Nature Methods|维也纳医科大学|Adam Gosztolai团队用MARBLE探究神经群体动力学机制

本研究由维也纳医科大学的Adam Gosztolai团队提出了一种名为MARBLE的新方法，用于从神经动力学中获取可解释、可解码的潜在表示。该方法通过无监督几何深度学习将神经放电率和实验条件标签映射到共享潜在空间，有效解决了现有方法在推断潜在动力学过程及解释其在计算任务中的相关性方面的局限。研究利用模拟非线性动力系统、循环神经网络以及灵长类和啮齿动物的实验单神经元记录数据进行验证，结果显示MARBLE在解码准确性上达到当前最先进水平，能检测复杂非线性动力系统中的微妙变化，并在无辅助信号下发现跨网络和动物的一致潜在表示。该方法为神经动力学研究和脑机接口等应用提供了有力支持。