Über WiredMind

Was echt ist und was vereinfacht

Echt

• Die Neuronen. Jede Lektion nutzt 3.000 bis 4.500 rekonstruierte Neuronen aus dem Konnektom MaleCNS v1.0 (öffnet in einem neuen Tab), dem gesamten zentralen Nervensystem einer männlichen Fliege, mit den Zelltypen, die seine Autorinnen und Autoren zugeordnet haben.
• Die Synapsenzahlen. Das Gewicht jeder Verbindung ist die Zahl der Synapsen, die der Datensatz zwischen den beiden Zellen angibt, bei einer Erkennungssicherheit von 0,5 oder mehr.
• Die Vorzeichen. Der vorhergesagte Transmitter eines Neurons legt fest, ob es erregt oder hemmt: Acetylcholin erregt, GABA und Glutamat hemmen. Zellen, für die Dopamin, Serotonin, Octopamin oder ein unklarer Transmitter vorhergesagt ist, haben im Modell keine Wirkung.
• Die Formen und Positionen. Jedes Neuron wird nach seinem eigenen Skelett im Datensatz gezeichnet, genau dort, wo es in der Fliege wirklich liegt.

Vereinfacht

• Kleine Ausschnitte. Jede Lektion simuliert einen Teilschaltkreis aus 3.000 bis 4.500 Neuronen, nicht das ganze Nervensystem. Der Geruchsschaltkreis besteht aus vier Zellpopulationen: Rezeptoren, Projektionsneuronen, Kenyon-Zellen und Ausgangsneuronen. Die Schaltkreise für Kompass und Flucht reichen von ihren Start-Zelltypen aus zwei synaptische Schritte weit und behalten die am stärksten verbundenen Partner. Verbindungen mit weniger als fünf Synapsen fallen weg. Alles außerhalb des Ausschnitts fehlt, auch Hemmung, die das Netzwerk normalerweise im Gleichgewicht halten würde.
• Ein Neuronenmodell für alle Zellen. Leaky-Integrate-and-Fire-Punktneuronen mit überall denselben Parametern, den veröffentlichten Werten von Shiu et al. (2024) (öffnet in einem neuen Tab): Ruhe- und Reset-Potenzial −52 mV, Schwelle −45 mV, Membranzeitkonstante 20 ms, synaptische Zeitkonstante 5 ms, Refraktärzeit 2,2 ms, Verzögerung 1,8 ms, 0,275 mV pro Synapse. Keine dendritische Verarbeitung, keine Neuronen mit graduierten Potenzialen oder ohne Aktionspotenziale, keine Neuromodulation und kein Lernen: Synapsen verändern sich nie.
• Keine Gap Junctions. Das Konnektom erfasst nur chemische Synapsen, elektrische Synapsen fehlen also. Das wirkt sich am stärksten in der Fluchtlektion aus: In einer echten Fliege ist die Verbindung der Riesenfaser zum Sprung-Motoneuron eine gemischte Synapse, die stark auf Gap Junctions beruht. Hier besteht diese Verbindung nur aus ihren 90 chemischen Synapsen.
• Nichts lernt dazu. Die Duftlektion zeigt, wo eine Fliege Erinnerungen an Düfte speichert, nämlich in den Synapsen von den Kenyon-Zellen zu den Ausgangsneuronen. Das Modell hat aber keine Dopamin-Neuronen und keine Plastizität. Der Ausschnitt lässt außerdem das APL-Neuron weg, das die Aktivität der Kenyon-Zellen spärlich hält.
• Idealisierte Stimulation. „Stimulieren“ versorgt jedes Neuron einer Gruppe mit unabhängigen Poisson-Eingängen (40 Hz für 200 ms in den Lektionen zu Duft und Flucht, 60 Hz für 800 ms bei den Drehneuronen); jedes Ereignis ist stark genug, um die Zelle feuern zu lassen, ganz ähnlich wie bei optogenetischer Aktivierung. Ein echter Duft aktiviert wenige Rezeptortypen in einem Muster; der Duft der Lektion lässt alle 1.861 Rezeptorneuronen im Ausschnitt feuern. Die Fliegenklatsche lässt alle 304 Annäherungszellen gleichzeitig feuern; ein echtes herannahendes Objekt rekrutiert sie nach und nach, während es größer wird.
• Stummschalten heißt: komplett aus. Eine stummgeschaltete Gruppe bleibt im Ruhezustand, feuert nie und sendet nichts. Echte Methoden zum Stummschalten wie Kir2.1 oder Tetanustoxin wirken nur teilweise und langsamer und können elektrische Synapsen weiterarbeiten lassen.
• Landmarken für den Kompass. Die Ringneuronen bekommen im Modell keine visuellen Eingänge. Schaltet man sie stumm, fällt ihre hemmende Wirkung auf den Kompass weg, und genau dadurch kann der Leuchtfleck hier driften. In einer echten Fliege liefern sie Landmarken und andere Hinweise aus den Sinnesorganen.
• Zeitabläufe. Die Latenzen ergeben sich aus einer einheitlichen Verzögerung von 1,8 ms und den Zeitkonstanten von Membran und Synapsen, nicht aus Messungen. Sie liegen in einem plausiblen Bereich, aber nichts wurde auf gemessene Fluchtlatenzen abgestimmt. Die Darstellung zeigt alles in Zeitlupe, je nach Gerät 0,2 bis 2 ms Fliegenzeit pro Bild, und hört 150 ms nach dem letzten Reiz auf zu simulieren, weil manche Ausschnitte erregende Schleifen enthalten, die ohne die weggelassene Hemmung sonst endlos nachhallen würden.
• Zeichnungen, keine Morphologie. Jedes Neuron ist als Linie aus 12 Punkten entlang seines Skeletts gezeichnet, nicht mit seinen echten Verzweigungen. Lichtblitze markieren Aktionspotenziale. Die wandernden Punkte dienen nur der Veranschaulichung: Sie zeigen weder die Leitungsgeschwindigkeit noch den echten Weg eines Aktionspotenzials.

Was ein Forschungswerkzeug anders machen würde

• Das gesamte zentrale Nervensystem simulieren oder es an begründeten Grenzen mit modellierten Eingängen zuschneiden und schwache Verbindungen behalten.
• Parameter je Zelltyp an Messungen anpassen, Neuronen mit graduierten Potenzialen und ohne Aktionspotenziale zulassen und leitfähigkeitsbasierte oder Mehrkompartimentmodelle nutzen, wo Dendriten eine Rolle spielen.
• Gap Junctions aus anderen Daten ergänzen, außerdem Neuromodulatoren wie Dopamin und Octopamin sowie Plastizität, zum Beispiel dopaminabhängige Abschwächung an den Synapsen von Kenyon-Zellen zu Ausgangsneuronen.
• Sinnesneuronen so ansteuern, wie es die Welt tut: mit duftspezifischen Rezeptormustern und mit Annäherungsreizen, die immer mehr Zellen rekrutieren, je größer das Objekt wird.
• Transmitter-Vorhersagen und Gewichte als unsicher behandeln, sie systematisch variieren, mit vielen Startwerten durchrechnen und die Ergebnisse mit Elektrophysiologie und Verhalten vergleichen.

Zu den Quellen

• neuPrint (öffnet in einem neuen Tab): MaleCNS v1.0 Zelle für Zelle und Synapse für Synapse abfragen.
• Die MaleCNS-Publikation (öffnet in einem neuen Tab): Berg, S., Beckett, I. R., Costa, M., Schlegel, P., Januszewski, M., et al. (2026). Sexual dimorphism in the complete Drosophila male central nervous system connectome. Cell 189, 5504–5526.e15.
• Shiu et al. (2024) (öffnet in einem neuen Tab): das Leaky-Integrate-and-Fire-Modell des ganzen Gehirns, dessen Parameter WiredMind übernimmt.
• Der Quellcode (öffnet in einem neuen Tab): die Datenpipeline, der Simulator, die Lektionen und Tests, die die Aussagen jeder Lektion an den echten Schaltkreisen überprüfen.

Woher die Neuronen stammen

Alle Neuronen und Synapsenzahlen stammen aus dem Konnektom MaleCNS v1.0 (öffnet in einem neuen Tab) des zentralen Nervensystems einer männlichen Fruchtfliege, erstellt von HHMI Janelia FlyEM (öffnet in einem neuen Tab), der University of Cambridge (öffnet in einem neuen Tab), dem MRC Laboratory of Molecular Biology (öffnet in einem neuen Tab) und Google Research (öffnet in einem neuen Tab).

Berg, S., Beckett, I. R., Costa, M., Schlegel, P., Januszewski, M., et al. (2026). Sexual dimorphism in the complete Drosophila male central nervous system connectome. Cell 189, 5504–5526.e15. doi:10.1016/j.cell.2026.08.015 (öffnet in einem neuen Tab)

Die Daten stehen unter der Lizenz CC BY 4.0 (öffnet in einem neuen Tab). WiredMind verändert sie: Es schneidet drei kleine Schaltkreise heraus, lässt Verbindungen mit weniger als fünf Synapsen weg und zeichnet jedes Neuron als vereinfachte Linie. Der Simulator nutzt das Neuronenmodell von Shiu et al. (2024) (öffnet in einem neuen Tab).

Wer dahintersteckt

WiredMind wurde von Guy Dahan entwickelt, einem Full-Stack-Entwickler und SEO-Strategen aus Tel Aviv, innerhalb einer Woche im September 2026.

GitHub (öffnet in einem neuen Tab)·guy-dev.com (öffnet in einem neuen Tab)

Unterstützung

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