苏塞克斯大学的信息学专家开发了一种新的计算模型，该模型证明了昆虫和哺乳动物学习之间长期寻求的联系自然通讯。

结合最近实验的解剖学和功能数据，詹姆斯·贝内特博士和他的同事们根据奖励预测误差(RPE)假说，模拟了果蝇大脑的解剖学和生理学是如何支持学习的。

该计算模型表明，果蝇大脑中一个被称为蘑菇体的区域的多巴胺神经元如何产生与哺乳动物多巴胺神经元相似的信号，以及这些多巴胺信号如何可靠地指导学习。

学者们认为，确定苍蝇是否也利用预测误差来学习，可能会导致更人道的动物研究，使研究人员能够用更简单的昆虫物种代替动物，以进行未来的学习机制研究。

通过开辟新的机会来研究学习的神经机制，研究人员希望该模型也能有助于更好地理解RPE假说所支持的心理健康问题，如抑郁症或成瘾。

班尼特博士是苏塞克斯大学工程与信息学院的研究员，他说:“使用我们的计算模型，我们能够证明昆虫实验的数据并不一定与RPE假设的预测相冲突，就像之前认为的那样。”

“在昆虫和哺乳动物的学习研究之间建立一座桥梁，可能会开启一种可能性，利用强大的遗传工具在昆虫身上进行实验，以及它们大脑的较小规模，来理解包括人类在内的哺乳动物的大脑功能和疾病。”

由于RPE假说，对哺乳动物如何学习的理解已经取得了很大进展，该假说认为，联想记忆的学习程度与它们的不准确性成正比。

这一假说在解释哺乳动物学习的实验数据方面取得了相当大的成功，并被广泛应用于决策和心理健康疾病，如成瘾和抑郁。但是，由于不同实验的结果相互矛盾，科学家们在将这一假设应用于昆虫的学习时遇到了困难。

萨塞克斯大学的研究小组创建了一个计算模型，以展示蘑菇身体解剖和生理的主要特征如何根据RPE假设实现学习。

该模型模拟了蘑菇体的简化，包括不同的神经元类型和它们之间的联系，以及当某些选择得到奖励时，这些神经元的活动如何促进学习并影响苍蝇做出的决定。

为了进一步了解苍蝇大脑的学习，研究小组利用他们的模型对蘑菇体内不同神经元对学习和决策的影响做出了五个新颖的预测，希望能促进未来的实验工作。

贝内特博士说:“虽然已经有了其他的蘑菇体模型，但据我们所知，到目前为止，还没有其他的模型包括多巴胺神经元和另一组神经元之间的联系，这些神经元可以预测和驱动奖励行为。”例如，当奖励是食物中的糖含量时，这些联系将允许预测的糖可用性与实际摄入的糖进行比较，从而允许更准确的预测和适当的寻糖行为。

“在实验中，当果蝇大脑中特定神经元的活动被人工抑制或激活时，该模型可以解释果蝇表现出的大量行为。我们还提出了多巴胺神经元和蘑菇体内其他神经元之间的联系，这在实验中尚未报道，但将有助于解释更多的实验数据。”

苏塞克斯大学信息学教授托马斯·诺沃特尼说:“这个模型将学习理论和实验知识结合在一起，使我们能够系统地思考苍蝇的大脑是如何工作的。”结果表明，简单苍蝇的学习方式可能比我们之前认为的更类似于我们的学习方式。”