻璃之间。看一看。

他们与动物行为的活动相关联 - 一个主要的概念和实验突破，而且可以说是最完整的数据集神经科学家拥有，这可能让科学家更好地了解神经元控制行为之间的相互作用。

从最简单的生物——即使是没有大脑的生物——可以学到很多东西。

迪普雷开始了这项工作。2011年，他来到了纽约市的哥伦比亚大学(Columbia University)，设想他将使用显微镜和激光来了解哺乳动物皮层的工作原理，这是神经科学的关键问题之一。尤斯特的实验室是进行这项研究的最佳场所，因为尤斯特在用一些最复杂的工具可视化老鼠大脑中巨大的神经元网络活动方面具有专长。自2013年以来，尤斯特实验室一直是奥巴马支持的“大脑计划”(BRAIN Initiative)的推动者之一。该项目耗资1亿美元，旨在开发记录生物体中所有神经元活动所需的技术。对于研究哺乳动物的科学家来说，这个目标仍然很高，因为他们中的大多数人通常只同时在老鼠的大脑中成像数百或数千个神经元，而老鼠的大脑中有数百万个神经元。因此，吸引力九头蛇它的神经元要少得多。

设想一下九头蛇是大脑计划最大目标的一次演练。捕捉一个有机体的整个神经元活动——Yuste和其他人称之为BAM，或大脑活动图——也是对一个假设的测试的一部分:神经系统的构件是神经元网络，而不是卡哈尔假设的单个神经元。杜普雷花了两年时间研究八个失败的老鼠皮层项目，试图捕捉树突的动态，但运气不太好。对他来说,把九头蛇在显微镜下，我仿佛回到了家，我在高中时研究过这些生物。而有些人研究的是九头蛇在美国，还没有人对它们的神经元活动进行成像。“它完全没有被探索过，所以我想至少我在那里看到的都是新的，”迪普雷告诉我。

人们可以写一篇关于这些有趣的事实的清单九头蛇。最有趣的是，这些氢基本上是不朽的：它们能够通过无性繁殖来再生自己，在此期间，如果切入几件，它们也能够从完全生长的动物（它们也能够进行这种再生）的遗传相同的双芽。然而，对成像最有用的是事实九头蛇是薄而透明的，允许一个人使用简单的显微镜来看整个生物，最早的生物之一具有神经系统。它的神经元通常 - 通常几百个跨越其身体而不是大脑的网。由于它蠕动，您可以在生物的电影中看到神经元链，由薄线连接，称为树突，允许神经元进行通信。这些链在夜间从轨道看到的城市照亮，因为动物细长响应光线，在探索时令人受到干扰时的合同，或者只是四个地点来到。通过同时分析所有神经元的活性，Dupre和Yuste发现每只动物都有四个共存神经元网络，每个动物在特定行为期间兴奋。

大脑如何将感官输入转变为行为输出？

的九头蛇故事表明，在收集数据之后，冒险并不会停止。正如哈佛大学神经科学家弗洛里安·恩格尔特所说，在2014年写道在美国，这类努力的关键挑战是将数据转化为知识。他最近警告说，关键的下一步将是创建一个计算模型九头蛇该系统能够对任何给定的神经元如何对动物的行为做出可测试的预测。“单凭(数据)是不足以解释任何事情的。你需要一个模型来支持它。如果你不知道它是如何工作的，那么全脑成像就无法给你答案，”他告诉我。“九头蛇迫使你进入下一个层次，试图以某种方式理解它，并将其嵌入神经科学的更大图景中。”

在一个纸他去年出版，由Postdocs Eva Naumann和James Fitzgerald领导，Engert的团队只是这样做了。它们同时在幼虫斑马鱼中映射了几乎所有100,000个神经元的活动，同时呈现各种视觉刺激并测量鱼的反射游泳行为。（那些实验没有计数完全成像整个神经系统，因为鱼的脊髓和视网膜被遗漏了）。实验开始观察行为：当世界看起来它漂移到左侧时，鱼通过沿同一方向转动，试图转向沿漂移（反之亦然）来补偿（反之亦然）。他们的问题：大脑如何将感官输入转变为行为输出？

通过选择特定行为，Engert的全脑实验将数据转化为知识，该特定行为可靠地耦合到感官刺激，并通过神经系统进行控制。没有这个，大脑数据将留在非常大的硬盘上的数字。询问通常与行为有关的具体问题是Engert认为将是讨论大脑如何运作的关键 - 而且他并不孤单。John Krakauer，Johns Hopkins医院的神经科学家及其同事，最近纸，“神经科学需要行为:纠正还原主义的偏见。”基本上,科莱考尔说，“人们认为技术+大数据+机器学习=科学。这不是。“

今年夏天我访问Yuste的实验室时，他告诉我，作为darpa资助的一个项目的一部分，他的团队正在研究一个计算模型九头蛇”年代治疗的神经系统和规划实验九头蛇”年代神经网络。其中一些工作旨在整合来自环境的信息，例如，动物进食时肠道压力的变化，以更好地了解体内的神经元活动。

对于迪普雷来说，他会继续研究九头蛇作为Engert的实验室的博士，在哈佛，希望能够从最简单的生物 - 甚至没有大脑的人那里学到这么大。

格里戈里·Guitchounts是一名神经科学研究生，研究啮齿类动物的视觉物体识别机制。

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