屏幕上一根神经纤维正在穿过连续的电子显微镜切片。它在这一张图里只是一小块灰色轮廓到了下一张图又向右延伸了几十个像素。算法要判断两张图中的轮廓是否属于同一个神经元再一路追踪下去。只要中间有一次判断错误两根原本无关的神经就可能被接在一起也可能反过来把一根完整的神经切成两段。这样的切片有数百万张。2026 年 9 月Google Research 与霍华德·休斯医学研究所 Janelia 研究园区等团队公布了完整的雄性果蝇大脑和中枢神经系统连接图。它包含 166691 个神经元、约 1.25 亿个突触连接还覆盖了类似脊髓的腹神经索。这是目前按神经元数量计算规模最大的完整脑连接图。一个更难回答的问题也随之出现当大脑里的“线路”都被画出来以后我们是否已经读懂了大脑一张大脑地图究竟画了什么普通解剖图告诉我们大脑有哪些区域。连接组则要继续追问每个神经元长什么样它与哪些神经元相连连接大致发生在哪里。最终得到的数据很像一张规模巨大的有向网络。神经元是节点突触连接是边连接数量可以用来表示两组神经元之间的结构关系。这张雄性果蝇连接图不只包括脑部。它覆盖中央脑、左右视叶以及腹神经索。视觉、听觉和嗅觉输入由此可以一直追踪到运动输出。研究者研究一只果蝇为什么转向、停下、追逐或攻击时不必再把感觉系统和身体动作分成两份互不相连的数据。这也是“完整”二字的分量。过去的果蝇连接组可能只覆盖半个大脑、一个脑区或某类神经回路。局部地图可以回答局部问题却很难追踪一条跨越多个区域、从感知延伸到动作的完整路径。AI 把二维切片重新拼成三维大脑建立连接图要先把果蝇的中枢神经系统固定、染色再切成极薄的连续切片。电子显微镜逐层成像后研究团队得到大量二维灰度图距离一颗可以旋转查看的三维大脑还有很长一段处理过程。三维结构需要从这些图像中重新计算出来。研究团队使用增强型聚焦离子束扫描电子显微镜连续采集了 13 个月得到约 160 万亿体素的数据分辨率达到 8×8×8 纳米。算法随后识别细胞边界、追踪神经突起并检测突触把分散在相邻切片中的轮廓合并成神经元。其中一类关键技术叫作洪水填充网络。它从图像中的一个位置出发判断周围哪些像素仍属于同一个对象再持续向外扩展。名字听起来像给一片区域灌水实际任务是沿着细长、弯曲并频繁交错的神经结构前进。算法让如此大规模的重建成为可能也没有消除人工工作。神经突起可能只有几十纳米宽彼此紧挨着穿过同一区域。图像噪声、组织变形和模糊边界都会让自动分割产生错误。一次错误合并可能制造不存在的神经通路一次错误断裂则会让真实通路消失。因此自动重建之后还有一支人工团队负责校对和标注。他们要检查神经元形态、修正连接错误并把细胞归入可供研究的类型。Google Research 在项目介绍中提到即使已经使用 AI验证和标注一张果蝇脑图仍要耗费多年。AI 把纯人工难以完成的工作压缩到可以组织的规模每一条连接仍要接受验证。166691 个神经元并不等于 166691 种角色论文为这套中枢神经系统整理出了 11691 种细胞类型。分类依据不只包括神经元的外形还包括它进入哪些脑区、与谁连接、信息大致向哪个方向流动以及已有研究如何描述它。这种标注决定了数据是否容易使用。只有一团编号研究者面对的仍然是一张过于庞大的网络。细胞类型把重复出现的结构组织起来让人可以按视觉、嗅觉、运动或发育来源寻找神经回路也能把新地图与几十年来积累的果蝇实验对应起来。论文还把雄性连接组与此前的雌性果蝇脑图进行比较。在中央脑可以跨性别匹配的 7319 类细胞中7205 类在两者之间基本同构114 类表现出差异此外还发现 262 类雄性特有细胞和 69 类雌性特有细胞。差异占全部神经元的比例不算高却集中在较高级的脑区。感觉和运动外围大体相似涉及求偶、攻击等行为的回路则出现了重新布线。少量差异由此可以改变整个系统的行为输出。这比简单比较“雄性大脑多了哪些神经元”更深入。研究者还能追踪一条感觉信号进入共同回路后在哪个节点被性别特异的连接改道最终导向相反或不同的动作。有了线路图为什么还没读懂大脑连接组记录的是结构。大脑运行还依赖大量不会完整写在线路图里的信息。同样一条突触连接在不同状态下可能拥有不同强度。神经递质和受体类型会改变信号效果饥饿、疲劳、学习经历和体内激素也会改变神经元如何响应。连接图拍下的是一个样本在固定时刻的结构活着的神经系统却一直在变化。城市地图能够告诉我们道路如何连接却无法单独给出某个周五晚高峰的车流。脑连接图面临相似限制它能缩小可能的信号路径却不能直接还原每个时刻正在传递什么。研究者还要把结构与神经活动、行为实验和因果干预放在一起。如果地图显示 A 神经元连接 B 神经元可以在果蝇活动时记录它们是否同步变化也可以激活或抑制其中一个神经元观察行为有没有改变。结构提出候选机制实验再判断这条路径是否在特定任务中发挥作用。因此完整连接组更像一套可以提出精确问题的基础设施。它减少了“该从哪里找”的盲目搜索却没有直接给出意识、记忆或行为的统一解释。一张地图里也藏着测量误差论文使用了“完整”和“全面校对”这样的描述不代表数据中的每一处连接都拥有同样确定性。研究团队自动检测到约 4600 万个突触前结构和 3.12 亿个突触后致密区。相关检测仍存在精确率和召回率限制。把这些结构整理成连接关系时研究者还要设置阈值决定多弱的连接值得进入后续分析。另一个边界来自样本数量。这张图来自一只成年雄性果蝇。与雌性连接组比较时某些差别可能来自性别也可能来自个体差异、样本处理或标注方式。论文为此设计了匹配和统计规则并反复依赖专家复核但一雄一雌仍不足以描述整个种群的变化范围。未来拥有更多个体连接组以后研究者才能更好地区分三类现象所有果蝇都共有的稳定结构、个体之间自然波动的连接以及与性别或特定行为相关的差异。这张地图提供了极高分辨率不等于它已经覆盖了所有生物学变量。为什么从果蝇画起人脑大约有 860 亿个神经元。单看神经元数量就比这张果蝇连接组高出约 50 万倍若继续计算细胞尺寸、突触数量和成像数据差距还会扩大。研究者已经能够重建很小一块人类大脑组织。2024 年公布的一份数据只覆盖约半粒米大小的皮层组织却产生了 1.4 PB 数据其中包含约 57000 个细胞和 1.5 亿个突触。把同样方法直接扩展到完整人脑在成像、存储、计算和人工校验上都远超当前能力。果蝇适合建立从结构发现到活体验证的完整实验流程。它的神经系统足够小可以完整重建行为又足够丰富能研究视觉导航、学习、记忆、求偶和攻击。果蝇还拥有成熟的遗传操作工具。研究人员从连接图里找到一条回路后可以回到活体实验中验证。连接组研究也在向斑马鱼和小鼠推进。脊椎动物与人类在解剖和功能上更接近同时会把数据规模和验证难度推高几个数量级。果蝇项目积累的自动分割、人工校对、神经元分类和数据浏览方法会成为后续工作的技术基础。用 PDFTranslator (https://pdftranslator.org/) 对照阅读这篇论文时最容易混在一起的是 neuron、synapse 和 edge。神经元是网络节点突触是细胞之间的物理接触分析图里的边则可能汇总多个突触。把这三层分开才不会把“1.25 亿个突触”误读成同样数量的独立神经连接。人类已经获得了一张前所未有的果蝇神经系统地图。它让研究者能够从眼睛一路追到腿也能比较一小组神经差异如何改变行为。地图解决了“线路在哪里”。至于信号何时通过、连接怎样变化以及这些活动如何成为记忆和选择仍要回到活着的大脑中寻找答案。参考论文Sexual dimorphism in the complete connectome of the Drosophila male central nervous systemCell2026 年预印本 DOI10.1101/2025.10.09.680999。