The female larval fly CNS connectome: first draft
本文展示了首个完整的、无缺口的黑腹果蝇（*Drosophila melanogaster*）一龄雌性幼虫中枢神经系统连接组初稿，提供了一个增强的 FIB-SEM 体积，其中包含高度自动化的神经元、线粒体、突触和胶质细胞分割结果，这些结果已公开用于进一步的机器学习开发和人工校对。
原始论文采用 CC BY 4.0 许可（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。 这是一篇未经同行评审的预印本的AI生成解释。这不是医疗建议。请勿根据此内容做出健康决定。 阅读完整免责声明
为了理解动物如何思考或运动，科学家经常研究其大脑的布线图，即连接组（connectome）。这张地图展示了每一个神经元以及它们相互交流的特定连接点，即突触。就像两个年龄和背景相同的人可能会有不同的笔迹或解决问题的不同方式一样，即使是基因完全相同的动物，其大脑布线也可能略有不同。为了发现大脑的哪些部分是灵活的，哪些是僵化的，研究人员需要绘制许多个体的脑图，以观察它们之间的差异程度。长期以来，创建这些地图一直极其困难，因为这些结构是微观的，且所需的数据量巨大。黑腹果蝇（Drosophila melanogaster）一直是这类研究中备受青睐的研究对象，因为其神经系统足够小，便于处理，同时又复杂到具有研究价值。虽然科学家已经绘制了部分成年果蝇的大脑图谱，但幼虫阶段——即从卵中孵化出的微小蠕虫状形态——在很大程度上仍是未知的领域，尽管这是大脑学习控制身体的关键时期。
一组研究人员现在发布了第一份完整的（尽管仍是初步的）雌性果蝇幼虫整个中枢神经系统的布线图。他们将这个数据集命名为“Octo”。利用一种能够以极高精度切割组织的强力电子显微镜，他们捕捉到了幼虫整个大脑和神经索的三维图像。生成的图像是一个巨大的数据块，没有经常困扰此类项目的缝隙和畸变。从这个原始图像出发，该团队利用人工智能自动追踪神经元的路径，定位被称为线粒体的细胞内微小能量工厂，识别支持性的神经胶质细胞，并预测神经元之间在哪里发生连接。这项工作提供了对幼虫果蝇中枢神经系统的首次全景式观察，为未来的研究奠定了基础，通过比较多个个体来理解大脑电路如何变化，以及这些变化如何导致不同的行为。
研究人员首先准备了一个雌性幼虫样本，并使用增强型聚焦离子束扫描电子显微镜对其进行成像。这种技术使他们能够在每个方向上达到8纳米的分辨率，捕捉到细如细胞间膜的细节。最终的图像体积巨大，包含数十亿个微小的3D像素，代表的空间大小约等于一粒沙子。为了理解这些数据，团队应用了一系列旨在识别模式的计算机程序。他们生成了三个不同版本的神经元图谱：一个版本涵盖整个神经系统，包括神经元诞生的细胞体和传递信号的长纤维；另外两个版本则专门针对大脑中心被称为神经毡（neuropil）的密集连接区域。通过将计算机生成的地图与人类专家手工仔细检查的一小部分神经元进行对比，团队发现，使用名为“注水填充网络”（Flood-Filling Networks）方法生成的那个最全面的地图，在保持单个神经元完整性方面最为准确，既不会误将神经元拆分，也不会将两个不同的神经元合并为一个。
除了追踪“电线”之外，团队还绘制了突触的位置，即一个神经元将信号传递给另一个神经元的微小接点。他们在一个经过人工手动标注的小型脑段上训练了一个计算机模型，在这些脑段中，科学家们曾煞费苦心地识别出了数百个连接。一旦模型学会了在这种特定类型的图像中突触的样子，它就会扫描整个神经系统，并预测超过350万个潜在的连接。虽然这些预测尚不完美且需要人工验证，但它们提供了整个通信网络的第一份草案。团队还绘制了线粒体（细胞内的能量产生细胞器）的位置，以及包裹并支持神经元的神经胶质细胞。这些额外的地图非常重要，因为线粒体的形状和位置可以帮助科学家验证一个神经元是否完整，而神经胶质细胞则为大脑的组织结构提供了背景信息。
作者明确表示，这次发布是一个起点，而非最终成品。目前的地图在很大程度上未经校对，这意味着虽然计算机完成了追踪结构的繁重工作，但人类尚未检查每一条线路是否存在错误。手工修复整个数据集将需要数十年的工作，因此团队希望他们的发布能激发开发更好的计算机工具，使这些工具能够利用生物学知识来自动纠正错误。例如，已知线粒体通常位于连接的起始处附近，这可以帮助计算机程序判断检测到的连接是真实的还是错误的。尽管存在这些局限性，该数据集仍是一个重要的里程碑。这是首次将整个幼虫果蝇的中枢神经系统作为一个整体进行重建，也是第二个被完整绘制的初孵雌性幼虫大脑。通过将所有的原始图像、计算机生成的地图和软件工具公开，研究人员向科学界提供了一个强大的新资源。这使得其他科学家可以开始探索幼虫大脑如何控制其身体、感觉信息如何限制运动，以及个体果蝇之间的布线有何差异，从而为深入理解神经电路如何进化和运作铺平道路。
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