瑞士洛桑联邦理工学院（EPFL）生命科学学院的Pavan Ramdya教授说：“我们使用两种数据来建立NeuroMechFly。首先，我们拍摄了一只真实的果蝇并进行了CT扫描，以建立一个形态逼真的生物力学模型。第二个数据来源是果蝇的真实肢体运动，使用我们在过去几年中开发的姿势估计软件获得，该软件允许我们精确跟踪动物的运动。”

RAMDya的小组与EPFL生物机器人实验室的Auke Ijspeert教授的小组合作，5月11日在《自然方法》杂志上发表了一篇论文，展示了有史以来第一个被称为“NeuroMechFly ”的 黑腹果蝇 (Drosophila melanogaster) 的精确“数字孪生体”。

果蝇是生命科学中最常用的昆虫，也是Ramdya本人的长期研究重点，他多年来一直致力于对这种动物进行数字化追踪和建模。2019年，他的小组发表了DeepFly3D，这是一个基于深度学习的运动捕捉软件，使用多个相机视角来量化果蝇在三维空间中的运动。

在继续进行深度学习后，2021年Ramdya的团队发表了LiftPose3D，一种从单台相机拍摄的2D图像中重建3D动物姿势的方法。这些类型的突破为神经科学和动物启发的机器人学的爆炸性领域提供了实用性不容小觑的工具。

在许多方面，NeuroMechFly代表了所有这些努力的高潮。受制于以前这些研究的形态学和运动学数据，该模型具有独立的计算部分，模拟昆虫身体的不同部分。这包括一个带有铰接身体部件的生物力学外骨骼，如头部、腿部、翅膀、腹节、触角、尾巴（帮助苍蝇在飞行时测量自己的方向的器官），以及带有电机输出的神经网络"控制器"。

为什么要建立一个果蝇的“数字孪生体”？

“我们如何知道我们已经理解了一个系统？”Ramdya说。“一种方法是能够重新创建它。我们可能会尝试建立一个机器人果蝇，但建立一个模拟的动物要快得多，也容易得多。因此，这项工作背后的主要动机之一是开始建立一个模型，整合我们对果蝇的神经系统和生物力学的了解，以测试它是否足以解释其行为。”

“当我们做实验时，我们往往是以假设为动机的，”他补充说。“直到现在，我们一直依靠直觉和逻辑来制定假设和预测。但是，随着神经科学变得越来越复杂，我们更多的是依靠模型，这些模型可以把许多相互交织的组件汇集在一起，发挥它们的作用，并预测如果你在这里或那里做一个调整会发生什么。”

测试平台

NeuroMechFly为推进生物力学和生物技术的研究提供了一个非常有价值的测试平台，但只限于它在数字环境中准确地代表真实的动物。验证这一点是研究人员的主要关切之一。“我们进行了验证实验，证明我们可以密切复制真实动物的行为，”Ramdya说。

研究人员首先对真实行走和梳理果蝇进行了3D测量。然后他们使用NeuroMechFly的生物力学外骨骼在一个基于物理学的模拟环境中重放这些行为。

正如他们在论文中所展示的，该模型实际上可以预测各种运动参数，否则无法测量，如腿部的扭矩和与地面的接触反作用力。最后，他们能够使用NeuroMechFly的全部神经力学能力来发现神经网络和肌肉参数，使果蝇能够以对速度和稳定性都进行优化的方式 “运行”。

“这些案例研究建立了我们对该模型的信心，”Ramdya说。“但我们最感兴趣的是，当模拟未能复制动物行为时，指出了改进模型的方法。” 因此，NeuroMechFly代表了一个强大的测试平台，用于建立对复杂的神经机械系统和其物理环境之间的相互作用如何产生行为的理解。

一个社区的努力

Ramdya强调说，NeuroMechFly一直是并将继续是一个社区项目。因此，该软件是开源的，可供科学家免费使用和修改。“我们建立了一个工具，不仅仅是为了我们自己，也是为了其他人。因此，我们将其开源和模块化，并提供如何使用和修改它的指南。”

他补充说：“科学的进步越来越多地取决于社区的努力。社区使用该模型并改进它是很重要的。但是NeuroMechFly已经做的一件事就是提高标准。以前，因为模型不是很现实，我们没有问他们如何能直接从数据中获得信息。在这里，我们已经展示了你如何能够做到这一点；你可以采取这个模型，重放行为，并推断出有意义的信息。因此，我认为这是向前迈出的一大步。”