史丹佛科學家打造「數位孿生」大腦 AI模擬老鼠視覺皮層

史丹佛醫學院的科學家團隊近期發表一項突破性研究，成功利用人工智慧技術建構出老鼠視覺皮層的數位孿生模型。這項創新技術就像飛行模擬器能讓飛行員安全練習複雜操作一樣，未來科學家將能在高度擬真的數位環境中進行腦科學實驗。

研究團隊透過讓實驗鼠觀看多部動作電影片段，記錄下超過900分鐘的神經活動資料。這些資料被用來訓練AI模型，最終建立的數位孿生能精準預測數萬個神經元對新影像刺激的反應。研究資深作者、眼科教授安德烈亞斯·託利亞斯博士表示：「建立精準的大腦模型意味著我們能進行更多實驗，先篩選出最有潛力的方案，再進行實際生物實驗。」

這項發表於《自然》期刊的研究由貝勒醫學院博士生王艾瑞克主導。與過往模型不同，新開發的基礎模型能預測大腦對各類新視覺刺激的反應，甚至能推斷個別神經元的解剖特徵。託利亞斯博士解釋：「智慧的核心在於強大的泛化能力，我們的終極目標就是要突破訓練資料的限制。」

研究團隊特別選擇動作片作為刺激素材，因為老鼠的視覺系統對移動物體特別敏感。託利亞斯博士幽默表示：「雖然好萊塢不會專門為老鼠拍電影，但動作片的效果相當不錯。」實驗中使用的包括《瘋狂麥斯》等影片，同時以攝影機記錄老鼠的眼球運動和行為反應。

這項技術的突破性在於，數位孿生模型僅憑神經活動資料，就能準確預測視覺皮層中數千個神經元的解剖位置、細胞型別及連線方式。這些預測結果已透過電子顯微鏡成像獲得驗證，相關資料來自MICrONS計畫——一項旨在以前所未有的精細度繪製老鼠視覺皮層結構與功能的大型研究。

數位孿生技術將大幅加速腦科學研究。由於數位模型不受生物壽命限制，科學家能在虛擬環境中同步進行數百萬次實驗，將原本需要數年的研究壓縮至數小時完成。託利亞斯博士形容：「我們正在試圖開啟大腦這個黑盒子，從單個神經元到神經群體，理解它們如何協同編碼資訊。」

這項技術已產生意想不到的發現。在另一篇同步發表的論文中，研究團隊利用數位孿生破解了視覺皮層神經元的「交友法則」：比起空間位置相近的神經元，那些對相同刺激（如藍色）產生反應的神經元更容易形成連線。託利亞斯博士生動比喻：「這就像人們會因共同興趣而非住家遠近來選擇朋友。」

研究團隊計劃將建模範圍擴充套件到大腦其他區域，並應用於認知能力更高的靈長類動物。託利亞斯博士展望未來：「我相信最終我們至少能建構出部分人腦的數位孿生，現在的研究成果只是冰山一角。」這項研究獲得美國國家科學基金會、國立衛生研究院等多個機構的資助，並有德國哥廷根大學和艾倫腦科學研究所的研究人員參與合作。