イエユアン・リウ氏は2026年11月10日(現地時間)、arXiv cs.LGに論文を公開し、コネクトーム拘束モデルが配線図の優位性を主張する際の、モデルの調整方法が生理学的結論に与える影響について検証しました。同論文は、コネクトームが配線を固定するとされる一方で、モデルに必要な興奮性、ゲイン、可塑性といった生理機能の調整が結果を左右する可能性を指摘しています。
本研究では、生理機能の調整方法として3つの異なる推定法（P1、P2、P3）を定義し、合成データ、プラセボ・ナル（placebo nulls）、および3種類のショウジョウバエ（Drosophila）回路モデルを用いて、これらのバイアスが生物学的結論にどう影響するかを測定しました。
分析の結果、報酬と罰のドーパミン（dopamine）を分離することで学習が向上することや、頭の向きを示す地形が持続的なバンプ（persistent bump）に必要であることなど、一部の主張は全ての検証プロトコルで有効性が確認されました。
一方で、キノコ体（mushroom body）におけるケニオン細胞（Kenyon-cell）の出力配線については、P1およびP2のプロトコル下ではあるサブタイプ間シャッフルより0.09優れるものの、P3プロトコル下では0.09劣ることが判明しました（95%信頼区間はゼロを含まず）。この結果は、活性なケニオン細胞に占めるアルファベータ細胞（alpha’beta’ cells）の割合によって左右されました。画像解析が示唆する約44%の割合では、実際の配線モデルは学習に失敗し、これはショウジョウバエの配線自体の欠陥ではなく、モデルの不備が原因であることを示唆しています。
同論文は、信頼できる構造的主張には、適合した最適化、データに制約された生理機能、そして機能するモデルが必要であると結論付けています。
参考: arXiv cs.LG (アーカイブ) — 2026年11月11日 03:55 (JST)