Nature：大模型“读脑术”——一次性看懂新鼠、新刺激、神经元类型

本研究通过构建“神经活动基础模型”，利用深度学习技术预测小鼠视觉皮层神经元对自然视频的动态响应。研究团队采用模块化人工神经网络模型，结合眼动追踪和行为指标输入，实现了对神经活动的精确预测。该模型不仅能准确预测训练数据中的反应，还能推广到其他小鼠和全新类型的视觉刺激，甚至预测神经元的解剖类型和突触连接关系。研究结果表明，基础模型在跨个体和跨刺激域泛化性方面表现出色，并能复现视觉皮层的经典参数化调谐特性。此外，模型还揭示了视觉皮层的视网膜拓扑组织和细胞类型结构特征。这一研究标志着构建通用脑功能模型的重要进展，为未来理解脑机制和设计新实验提供了有力工具。