科學家們繪製了果蠅的每一個神經連結圖，並發現了一個驚喜

這項突破為科學家提供了一種新方法來研究大腦和身體如何協同工作以產生複雜的動作，包括行走和飛行。它也為更廣泛地研究控制神經系統的基本規則打開了大門。

「我們第一次看到所有神經元及其連結作為一個整體，並問，『我們從中學到了什麼？』」該研究的合著者、哈佛大學布拉瓦尼克研究所神經生物學基礎研究教授雷切爾·威爾遜 (Rachel Wilson) 說。

第一張完整的果蠅大腦與身體接線圖

新的神經連接圖譜（稱為連接組）透過添加相當於果蠅脊髓（稱為神經索）的物質，擴展了先前部署在果蠅大腦中的連接組。

「擁有盡可能完整的中樞神經網路非常重要，這樣我們就可以連接大腦和身體，並開始從整體上思考行為，」該研究的合著者、哈佛醫學院神經生物學副教授兼波士頓兒童醫院神經科學教授 Wei Chung Allen Lee 說。

當研究小組研究神經網路時，他們發現許多果蠅的行為似乎是由身體相關部位的局部神經迴路指揮的，而不是由大腦中的單一中央指揮區域指揮的。

完整的神經網路現在可以在線上免費獲取，為世界各地的研究人員提供了用於神經科學研究的強大新資源。這項研究於 6 月 8 日發表在《自然》雜誌上，獲得了美國聯邦資金的部分支持，包括 BRAIN Initiative（透過推進創新神經技術進行腦研究）、美國國立衛生研究院和美國國家科學基金會。

為什麼果蠅在神經科學中很重要

神經科學中尚未解答的主要問題之一是大腦和身體中的神經元如何連接和協調以產生行為。果蠅 Drosophila melanogaster 是探索這個問題的一個有價值的模型。

果蠅很容易在實驗室中繁殖和維持。儘管它們的神經系統僅包含約 160,000 個神經元，但它們仍然可以執行複雜的行為，例如導航、社交互動、學習和對感官訊號做出反應。他們還擁有李所描述的極其複雜的遺傳工具包，使科學家能夠存取、控制和記錄單一神經元或神經元組的活動。

2024 年，由普林斯頓大學的 Malla Murthy 和 Sebastian Seung（也是這項新研究的合著者）領導的 FlyWire 聯盟將發布果蠅大腦的完整神經網路。同時，李和他的同事正在利用果蠅的神經索來建構一個神經網絡，控制腿、翅膀和其他附肢，同時也處理感官訊息。

「大腦和神經索中的連接本身都是有用的，但在將兩者連接起來之前，很難理解訊息如何在大腦和身體之間傳遞，」威爾遜實驗室的神經生物學家、共同第一作者海倫·楊（Helen Yang）說。

共同第一作者、威爾遜實驗室神經生物學研究員亞歷山大·貝茨指出，大腦包含最多的神經元，但神經索包含的神經元是“一些最有用的神經元”，因為它們與通常更容易解釋的感覺、運動和功能相關。

將大腦與神經索連接起來

FlyWire 團隊渴望將重點轉向在 Lee 實驗室成像的大腦和神經索（BANC）數據集，共同高級作者、普林斯頓大學 Carroll 和 Marnie Marcin ’96 神經科學教授兼普林斯頓神經科學研究所 (PNI) 所長 Murthy 說。

「新的神經網路代表了這一領域的重大進步，能夠理解大腦中的電路如何接收來自身體的反饋並控制其行為，」她說。

PNI 的合著者 Ari Matsilia 補充道：“我們第一次能夠追蹤整個神經系統從感覺到行動的訊息流。”

科學家是如何建構連結組的？

為了創建神經網絡，研究人員將一隻果蠅切成數千個極薄的連續切片。然後，他們使用電子顯微鏡拍攝了數百萬張顯示神經元及其連接的圖像。人工智慧工具可協助對齊這些圖像並將它們編譯成統一的 3D 地圖。

最後的圖顯示了每個神經元如何在單一突觸層面上與大腦和神經索中的其他神經元連接。該圖並沒有涵蓋蒼蠅的整個身體，但研究人員利用可識別的神經元和先前的科學文獻將中樞神經系統中的神經元與幾個附肢和感覺器官中的神經元連接起來，有效地「代表」了神經網路。

李說，科學家可以利用神經網路為實驗室實驗提出新的假設。他將其與規劃路線時在谷歌地圖上獲取詳細資訊進行了比較。

「神經網路向我們表明，我們的大多數假設都非常簡單。現在，我們可以提出更複雜的假設，並繼續進行實驗來檢驗它們，」李說。

關於如何控制運動的驚喜

研究人員已經使用神經網路來研究運動控制，特別是蒼蠅如何移動腿部和其他身體部位。

神經科學中有一個古老的觀點，大腦充當中央控制單元，決定動物將執行什麼動作。果蠅的神經網路給了不同的答案。

研究團隊發現果蠅的運動控制主要發生在局部。例如，一條腿的運動主要由該腿的神經迴路控制。然後，這些迴路與其他腿部迴路進行通信，以產生協調的動作，例如行走。

同樣的圖案也出現在與蒼蠅的翅膀、嘴巴和其他身體部位相關的圓圈。研究人員還發現，運動迴路與其他類型的迴路相連，包括視覺和內分泌系統中的迴路，這些迴路提供了有助於塑造行為的額外資訊。

貝茨說：“我們的研究結果表明，行動控制主要分佈在以不同方式相互連接並協同工作的本地單位中。”

連結組研究的下一步是什麼？

研究人員表示，神經網路可以支持未來的許多研究方向。楊將其與人類基因組計劃進行了比較，人類基因組計劃是另一個以多種不同方式使用的大規模開源專案。

很快，該團隊計劃在神經網路中添加更多信息，包括有關神經肽的詳細信息，這是神經元用來進行交流的類似蛋白質的小分子。

神經網路也可能揭示適用於包括人類在內的跨物種神經系統的基本原理。貝茨說，果蠅神經科學的許多發現已經從無脊椎動物轉移到哺乳動物，包括與導航、嗅覺和記憶相關的發現。

馬西利亞說，另一個目標是「為更複雜的生物體提供完整的神經元圖譜」。他指出，人工智慧、計算和開放協作科學的進步使此類研究變得越來越可能。

現在的關鍵問題是在果蠅中觀察到的分佈式神經控制是否也存在於其他動物中。李目前正在小鼠身上研究這種可能性。

「如果這是蒼蠅獨有的，我會感到震驚，」楊說。 “我們在其他動物身上沒有這種精確度，但我們知道它們有很多這樣的局部迴路。”

人工智慧的教訓

這項工作也可能對人工智慧產生影響。神經網路提供真實的生物數據，可能有助於指導在虛擬世界中移動的人工智慧體的設計，這些系統越來越多地用於研究智慧和改進人工智慧訓練。

「總是讓我驚訝的一件事是，這隻小蒼蠅做了這麼多事情，」楊說。 “即使我們最好的人工智慧代理和機器人也無法完成蒼蠅所做的一切。” “神經系統的調節方式可能會給人工智慧帶來一些教訓。”

作者身份、資助和揭露

Jasper S. Phelps 和 Minsoo Kim 也是這項研究的共同作者。揚‧德魯科維奇 (Jan Drugovich) 是共同資深作者。其他作者包括 Zaki Ajabi、Eric Perlman、Kevin M. Delgado、Mohamed Abd Munium Othman、Christopher K. Salmon、Jay Jaeger、Benjamin Silverman、Sophia Renaud、Farzan Salman、Janki Patel、Matthew F. Cooley、Jingxuan Fan、Diego A. Pacheco、Zhao Zhao、Yunun Zhao、YununZ、Zhao、YununZhao、Yununs Zhao、Yununs Zhao、Yununs Zhao、Yununs Zhao、Yununs Zhao、Yununs Zhao、Yununs Zhao、Yununs Zhao、Yununs Zhao）。卡普德維拉、Ruairi J. V. Roberts、Eva J. Monelli、Nina Griggs、Helen Langley、Borja Moya Lamas、Xuyu Chang、Ryan T. Maloney、Sze Chih Yu、Amy R. Sterling、Marissa Sorek、Krzysztof Kruk、Nikitas Serafet Jones、Sikitas Seraf、Serjay、Bagr. Siblings莎拉·E·皮尔斯·龙格、李素怡、陆一尘、安德鲁·B·库克、特里萨·H·麦金、德米特里厄斯·斯塔西·贾科马斯、本杰明·尤尔科、艾米丽·C·科夫斯、蒂贾尔达·瓦尔特、亚历克斯·M·内格罗-莫拉莱斯、奥斯汀·伯克、詹姆斯·赫布迪奇、凯尔·B·威利、威利·波波夫、瑞安·波波夫、谢尔盖·尼科。 Chemnitz、Dodam A、Kisuk Lee、Ran Lu、Akhilesh Halagiri、J. Alexander Bey、Ben Jordan、Gregory Schwartzman、Damian D. Demarest、Emily Behnke、Doug Bland、Anne Christiansen、Jaime Skelton、Tom Stokes、Dustin Garner、Anthony Hernandez、Sandy Kumar、The Flywire、S父親、The Flywire Consort、The Flyandez、Forkener、The Flywire Consort、The Flyandez、Forken、The Flywire Consort、The Flyandez、Forken、The Flywire Consortu、The Flyandez、Forken、The Flywire Consortu、The Flyandez、Cong Collman、Marie P. Suver、Lisa M. Fenk、Michael J. Pankratz、Zepeng Yao、Stephen J. Huston、Tomke Stürner、Gregory SXE Jefferis、Katharina Eichler、Andrew M. Seeds、Stefanie Hampel、Sweta Agrawal、Tatsual、Tatsuna、Andrew M. Seeds、Stefanie Hampel、Sweta Agrawal、Tatsual、Tatsuna、Tatsuna、Thomas、Stefanie Hampel、Sweta Agrawal、Tatsual、Tatsuna、Tatsuna、Thomas、Stefanie Hampel、Sweta Agrawal、Tatsual、Tatsuna、Tatsuna、Thomas、Stefanie Hampel、Sweta Agrawal、Tatsual、Tatsuna、Tatsuna、Thomas、Stefanie Hampel、Thomas、Megrawal、Tatsual、Tatsuna、Tatsuna。 Diane-Yaira Adjavon、Jan Funke、John C. Tuthill、Anthony Azevedo 和 Benjamin L. de befort。

經費由美國國立衛生研究院提供（補助 R01NS121874；RF1MH117808；U19NS118246；U24NS126935；RF1MH117815；K99NS129759；R00NS11MH117815；K99NS129759；R00NS1176573015； R01NS140174； U24NS13992； R01NS121911； T32GM144273；史密斯家庭基金會奧德賽獎、哈佛大學/麻省理工學院聯合研究補助金、HHMI 生命科學研究基金會博士後獎學金 (PJ100000343)、紐約科學基金會羅伯遜 11296-11296-11943)、 EXC2151-390873048; PA787/7-3; PA787/9-3) 和內華達網絡 IDEA傑出生物醫學研究獎 (GM103440)、美國國家科學基金會 (2127379; 2014862)、日本學術社會振興會 ( JPMJAP2302; CRONOS JPMJCS24K2)、HHMI 吉列姆獎學金 (GT15790)、馬普學會和家庭基金會Shanahan、Kempner 研究生獎學金、醫學研究理事會 (MC_EX_MR/T046279/1)、Alice 和 Joseph Brooks 基金以及北京自然科學基金 (IS23084)。作者也承認，這項工作受益於 HMS 研究運算小組支援的 O2 高效能運算叢集。

哈佛大學代表 W. Lee 等發明者提交了 GridTape 專利申請 (WO2017184621A1)，並已與有興趣的合作夥伴協商了授權協議。馬克里納、波波維奇、凱姆尼茨、Ih 和 K 宣布。 Lee、Lu、Halageri、Bae 和 Seung 表達了他們對 Zetta AI 的經濟興趣。 Seung 宣佈其在 Memazing, Inc. 的經濟利益。 Capdevila、Roberts、Langley、Munnelly、Griggs 和 Moya-Llamas 宣佈其在 Aelysia Ltd 的經濟利益。 Perlman 擔任 Yikes LLC 的董事。