圖中展示了8只果蠅，它們熒光標(biāo)記的大腦區(qū)域分別控制不同的行為，從左上方順時(shí)針方向依次為：行走、靜止、跳躍、追逐雌性、調(diào)整翅膀角度、梳理翅膀、加大翅膀擺動(dòng)、后退。（圖片來源：Robie et al./Cell 2017）

人類大腦有860億個(gè)神經(jīng)元，果蠅只有約10萬個(gè)神經(jīng)元。所以，科學(xué)家們熱衷于選擇果蠅作為研究行為神經(jīng)學(xué)的模式動(dòng)物?？墒?，即便是果蠅，記錄支配簡單的飛行、行走、求偶等行為的神經(jīng)回路也是繁雜而沉重的任務(wù)。

現(xiàn)在，來自于霍華德休斯醫(yī)學(xué)研究所的科學(xué)家們借助于人工智能（AI），投入40萬只果蠅、分析1000億個(gè)注解、耗時(shí)6年完成了這一個(gè)史詩級(jí)別的項(xiàng)目——?jiǎng)?chuàng)建成年果蠅整個(gè)大腦神經(jīng)回路圖譜，將這些回路與特定的行為對應(yīng)起來。相關(guān)研究發(fā)表在《Cell》期刊。

借助人工智能，科學(xué)家們以果蠅為模式動(dòng)物，構(gòu)建了控制不同行為的大腦神經(jīng)回路圖譜。（視頻來源：Robie et al./Cell 2017）

借助人工智能，構(gòu)建神經(jīng)回路“金礦”

神經(jīng)生物學(xué)家Kristin Branson帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)構(gòu)建了2204種不同的突變型果蠅。研究人員能夠通過升高溫度激活神經(jīng)元，從而控制它們不同的大腦區(qū)域。

研究人員以10只雌果蠅和10只雄果蠅為一組，將它們放在一個(gè)高度較小的塑料盒子里，提高溫度激活神經(jīng)元，拍攝下它們的行為（16分鐘）。借助于開發(fā)的計(jì)算機(jī)視覺智能程序——JAABA，研究人員能夠捕捉到每只果蠅的活動(dòng)軌跡和坐標(biāo)，并于野生型果蠅進(jìn)行對比。這些視頻可以在YouTube上免費(fèi)下載研究中所有記錄果蠅活動(dòng)的視頻剪輯。

他們共記錄了超40萬只果蠅的203種行為。得益于人工智能，研究人員能夠發(fā)現(xiàn)不同果蠅之間肉眼觀察不到的細(xì)微差別，例如步行速度增加了5%，或者更少。結(jié)果證實(shí)，幾乎所有（98%）的突變型果蠅都表現(xiàn)出顯著的行為差異。

雌果蠅大腦中間的兩個(gè)小區(qū)域（紅色）控制進(jìn)攻行為。（圖片來源：Robie et al./Cell 2017）

研究人員將果蠅大腦分成7065個(gè)小區(qū)域，將它們與特定的行為一一對應(yīng)起來。最終，他們獲得了神經(jīng)回路藍(lán)圖，并命名為“Browsable Atlas of Behavior-Anatomy Maps”，用于展示控制一些簡單行為的大腦神經(jīng)回路。

這一研究規(guī)?？涨?、處理數(shù)據(jù)量超乎想象。業(yè)內(nèi)很多學(xué)者將這一圖譜評(píng)價(jià)為“金礦”，為后續(xù)研究提供了很好的奠基。它讓大家領(lǐng)略到計(jì)算機(jī)視覺在神經(jīng)學(xué)研究中的應(yīng)用潛能。Branson希望，這一資源可以作為一個(gè)平臺(tái)，為全世界的神經(jīng)生物學(xué)家提供控制大腦特定區(qū)域或者特定行為的依據(jù)。

參考資料：

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