FlyWire

FlyWire 是一项大型国际科学计划与线上社群平台，旨在完整重建黑腹果蝇成虫大脑的连接组。该计划以普林斯顿大学神经科学研究所为核心，联合全球超过 146 个实验室组成 FlyWire 联盟（FlyWire Consortium），成功绘制出科学史上首个完整的成年昆虫大脑神经网络图谱。该连接组包含 139,255 个经过人工校对的神经元，以及超过 5,000 万个化学突触，并整合了对神经传导物质种类的预测与详细的细胞分类标注。2024年10月，九篇以 FlyWire 数据为核心的研究论文以专题形式同时发表于《自然》期刊，被学界誉为连接组学发展的重大里程碑。2026年，新创公司 Eon Systems 进一步将 FlyWire 的神经网络数据汇入电脑模拟，并结合物理引擎打造出虚拟的果蝇躯体，实现了史上首次以完整生物连接组来驱动虚拟行为的全脑仿真实验。在完全没有输入任何人工训练数据的情况下，这只虚拟果蝇单靠模拟神经回路的运作，就自发展现出行走、理毛与进食等行为，这项突破性成果也引发了科学界对于意识本质与全脑仿真可行性的广泛讨论。

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## 背景

### 连接组学的发展脉络

绘制神经系统完整接线图的构想，最早可追溯至 1986 年由悉尼·布伦纳团队完成的秀丽隐杆线虫连接组，当时这种线虫的全身仅有约 302 个神经元。在接下来的数十年间，随着电子显微镜成像与影像分析技术的进步，科学家逐渐有能力探索更大规模的神经系统。2023年，一个跨国团队率先完成了果蝇幼虫的全脑连接组重建；该大脑包含 3,016 个神经元与约 548,000 个突触，是当时所重建出最大且最复杂的完整大脑。然而，成年果蝇的大脑规模比幼虫大了两个数量级，且能表现出复杂许多的行为模式，因此，完成成年果蝇的全脑连接组重建，一直被视为该领域最重要的中期目标之一。

### 果蝇作为模式生物的优势

在连接组学研究中，选择合适的模式生物需要在生物体积、行为复杂度与遗传学工具之间取得平衡。果蝇在以下几方面精确契合了这些需求。首先，果蝇的中枢神经系统（包含大脑与腹神经索）约含160,000个神经元，体积虽远大于线虫，但仍处于现有电子显微镜技术可处理的范围之内。其次，果蝇展现出高度复杂的行为模式，涵盖觅食、理毛、飞行、求偶、空间学习、决策以及记忆等，这些行为在过去数十年已累积了丰富的定量研究文献。此外，果蝇的遗传学技术非常成熟，科学家能取得数以万计的基因变异品系以精确操控特定神经元，这使得连接组数据能够直接与功能实验相互验证。值得注意的是，约75%的人类疾病相关基因在果蝇基因组中具有同源基因，这意味着在果蝇中辨识出的神经回路原理有可能为人类神经退化性疾病的研究提供新方向。

## 技术基础

### FAFB 全脑影像

FlyWire 计划的起点是2018年由霍华德·休斯医学研究所珍利亚农场研究园区发布的 FAFB（Full Adult Fly Brain）影像资料集。研究团队开发了一套高通量的连续切片穿透式电子显微镜（ssTEM）成像平台，以奈米级分辨率拍摄了一只成年雌性果蝇的完整大脑，共生成约2,100万张影像切片。FAFB 资料集以开放授权向全球研究社群释出，为后续的自动分割与社群校对奠定了基础，但在当时，自动化算法尚无法独立完成如此庞大体积的神经元追踪。

### 半脑连接组

与 FAFB 资料集平行发展的另一项重要前驱工作，是同样来自珍利亚研究园区 FlyEM 计划团队与 Google 合作完成的“半脑”（hemibrain）连接组。该资料集于2020年发表，使用聚焦离子束扫描电子显微镜（FIB-SEM）技术以8奈米等向性分辨率重建了果蝇中央脑的一大部分，涵盖约25,000个神经元与超过2,000万个突触。尽管半脑连接组并不完整（缺少多数视叶及对侧半球结构），却是首个实现密集重建的大型果蝇连接组。它不仅建立了细胞分类与回路分析的研究框架，更是日后 FlyWire 全脑数据进行跨个体比对的关键参照。

## 重建方法

### 神经元分割与突触侦测

FlyWire 的神经元三维重建结合了深度学习与人工校对两大策略。普林斯顿大学的研究团队利用卷积神经网络分析 FAFB 影像资料集，将电子显微镜影像里多达数十兆个体素（voxels），自动切割成独立且互不重叠的神经元片段。

同时，珍利亚农场研究园区的另一组团队开发出突触位点的自动侦测技术。这项技术能精准辨识发送讯号的突触前 T-bar 结构，以及对应的突触后密度（PSD），借此推算出神经元之间的实体连线。此外，该团队也运用电子显微镜影像，开发了一套神经传导物质分类系统；只要分析突触部位的超微结构特征，就能预测每个神经元主要使用的是哪一种传导物质。

### 群众外包校对平台

自动化分割不可避免地会产生两类错误：将一个神经元误拆为多段的“错分”（false split），以及将不同神经元误合为一体的“错合”（false merge）。为了系统性修正这些错误，普林斯顿神经科学研究所于2019年正式上线了 FlyWire 线上校对平台。该平台的核心技术是一种名为“ChunkedGraph”的资料结构，它将整个大脑体积划分为空间区块化的超体素 (SuperVoxels) 图，允许多位使用者同时对不同区域进行校对编辑而不产生冲突。使用者透过浏览器即可在三维环境中合并或拆分神经元片段，所有编辑历史均可追溯并以程式方式存取，用于品质评估与贡献量统计。

自2019年至2024年间，来自全球超过200位研究人员与公民科学志愿者累计投入了相当于33个全职人年的校对工作量。据估计，若没有人工智能的辅助，完成同等品质的校对工作将需要约50,000个人年。校对完成后，全脑连接组透过 FlyWire Codex（Connectome Data Explorer）平台向全球公开发布。Codex 提供互动式的三维神经元浏览、搜寻与分析功能，任何拥有网络连线的使用者皆可在线上自由探索果蝇大脑中的每一个神经元及其突触路径。

## 神经网络结构与细胞组成

### 全脑神经网络统计

FlyWire 连接组记录了一只7日龄成年雌性果蝇大脑中 139,255 个神经元之间由超过5,000万个化学突触构成的有向加权网络。该大脑可依据既有的果蝇神经解剖学框架划分为78个神经纤维网区域，各区域涉及不同的功能，如视觉、嗅觉、运动控制与记忆形成等。此外，果蝇的突触结构具有高度的多源性（polyadic），也就是说，单一个发送讯号的突触前结构（T-bar），可以同时与多个神经元的接收端相连。这种机制让一次的突触传导，就能同时影响多个下游神经元。

网络拓扑分析显示，果蝇大脑中约有30%的高连结度神经元会形成紧密互连的网络。这个核心群体在全脑负责整合与传递讯号，展现出极高的传输效率，使得任两个神经元平均仅需四个突触的距离便能互相沟通。

### 细胞类型图谱

FlyWire 的另一项重大贡献是建立了学界公认的果蝇全脑细胞分类图谱。由剑桥大学医学研究委员会分子生物学实验室与佛蒙特大学组成的研究团队，依据神经元的功能（如感觉接收或讯号输出）、发育来源与神经纤维走向，对全脑神经元进行了全面标注。这份图谱共辨识出 8,453 种神经细胞，除了涵盖过去半脑研究已知的 3,643 种，更在以往未探索的脑区中新发现了 4,581 种细胞。在分类标准上，团队明确定义，同一类型的细胞与“其他果蝇脑中的同类细胞”必须具备极高的特征相似度，且该相似度须大于自身大脑内的任何其他细胞。进一步的跨个体比对也证实了果蝇神经网络的高度共通性：只要神经元之间的连结强度达一定门槛（如包含 10 个以上的突触，或占接收端讯号总量 0.9% 以上），就有超过 90% 的几率会稳定出现在不同果蝇的脑中。

### 视觉系统

果蝇大脑中有超过一半的神经元专门用于处理视觉。FlyWire 团队针对大脑右侧的视觉处理中心视叶，将内部所有的神经元进行了彻底的分类与连线分析，成功建立出科学史上第一套完整的生物视觉系统细胞目录与接线图。

果蝇的视觉系统呈现高度结构化的传导路径：复眼上的每一个小眼，都对应着一束向大脑内部延伸的视杆细胞。大约 800 根视杆以六角形的蜂巢状排列，将视觉讯号由外而内，依序传递过四个处理视觉资讯的脑区：椎叶、髓质、小叶 (节肢动物)与小叶板。

在进行细胞分类时，研究团队在髓质层中新发现了一个名为蛇形髓质（Serpentine medulla）的神经元家族，其多样性超越了过去已知的所有神经元群体。此外，这份高精度的图谱也促成了计算神经科学的重要突破：一项独立研究将这套接线图输入深度学习模型后发现，即使不提供任何活体实验的数据，人工智能仅需分析这些神经连线，就能精准预测果蝇在侦测物体移动时，各个神经元会如何发出讯号。预测结果不仅与真实量测到的生理反应高度吻合，更有力地证实了结构决定功能的生物学假设：大脑的神经接线方式，本身就蕴含了运算逻辑。这意味着未来科学家只要掌握精确的神经网络图谱，就有机会直接在电脑中还原并模拟大脑处理资讯的过程，而不必完全仰赖活体试验。

## 应用

自 2024 年 10 月正式发表以来，FlyWire 连接组已成为感觉处理、运动控制、社会行为与学习记忆等多项研究的重要基础。由于这是首个涵盖完整成虫大脑的图谱，突破了以往局部资料集的限制，科学家终于能完整追踪神经讯号从感觉输入到运动输出的整条传导路径。多种复杂的行为机制也因此得到解答：例如，研究团队借由分析扇形体内处理风向与气味的神经回路，解开了果蝇在复杂气流中精准定位气味来源的原理；另一组团队则重建了前视觉通路，找出大脑编码视觉特征以引导飞行的具体方式。此外，跨国团队更借此绘制出果蝇生理时钟的完整突触连线图，不仅将原本已知的生理时钟神经元数量从 150 个大幅修正为 240 个左右，还明确标示出这些神经元控制进食与生殖行为的输出路线。

这套庞大的数据库也为计算神经科学带来突破。研究人员结合 FlyWire 的连接矩阵与神经传导物质预测资料，成功建立出全脑的二阶漏积分发射模型。该模型完全不需额外微调参数，便能成功模拟果蝇处理感觉与运动的多种神经回路，证明了直接以连接组数据驱动计算模型的极大潜力。另一方面，也有团队利用特征分解技术分析这套连接组，提出“效应体”（effectome）的概念框架。这项研究证实，科学家其实不必分析全部 1,500 万条神经连线，只需掌握少数关键的次级回路，就能精准理解大脑运作的因果动态。

## 局限性

尽管 FlyWire 提供了前所未有的完整化学突触网络，但若要完全理解并模拟果蝇大脑的运作，仍有几项关键资讯尚未被纳入图谱中。首先，电突触（间隙连接）在果蝇大脑中广泛存在，但这类结构无法从经过化学固定的电子显微镜影像中被可靠地辨识出来；其次，神经调节物质（例如章鱼胺、血清素等）能大范围改变神经回路的运作模式；再者，神经胶细胞在突触传递与代谢支持上所扮演的角色也尚未被计入。此外，突触后受体的种类与空间分布，是决定同一种传导物质会产生兴奋或抑制效果的关键因素，但这部分目前也尚未整合进连接组数据中。

最后，目前的 FlyWire 数据仅代表了单一个体（一只 7 日龄的雌性果蝇）在单一时间点下的静态结构，因此无法反映出大脑随发育产生的变化、性别差异，或是因后天经验而产生的突触可塑性。

## 后续发展

FlyWire 全脑连接组的问世，为神经科学界开启了多个新的研究方向。在技术层面，研究人员正将这套结合人工智能分割与群众外包的校对策略，套用到规模更大、更完整的资料集上。2025年，由哈佛医学院团队主导的 BANC（Brain And Nerve Cord）计划，发表了首个涵盖成年雌性果蝇大脑与腹神经索的完整中枢神经系统图谱。该图谱包含约 16 万个神经元与超过 2.14 亿个突触，让科学家首度能追踪神经讯号从大脑一路传导至运动输出的完整路径。目前，BANC 的数据也已整合进 FlyWire Codex 平台，并与 FAFB 资料集共用同一套细胞命名系统，成功实现了跨数据库的神经元交叉比对。

在比较连接组学（Comparative connectomics）领域，珍利亚农场研究园区的团队独立完成了成年雄性果蝇中枢神经系统（Male CNS）的重建。搭配雄性视叶的重建成果，研究人员现在已经能在雌雄两性之间进行系统性的神经回路比对，进而找出具有两性异形的神经元与性别专属的回路。从更宏观的发展来看，FlyWire 所建立的这套技术流程，涵盖高通量成像、深度学习分割到分散式社群校对，目前正逐步应用于斑马鱼与小鼠等大脑更复杂的物种重建计划中。

### 全脑仿真

FlyWire 连接组的一项引人注目的延伸应用是全脑仿真。2024年发表的全脑计算模型已证明，仅凭连接组结构与神经传导物质预测即可在一定程度上重现果蝇的感觉运动回路。2026年，新创公司 Eon Systems 在此基础上更进一步，将 FlyWire 连接组的完整神经元与突触数据载入脉冲神经网络模拟器，并透过 NeuroMechFly 生物力学模型与 MuJoCo 物理引擎，将模拟大脑连接至一具虚拟果蝇身体。结果显示，该虚拟果蝇在未经任何训练或强化学习的情况下，仅依靠连接组自身的回路动态即自发展现出行走、理毛与进食反应等行为，表明大脑的接线架构本身即携带了大量行为生成所需的信息。这一结果在科学传播界引发了关于意识本质与心灵哲学的广泛讨论：如果一个生物大脑的接线图在电脑中忠实重现后即能产生类似的行为，那么行为的产生究竟在多大程度上取决于生物基质本身，又在多大程度上仅取决于神经元之间的连接模式？不过，多位神经科学家指出，当前的仿真仍存在重大局限：模拟所用的神经元模型高度简化，且缺少间隙连接、神经调节与感觉回馈等关键要素，距离真正意义上的“意识上传”仍极为遥远。