本页根据 Biolà 团队提供的活动原始资料整理，论文入口均指向出版方或 DOI 页面。
本期内容
研究通过对替代脑模型进行虚拟扰动，从大规模神经数据中推断具有方向性的有效连接。
感谢 Zixiang Luo 与 Biolà 社区分享研究成果，以及发现背后的想法、挑战与研究过程。
论文与资料
Nature Methods完整活动资料
2025 年 6 月 1 日北京时间上午 9:00，Biolà 举办第 11 期 Bioneer 一作论坛，邀请香港科技大学博士生罗子翔进行分享。罗子翔此前在南方科技大学刘泉影教授课题组完成硕士训练。作为论文第一作者，他介绍了 2025 年发表于 Nature Methods 的研究《通过虚拟扰动替代大脑绘制有效连接图谱》。
有效连接描述一个脑区对另一个脑区具有方向性且可能具有因果性的影响，但在全脑范围绘制此类关系在技术上仍十分困难。罗子翔及其合作者开发了神经扰动推断（Neural Perturbational Inference，NPI）框架：先训练一个人工神经网络复现大尺度脑动力学，使其成为大脑的计算替代模型；随后对替代系统中的单个脑区进行虚拟扰动，并观察其他位置的活动变化，从而估计全脑有效连接的方向、强度以及兴奋或抑制性质。
研究者使用具有已知真实连接的合成数据对方法进行验证，NPI 的表现优于格兰杰因果和动态因果建模等既有方法。应用于静息态 fMRI 数据后，NPI 揭示出可重复、并得到结构连接支持的有效连接模式；与皮层—皮层诱发电位数据的比较也显示，NPI 推断的相互作用与实验观察到的刺激传播高度吻合。这项工作为从脑活动的相关性描述迈向大尺度功能组织的因果模型提供了一条计算路径。
衷心感谢罗子翔与 Biolà 社区分享 NPI 的开发过程与科学动机，并讨论计算替代模型和虚拟扰动如何帮助绘制人脑中的因果相互作用。
文献：Luo, Z., Peng, K., Liang, Z., Cai, S., Xu, C., Li, D., Hu, Y., Zhou, C., & Liu, Q. (2025). Mapping effective connectivity by virtually perturbing a surrogate brain. Nature Methods. https://doi.org/10.1038/s41592-025-02654-x