Il progetto WiredMind

Cosa è reale e cosa è semplificato

Reale

• I neuroni. Ogni lezione usa da 3.000 a 4.500 neuroni ricostruiti dal connettoma MaleCNS v1.0 (si apre in una nuova scheda), l’intero sistema nervoso centrale di un moscerino maschio, con i tipi cellulari assegnati dai suoi autori.
• Il numero di sinapsi. Il peso di ogni collegamento è il numero di sinapsi che il dataset riporta tra le due cellule, con una confidenza di rilevamento di almeno 0,5.
• Il segno delle connessioni. Il neurotrasmettitore previsto per un neurone decide se il neurone eccita o inibisce: l’acetilcolina eccita, il GABA e il glutammato inibiscono. Le cellule che, secondo le previsioni, rilasciano dopamina, serotonina, octopamina o un trasmettitore incerto non hanno effetto nel modello.
• Forme e posizioni. Ogni neurone è disegnato a partire dal suo scheletro nel dataset, nel punto in cui si trova davvero nel moscerino.

Semplificato

• Piccoli ritagli. Ogni lezione simula un sottocircuito da 3.000 a 4.500 neuroni, non l’intero sistema nervoso. Il circuito dell’olfatto comprende quattro popolazioni di cellule: recettori, neuroni di proiezione, cellule di Kenyon e neuroni di uscita. I circuiti della bussola e della fuga si estendono di due passaggi sinaptici attorno ai loro tipi cellulari iniziali e tengono i partner collegati più fortemente. I collegamenti con meno di cinque sinapsi vengono scartati. Tutto ciò che resta fuori dal ritaglio sparisce, compresa l’inibizione che normalmente terrebbe in equilibrio la rete.
• Un solo modello di neurone per tutte le cellule. Neuroni puntiformi di tipo leaky integrate-and-fire, con gli stessi parametri ovunque: i valori pubblicati da Shiu et al. (2024) (si apre in una nuova scheda), cioè riposo e reset a −52 mV, soglia a −45 mV, costante di tempo di membrana di 20 ms, costante di tempo sinaptica di 5 ms, periodo refrattario di 2,2 ms, ritardo di 1,8 ms, 0,275 mV per sinapsi. Niente calcolo dendritico, niente neuroni a potenziale graduato o senza impulsi, niente neuromodulazione e niente apprendimento: le sinapsi non cambiano mai.
• Niente giunzioni comunicanti. Il connettoma registra solo le sinapsi chimiche, quindi le sinapsi elettriche mancano. Questo conta soprattutto nella lezione sulla fuga: in un moscerino vero il collegamento tra la fibra gigante e il motoneurone del salto è una sinapsi mista, che si basa molto sulle giunzioni comunicanti. Qui quel collegamento è fatto solo delle sue 90 sinapsi chimiche.
• Niente apprendimento. La lezione sull’olfatto mostra dove un moscerino conserva i ricordi degli odori, cioè nelle sinapsi tra cellule di Kenyon e neuroni di uscita, ma il modello non ha neuroni dopaminergici né plasticità. Il ritaglio lascia fuori anche il neurone APL, che mantiene sparsa l’attività delle cellule di Kenyon.
• Stimolazione idealizzata. «Stimola» invia a ogni neurone di un gruppo un ingresso di Poisson indipendente (40 Hz per 200 ms nelle lezioni sull’olfatto e sulla fuga, 60 Hz per 800 ms per i neuroni di svolta), con ogni evento abbastanza forte da attivare la cellula, un po’ come un’attivazione optogenetica. Un odore vero attiva pochi tipi di recettori in una certa combinazione; l’odore della lezione attiva tutti i 1.861 neuroni recettori del ritaglio. Lo scacciamosche attiva tutte insieme le 304 cellule di avvicinamento, mentre un oggetto vero in avvicinamento le recluta man mano che si ingrandisce.
• Silenziare è un blocco totale. Un gruppo silenziato resta a riposo, non genera mai impulsi e non trasmette nulla. Gli strumenti veri per silenziare i neuroni, come Kir2.1 o la tossina tetanica, sono parziali, più lenti e possono lasciare attive le sinapsi elettriche.
• I punti di riferimento della bussola. Nel modello i neuroni ad anello non ricevono input visivi. Silenziarli toglie la loro inibizione sulla bussola, ed è questo che qui fa andare il picco alla deriva. In un moscerino vero portano dentro punti di riferimento e altri indizi dai sensi.
• I tempi. Le latenze derivano da un ritardo uniforme di 1,8 ms e dalle costanti di tempo di membrana e sinaptica, non da registrazioni. Cadono in un intervallo plausibile, ma niente è stato regolato per corrispondere alle latenze di fuga misurate. Il visualizzatore mostra tutto al rallentatore, da 0,2 a 2 ms di tempo del moscerino per fotogramma a seconda del dispositivo, e smette di simulare 150 ms dopo l’ultimo stimolo, perché in alcuni ritagli ci sono anelli eccitatori che, senza l’inibizione rimasta fuori, risuonerebbero all’infinito.
• Disegni, non morfologia. Ogni neurone è disegnato come una linea di 12 punti lungo il suo scheletro, non con le sue vere ramificazioni. I lampi indicano gli impulsi. I puntini in movimento sono un’illustrazione, non la velocità di conduzione né il percorso reale di un impulso.

Cosa farebbe diversamente uno strumento di ricerca

• Simulare l’intero sistema nervoso centrale, o ritagliarlo lungo confini motivati con ingressi modellati, e tenere le connessioni deboli.
• Adattare alle registrazioni i parametri di ogni tipo cellulare, ammettere neuroni a potenziale graduato e senza impulsi, e usare modelli a conduttanza o multicompartimentali dove contano i dendriti.
• Aggiungere le giunzioni comunicanti da altri dati, i neuromodulatori come dopamina e octopamina, e la plasticità, per esempio la depressione controllata dalla dopamina nelle sinapsi tra cellule di Kenyon e neuroni di uscita.
• Stimolare i neuroni sensoriali come fa il mondo: combinazioni di recettori specifiche per ogni odore, e stimoli in avvicinamento che reclutano le cellule man mano che l’oggetto si ingrandisce.
• Trattare come incerti le previsioni dei trasmettitori e i pesi, farli variare in modo sistematico, usare molti semi casuali e confrontare i risultati con l’elettrofisiologia e il comportamento.

Vai alla fonte

• neuPrint (si apre in una nuova scheda): consulta MaleCNS v1.0 cellula per cellula e sinapsi per sinapsi.
• L’articolo su MaleCNS (si apre in una nuova scheda): 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) (si apre in una nuova scheda): il modello leaky integrate-and-fire dell’intero cervello da cui WiredMind prende in prestito i parametri.
• Il codice sorgente (si apre in una nuova scheda): la pipeline dei dati, il simulatore, le lezioni e i test che verificano le affermazioni di ogni lezione sui circuiti reali.

Da dove vengono i neuroni

Ogni neurone e ogni numero di sinapsi viene dal connettoma MaleCNS v1.0 (si apre in una nuova scheda) del sistema nervoso centrale del moscerino della frutta maschio, realizzato da HHMI Janelia FlyEM (si apre in una nuova scheda), dall’Università di Cambridge (si apre in una nuova scheda), dall’MRC Laboratory of Molecular Biology (si apre in una nuova scheda) e da Google Research (si apre in una nuova scheda).

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 (si apre in una nuova scheda)

I dati sono distribuiti con licenza CC BY 4.0 (si apre in una nuova scheda). WiredMind li modifica: ritaglia tre piccoli circuiti, scarta i collegamenti con meno di cinque sinapsi e disegna ogni neurone come una linea semplificata. Il simulatore usa il modello di neurone di Shiu et al. (2024) (si apre in una nuova scheda).

Chi l’ha creato

WiredMind è stato creato da Guy Dahan, sviluppatore full-stack ed esperto di strategie SEO a Tel Aviv, in una settimana, a settembre 2026.

GitHub (si apre in una nuova scheda)·guy-dev.com (si apre in una nuova scheda)

Sostieni il progetto

WiredMind è gratuito e lo sarà sempre. Se è stato utile alla tua classe, un caffè tiene acceso il server.

☕ Offrimi un caffè (si apre in una nuova scheda)

Privacy

Nessun account. L’unico cookie ricorda la lingua che scegli dal menu delle lingue. Le visite alle pagine sono contate con Vercel Web Analytics, che non usa cookie.