神経科学：コネクトームに制約された回路網で予測するハエ視覚系全体の神経活動

現在では神経回路内の全てのニューロンの接続を測定できるようになったが、各ニューロンの活動動態の特性など、他の生物学的詳細までは測定できていない。接続の測定のみから神経演算の理解に関してどの程度情報が得られるのかは、未解明の問題である。本論文で我々は、生体神経回路網の接続のみを実験的に測定することで、特定の神経演算の基盤となる神経活動の予測が可能であることを示す。我々まず、接続に関しては実験的に決定済みだが、単一ニューロンや単一シナプスの性質に関するパラメーターについては未知である、ショウジョウバエの視葉の運動経路の64の細胞タイプについて、神経回路網モデルを構築した。次いで、深層学習の技術を用いて、これらの未知のパラメーター値を最適化し、このモデル回路網が視覚運動を検知できるようにした。我々の機構モデルにより、コネクトーム中の各ニューロンについて、詳細かつ実験的に検証可能な予測を行うことができた。モデル予測は、以前の26件の研究で得られた神経活動の実験的測定結果と一致することが分かった。我々の研究は、接続の測定から神経回路機能の機構について詳細な仮説を立てる戦略を例証するものである。この戦略は、ニューロンが疎に接続している場合（さまざまな種および異なる脳領域の生体神経回路網で広く見られる特徴）に、さらに成功が見込まれる。

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