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神经动力学“通用翻译器”：单细胞单脉冲分辨率下的基础模型研究

一、作者与发表信息

本研究由Yizi Zhang（哥伦比亚大学）、Yanchen Wang（哥伦比亚大学）、Donato M. Jiménez-Benitó（加泰罗尼亚理工大学）等来自多个机构的团队合作完成，作者单位还包括佐治亚理工学院、麦吉尔大学、Champalimaud基金会等。论文预发表于第38届神经信息处理系统会议（NeurIPS 2024），并公开了项目页面与代码（https://ibl-mtm.github.io/）。

二、学术背景

科学领域：本研究属于计算神经科学与机器学习的交叉领域，聚焦于神经群体活动（neural population activity）的建模与解码。
研究动机：尽管神经科学研究在过去十年取得显著进展，但对大脑功能的整体理解仍呈现碎片化。当前模型通常局限于特定脑区或实验场景，缺乏跨区域、跨任务的通用性。
研究目标：开发一种单细胞单脉冲分辨率下的神经动力学基础模型（foundation model），能够通过自监督学习捕捉跨空间尺度（群体、脑区、单神经元）的神经活动特征，并支持多种下游任务（如行为解码、跨区域预测等）。

三、研究流程与方法

1. 数据来源与预处理

• 数据集：使用国际脑实验室（International Brain Laboratory, IBL）的重复位点数据集，包含48只小鼠的Neuropixels记录，靶向次级视觉区、海马体和丘脑等区域。
  
• 样本量：最终纳入39只小鼠的26,376个神经元数据，平均每会话（session）记录约676个神经元。
  
• 预处理：神经活动按20毫秒时间窗分箱（binning），对齐实验任务时间轴（2秒/试次），并排除反应时间异常试次。

2. 多任务掩码建模（Multi-Task Masking, MTM）

核心创新：提出一种新型自监督学习框架，通过交替掩码（masking）与重构神经活动，学习跨时间、神经元和脑区的动态特征。
具体掩码策略：
- 因果掩码（Causal Masking）：掩码未来时间步，基于历史数据预测（类似GPT模型）。
- 神经元掩码（Neuron Masking）：随机掩码部分神经元，利用剩余神经元重构其活动。
- 脑区内掩码（Intra-Region Masking）：掩码特定脑区的部分神经元，仅用同一脑区未掩码神经元重构。
- 脑区间掩码（Inter-Region Masking）：掩码某脑区的神经元，用其他脑区神经元重构，以学习跨区域交互。

模型架构：
- 基于Transformer，采用可学习提示词（prompt token）动态切换掩码任务。
- 输入数据通过线性投影转换为令牌（token），加入位置编码后输入Transformer，输出通过泊松分布模型重构神经活动。
- 对比基线：Neural Data Transformer（NDT1/NDT2）的时序掩码方法。

3. 评估任务与指标

• 无监督任务：
  
  • 共平滑（Co-Smoothing）：预测保留神经元的活性（单位：比特/脉冲，bits per spike, bps）。
    
  • 前向预测（Forward Prediction）：预测未来200毫秒的神经活动。
    
  • 脑区内/间预测：评估脑区内部或跨脑区的信息传递能力。
    
• 有监督任务：
  
  • 行为解码：利用神经活动预测小鼠的选择（choice）和胡须运动能量（whisker motion energy）。
    

4. 实验设计

• 单会话训练：比较MTM与基线方法在39个独立会话中的表现。
  
• 多会话预训练：在34个会话上预训练模型，并在5个保留会话上微调，验证跨动物泛化能力。
  
• 硬件与参数：使用RTX 8000/V100 GPU，NDT1模型参数量约2550万，训练耗时1-5天。

四、主要结果

1. 单会话性能：

   • MTM在脑区内/间预测任务中显著优于时序掩码基线（如脑区内预测bps：MTM 0.43 vs. 基线 -0.20）。
     
   • 因果掩码对前向预测效果最佳，而神经元掩码对共平滑任务最有效（表1）。
     
   • 可视化结果显示，MTM能更准确地重构海马体（CA1）等区域的神经活动模式（图2）。
     

2. 多会话泛化：

   • 34会话预训练的MTM模型在保留会话上表现优于单会话模型（如脑区间预测bps：多会话0.96 vs. 单会话0.83）。
     
   • 数据规模效应：MTM性能随训练会话数量增加持续提升，而基线方法在10会话后饱和（图4）。
     

3. 行为解码：

   • MTM在单脑区解码任务中优势显著（如海马体解码准确率高于基线10%以上，图5）。
     
   • 提示词选择对行为解码影响较小，表明模型鲁棒性。

五、结论与价值

科学意义：
- 首次提出适用于全脑多区域的神经动力学基础模型，突破了传统模型局限于特定脑区的瓶颈。
- 通过MTM框架统一了单神经元、脑区和群体水平的动态表征学习，为理解分布式神经计算提供新工具。

应用价值：
- 为脑机接口（BCI）和神经疾病研究提供通用解码框架。
- 开源代码与跨物种验证（猴类数据集）表明其潜在普适性。

六、研究亮点

1. 方法创新：MTM通过多任务掩码策略与提示词机制，实现了神经活动的高效跨尺度建模。
   
2. 数据规模：首次在单细胞分辨率下验证了“数据量提升模型泛化能力”的假设。
   
3. 跨学科融合：将自然语言处理中的掩码语言模型（如BERT）思路迁移至神经科学。

七、其他价值

• 功能连接分析：MTM可用于推断脑区间的功能连接（图6），无需显式训练。
  
• 架构无关性：实验证明MTM可适配RNN（如LFADS）等其他架构（附录表3）。
  
• 计算效率：通过测试时掩码评估（test-time masking），避免了传统需训练多个模型的冗余。
  

（全文约2200字）