我們眼睛裡裝載了一臺強大的生物計算機，它的名字叫視網膜（retina）。瞭解視網膜如何將外界圖像轉換為大腦印象不僅有助於理解大腦的計算功能，而且對臨床醫學也有用。隨著機器學習和人工智能的發展，根據視網膜的計算擾動表現，眼科疾病勢必將率先達成機器智能化描述。
共聚焦顯微鏡捕獲圖像：視網膜水平細胞（紅色）在被AAV感染後表達化學遺傳通道（黃色）。強烈的化學遺傳通道表達使研究人員可逆地、有效地擾亂了整個視網膜水平細胞活性。
我們對視網膜電路瞭解充分嗎？一個擾動（perturbation）將如何影響視網膜表現？一組國際科學家團隊結合遺傳學、病毒和分子工具、高密度微電極陣列和計算機模型解決了這個問題。這項工作表明，新開發的視網膜模型可高精度地預測所定義的擾動結果。
視覺始於視網膜，感光細胞捕獲落在眼睛上的光並將其轉換成神經元活動。神經節細胞是視網膜的輸出神經元，它們將視覺信號發送到大腦。事實上，視網膜不僅僅是一個由“照相機”和“電纜”組成的簡單結構，在感光細胞和神經節細胞之間包含各種複雜的神經元電路。這些電路由許多不同神經細胞類型組成，以複雜的方式處理和輸入信號，並提取視覺場景重要特徵。在視網膜輸出水平，視網膜電路的計算可導致大約30種不同的視覺場景神經元表示，這些都將被並行傳輸給大腦。因此，視網膜就像一個強大的超級計算機，以一種非常深刻的方式塑造著視覺表現。
為了理解視覺機制、預測視覺疾病，瞭解30種視網膜輸出通道如何代表視覺世界和它們在視網膜電路結構中的不同功能特性是必須被解決的問題。
弗雷德里希•米歇爾研究所（FMI）、巴塞爾分子與眼科研究所（IOB）、蘇黎世聯邦理工大學（ETH Zurich）和巴黎高等師範大學（Ecole Normale Supérieure）的專家們在研究擾動如何改變不同視網膜輸出通道功能特性的同時，干擾了一個視網膜特異電路元件。
Botond Roska課題組的前研究生，Antonia Drinnenberg是這篇《Neuron》文章的第一作者，她開發了一種控制水平細胞活性的方法。水平細胞（horizontal cells）是一個視網膜感光元件，它為光感受器和雙極細胞之間的第一視覺突觸提供反饋抑制。該方法涉及一組特定的病毒、轉基因小鼠和工程配體門控離子通道，以便於打開或關閉第一視覺突觸反饋。
為了測量擾動在視網膜輸出中的作用，Drinnenberg使用了Andreas Hierlemann課題組開發的高密度微電極陣列，該陣列可同時記錄數百個神經節細胞的電信號。
令研究人員感到驚訝的是，結果顯示一個擾動導致了視網膜輸出的一系列大變化。“起初，我們懷疑是技術問題，”Drinnenberg說。“我們驚訝於一個單一的、明確的電路元件擾動竟會造成各種各樣的效應。”在測量了數千個神經節細胞和視網膜輸出通道信號後，他們認為，水平細胞表現出的多樣性勢必來自某個特定的視網膜電路結構。
一個視網膜電路單一元件如何導致了效應的多樣性？論文共同第一作者Felix Franke和通訊作者Rava A. da Silveira建立了一個計算機模型來模擬信號通過視網膜的不同途徑，以理解他們在實驗中觀察到的結果。
研究人員發現，計算機模型可以重現實驗測量的整個變化，此外，模型還額外預測了水平細胞的5個新角色。“我們驚訝地發現，這個模型比我們創造它時對它的預期走得要遠，”Franke說。“於是我們不得不進行額外的實驗來檢驗它們，所有多出來的預測都被證明是正確的。”
“一種測試視網膜的方式是擾動它的一個元件，然後測量所有輸出，該模型可以預測我們實際觀察到的所有變化，”da Silveira解釋道。“下一步，我們將使用該模型來預測眼部疾病數據，”Roska補充道。
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