1515-CURBD：利用数据约束循环神经网络推断全脑交互作用

这项研究介绍了一种名为CURBD（电流分解）的计算框架，旨在通过数据约束的循环神经网络（RNN）来分析和理解大规模的脑区互动。该方法能够将特定脑区的活动分解为来自不同源区的定向输入电流，从而揭示神经系统在产生行为时的区域间通信机制。研究人员将此技术应用于斑马鱼、小鼠、猕猴及人类的多物种实验数据，成功识别出与应激反应、运动控制及记忆检索相关的功能性环路动态。相比传统的关联分析，CURBD能够更精准地推断出脑区之间具有方向性和时间演化特征的相互作用。该工具为探索大脑全局层面的神经计算原理提供了一个高度灵活且可扩展的逆向工程手段。

References:

• Perich M, Arlt C, Soares S. Inferring brain-wide interactions using data-constrained recurrent neural network models

• Neuron, 2026; 0