霍华德·休斯医学研究所（Howard Hughes Medical Institute）主导的研究团队成功构建了果蝇视觉系统的完整连接组，这一研究为系统性探讨视觉信息是如何处理并传递到中央大脑提供了全新视角。
视觉信息涉及色彩、形状和运动等复杂内容。跨物种的研究表明，视觉区域在大脑中占据了相当大的比例，并展现出与视觉功能密切相关的神经元组织结构。
果蝇因其卓越的视觉行为表现以及提供了可以针对特定细胞类型进行操作的遗传工具，已成为研究视觉处理的重要模型。这些优势使果蝇尤其适合研究神经回路如何计算感觉信息，这对人类临床研究以及人工智能光学传感器的开发具有重要意义。
尽管基于电子显微镜的研究已极大推动了对果蝇运动视觉的理解，但这些研究通常仅聚焦于视觉大脑的部分区域，并提出了有限的机制假设。而在小鼠视网膜中，系统性的全脑细胞类型分类已得到实现，但在昆虫领域尚未达到此水平的完整性。
通过将完整的神经元清单与一个集成工具包结合起来，研究人员能够操作并测量视觉系统中各个细胞类型，这将为深入探讨神经回路如何支撑感觉处理提供新的机会。这个包含形态学、突触连接、神经递质和遗传访问等信息的连接组数据集，将成为这一研究的关键。
在《自然》期刊上发表的名为《Connectome-driven neural inventory of a complete visual system》的研究中，团队利用聚焦离子束铣削技术和扫描电子显微镜，构建了果蝇视觉系统的完整连接组，目的是理解神经元形态和突触连接如何与视觉处理相关联。
为了捕捉整个视觉系统的图像，科学家们解剖了雄性果蝇的中央神经系统，并将大脑和腹神经索切割成66个超薄薄片。七台定制的电子显微镜在一年多的时间里，以纳米级分辨率完成了数据的采集。
在成像完成后，自动分割技术帮助识别神经元片段，专家注释员对这些片段进行了复审和修正。重建工作集中在右侧视叶，而其他脑区的校对仍在继续进行。
这一过程中，研究人员记录了约53,000个神经元，并将其归类为732种不同的细胞类型。视觉系统中共记录了约4900万个突触连接，其中约一半的细胞类型是此前未曾命名的。许多神经元按重复模式排列，在果蝇的视觉场中提供了均匀的覆盖。
为了预测这些神经元如何通信，研究团队基于近200万个突触数据训练了一个深度学习模型，以识别可能的神经递质。通过实验数据的验证，模型预测在多个细胞类型中得到了确认。
遗传访问工具也被整合进来。研究团队开发了582条split-GAL4驱动线，每一条都能精准靶向特定神经元类型。这些工具为未来的行为、功能成像等实验提供了精确的控制。
连接性映射揭示了一个简化的架构：近50,000个局部神经元通过352条独特的路径将视觉信息传递给4,500个投射神经元，后者将信息传送到中央大脑。除了已有的经典视觉路径外，研究还发现了一些此前未被描述的通路，为未来的研究开辟了新方向。
研究未发现针对眼睛背面区域（该区域对偏振光敏感）的专门视觉投射神经元，也未识别出任何针对该区域的离心神经元。这是否意味着该区域没有特化神经元，或是模型的局限性，仍然是一个未解之谜。
该研究所构建的数字框架使得每一种神经元类型都可以被查询和交叉参考。这一架构为研究人员提供了测试视觉特征（如运动、形状或亮度）如何被计算并传递到大脑其他区域的可能性。
通过这一系统化的连接组，曾经只能推测的功能性问题如今可以被有条理地追踪和探索。例如，研究人员可以追踪特定的路径，了解运动敏感神经元下游的神经元如何传递信息，探讨视觉信息如何与行为相联系，或者研究之前未知的细胞类型在特征检测中的作用。
尽管该连接组并未揭示所有信息（如受体谱或肽类信号），但它为这些问题的进一步研究奠定了基础。未来的研究可能会将基因表达数据和生理记录叠加到这一架构上，进一步揭示结构与功能之间的关系。
该研究的资源，包括神经元图谱和驱动线，现已向更广泛的科研界开放。结合这些工具，研究人员可以将视觉不仅仅看作一种抽象的感觉过程，而是作为一个具体、可测试的神经回路进行深入探索。
参考文献：Aljoscha Nern et al, Connectome-driven neural inventory of a complete visual system, Nature (2025). DOI: 10.1038/s41586-025-08746-0
编辑：周敏
排版：李丽
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