人工智慧又厲害了！構建最大規模的「神經-行為」藍圖

圖中展示了8隻果蠅，它們熒游標記的大腦區域分別控制不同的行為，從左上方順時針方向依次為：行走、靜止、跳躍、追逐雌性、調整翅膀角度、梳理翅膀、加大翅膀擺動、後退。（圖片來源：Robie et al./Cell 2017）

人類大腦有860億個神經元，果蠅只有約10萬個神經元。所以，科學家們熱衷於選擇果蠅作為研究行為神經學的模式動物。可是，即便是果蠅，記錄支配簡單的飛行、行走、求偶等行為的神經迴路也是繁雜而沉重的任務。

現在，來自於霍華德休斯醫學研究所的科學家們藉助於人工智慧（AI），投入40萬隻果蠅、分析1000億個註解、耗時6年完成了這一個史詩級別的項目——創建成年果蠅整個大腦神經迴路圖譜，將這些迴路與特定的行為對應起來。相關研究發表在《Cell》期刊。

藉助人工智慧，科學家們以果蠅為模式動物，構建了控制不同行為的大腦神經迴路圖譜。（視頻來源：Robie et al./Cell 2017）

藉助人工智慧，構建神經迴路「金礦」

神經生物學家Kristin Branson帶領團隊構建了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元，從而控制它們不同的大腦區域。

研究人員以10隻雌果蠅和10隻雄果蠅為一組，將它們放在一個高度較小的塑料盒子里，提高溫度激活神經元，拍攝下它們的行為（16分鐘）。藉助於開發的計算機視覺智能程序——JAABA，研究人員能夠捕捉到每隻果蠅的活動軌跡和坐標，並於野生型果蠅進行對比。這些視頻可以在YouTube上免費下載研究中所有記錄果蠅活動的視頻剪輯。

他們共記錄了超40萬隻果蠅的203種行為。得益於人工智慧，研究人員能夠發現不同果蠅之間肉眼觀察不到的細微差別，例如步行速度增加了5%，或者更少。結果證實，幾乎所有（98%）的突變型果蠅都表現出顯著的行為差異。

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

研究人員將果蠅大腦分成7065個小區域，將它們與特定的行為一一對應起來。最終，他們獲得了神經迴路藍圖，並命名為「Browsable Atlas of Behavior-Anatomy Maps」，用於展示控制一些簡單行為的大腦神經迴路。

這一研究規模空前、處理數據量超乎想像。業內很多學者將這一圖譜評價為「金礦」，為後續研究提供了很好的奠基。它讓大家領略到計算機視覺在神經學研究中的應用潛能。Branson希望，這一資源可以作為一個平台，為全世界的神經生物學家提供控制大腦特定區域或者特定行為的依據。

參考資料：

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