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基本信息

Title:A software platform for real-time and adaptive neuroscience experiments

發(fā)表時間：2025.11.11

Journal：Nature Communications

影響因子：15.7

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研究背景

近十年來，系統(tǒng)神經(jīng)科學在技術上取得了突破性進展，高通量成像和電生理技術引發(fā)了一場神經(jīng)和行為數(shù)據(jù)的“大爆炸”，產(chǎn)生了大量高維度（high-dimensional）的數(shù)據(jù) 。然而，這種數(shù)據(jù)體量的增長卻揭示了傳統(tǒng)實驗范式的局限性：研究通常局限于檢驗預先確定的假設，并嚴重依賴于數(shù)據(jù)采集完成后的事后分析。

這種“先采集、后分析”的分離機制，直接導致了在有限實驗時間內(nèi)檢驗復雜假設的效率危機 。例如，僅少數(shù)視覺刺激參數(shù)的組合就可能衍生出數(shù)千種實驗條件，使得傳統(tǒng)的窮盡式采樣在統(tǒng)計功效上難以保證 。此外，許多關于神經(jīng)回路如何驅(qū)動自然行為的復雜問題，要求研究者根據(jù)神經(jīng)系統(tǒng)在實驗進行時的動態(tài)狀態(tài)實時調(diào)整操作，實現(xiàn)有意義的干預 。

為了克服這一瓶頸，神經(jīng)科學迫切需要轉(zhuǎn)向自適應實驗設計，即通過計算模型驅(qū)動持續(xù)的數(shù)據(jù)收集和實驗操縱選擇，實現(xiàn)閉環(huán)控制（Closed-loop Control）。然而，實現(xiàn)這種范式面臨巨大的工程挑戰(zhàn)，包括多硬件集成、對嚴格實時約束（real-time constraints）的要求，以及對復雜流式分析（streaming analyses）的靈活支持。正是在此背景下，Draelos等人在《自然·通訊》中介紹了improv，一個旨在為下一代自適應神經(jīng)科學實驗提供統(tǒng)一軟件工程基礎的平臺。

Fig. 1: Design architecture of improv.

核心總結(jié) & 軟件平臺亮點介紹

improv 是一款模塊化軟件平臺，其核心創(chuàng)新在于通過優(yōu)化底層軟件工程，實現(xiàn)了建模、數(shù)據(jù)采集、分析和實時實驗控制的靈活集成，克服了傳統(tǒng)神經(jīng)科學實驗中的技術壁壘 。

Fig. 2: improv provides streaming model-based characterization of neural function.

1. 平臺架構(gòu)：高并發(fā)與零拷貝通信

improv 的設計精巧且具備高穩(wěn)定性，其基礎是并發(fā)系統(tǒng)中的簡化版Actor 模型。系統(tǒng)中的每個獨立功能（如數(shù)據(jù)采集、預處理、模型擬合）都被封裝為獨立的 Actor，并在獨立的進程中并發(fā)執(zhí)行（concurrent execution），確保了高容錯性。

為解決高維數(shù)據(jù)傳輸?shù)?I/O 瓶頸，improv 采用了基于 Apache Arrow Plasma 庫構(gòu)建的共享內(nèi)存數(shù)據(jù)存儲。Actors 之間不直接傳遞數(shù)據(jù)本身，而是通過消息傳遞數(shù)據(jù)在共享內(nèi)存中的地址（鍵）。這種設計實現(xiàn)了零拷貝通信，是保障平臺滿足實時約束的關鍵。通過 Actors 和消息隊列構(gòu)成的有向圖（directed graph），實驗流程能夠通過簡單的文本文件靈活定義，極大地加速了快速原型設計。

Fig. 3: improv handles concurrent neural activity and behavioral video data streams.

1. 模型驅(qū)動的五大閉環(huán)應用

improv 通過多個體內(nèi)（in vivo）和體外（in silico）實驗，驗證了其在復雜自適應實驗中的能力：

Fig. 4: Real-time latent neural trajectory prediction with improv.

1. 實時功能分型與連接性估計： 平臺能夠流式處理雙光子鈣成像數(shù)據(jù)，利用 CalmAn Online 等算法進行神經(jīng)元活動提取，實現(xiàn)神經(jīng)反應的快速功能表型鑒定。在斑馬魚實驗中，improv 實時擬合了線性-非線性-泊松模型 (LNP Model)，通過隨機梯度下降（Stochastic Gradient Descent）在滑動窗口內(nèi)持續(xù)更新模型參數(shù)，實現(xiàn)了對功能連接的實時估計 。在線模型擬合展現(xiàn)出快速收斂性，可實時得出接近離線分析的結(jié)果，顯著節(jié)省了實驗時間 。

2. 行為與神經(jīng)活動的并發(fā)預測： improv實現(xiàn)了高維行為視頻與神經(jīng)活動的同步流式分析。針對行為視頻，平臺部署了 proSVD 算法進行流式降維（streaming dimension reduction），將其穩(wěn)定地投影到低維特征空間（如 10 維）。隨后，利用流式嶺回歸（streaming ridge regression）模型實時預測神經(jīng)活動，并能夠在線識別出與神經(jīng)活動具有最強預測性的行為特征（如小鼠非結(jié)構(gòu)化運動）。

3. 潛伏神經(jīng)軌跡的實時預測： 針對神經(jīng)群體動力學研究，平臺首先對尖峰數(shù)據(jù)進行降維，隨后使用流式概率流模型 Bubblewraps，通過擬合高斯混合隱馬爾可夫模型實時學習和預測潛在神經(jīng)軌跡的轉(zhuǎn)換矩陣 。該模型能準確預測未來一秒內(nèi)的軌跡演變，為基于群體狀態(tài)的精確因果干預提供了實時反饋基礎。

4. 閉環(huán)刺激優(yōu)化： improv 集成了貝葉斯優(yōu)化 (Bayesian Optimization, BO) 框架和高斯過程 (Gaussian Process, GP) 模型，用于在活體鈣成像中自適應地選擇下一個最優(yōu)視覺刺激。BO 通過最大化優(yōu)先分數(shù)，巧妙地平衡了探索（高不確定性區(qū)域）與利用（高響應區(qū)域）。該方法驗證了其高效性，平均僅需 8-20 次刺激即可確定神經(jīng)元的峰值調(diào)諧（peak tuning），遠超傳統(tǒng)網(wǎng)格搜索的效率 。

5. 自適應光遺傳靶向干預： 平臺實現(xiàn)了全光路實驗中的模型驅(qū)動光遺傳學光刺激。improv 實時計算神經(jīng)元的定向調(diào)諧曲線，并根據(jù)這些功能特性和光敏蛋白表達水平，自動選擇目標神經(jīng)元進行因果擾動（causal perturbation）。這使得研究者能夠根據(jù)神經(jīng)元在回路中的實時功能角色，而非預設的解剖位置，進行高精度、自適應的靶向干預 。

Fig. 5: improv enables closed-loop optimization of peak neural responses.

Fig. 6: Adaptive optogenetic photostimulation target selection during functional calcium imaging in zebrafish.

Abstract

Current neuroscience research is often limited to testing predetermined hypotheses and post hoc analysis of already collected data. Adaptive experimental designs, in which modeling drives ongoing data collection and selects experimental manipulations, offer a promising alternative. However, such adaptive paradigms require tight integration between software and hardware under real-time constraints. We introduce improv, a software platform for flexible integration of modeling, data collection, analysis pipelines, and live experimental control. We demonstrate both in silico and in vivo how improv enables efficient experimental designs for discovery and validation across various model organisms and data types. We used improv to orchestrate real-time behavioral analyses, rapid functional typing of neural responses via calcium imaging, optimal visual stimulus selection, and model-driven optogenetic photostimulation of visually responsive neurons in the zebrafish brain. Together, these results demonstrate the power of improv to integrate modeling with data collection and experimental control to achieve next-generation adaptive experiments.

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分享人：飯哥

審核：PsyBrain 腦心前沿編輯部