Mus siliconus: 整合神经动力学、生物力学与触觉感知的小鼠神经-肌肉骨骼数字孪生

摘要

数字孪生技术可通过预测性计算表征改变神经科学与生物医学，但多数动物数字孪生仅分别模拟神经回路、解剖或生物力学。作者主张应将其构想为具身动力系统，统一神经活动、躯体力学、感觉反馈与环境交互。他们提出小鼠神经-肌肉骨骼数字孪生“Mus siliconus”，整合X射线CT、高分辨白光切片和Scx-GFP成像的多模态解剖重建，以及生物力学模拟、Bonhoeffer–van der Pol神经动力学和触觉反馈，构成闭合感觉运动回路，行为在连续交互中涌现。该框架有望汇聚计算神经科学、生物力学、AI与机器人学，结合自适应学习和自主实验，或从被动模拟发展为主动科学工具。