神經網絡如何協同工作？這篇 Nature 繪出一張精細腦回路地圖

理解大腦功能，離不開對神經元活動與連接結構的整合研究。然而，長期以來，這兩個維度的研究往往相互分離：電生理和光學成像技術能夠揭示神經元“如何響應”，卻難以回答這些神經元「如何連接」；電子顯微鏡連接組學能夠繪制精細的突觸線路圖，卻無法直接解釋這些連接對應的功能意義。

發表于 Nature 的一篇研究，首次在毫米尺度的小鼠視覺皮層范圍內，將大規模神經元功能活動記錄與高分辨率突觸結構重建進行整合，建立了跨多個視覺區域的功能連接組數據集，為理解大腦如何通過精確的神經連接實現復雜功能提供了重要基礎。[1]

這篇論文最值得關注的，不只是數據規模，而是它如何讓「神經元怎么響應」和「神經元怎么連接」進入同一個研究框架。

本期小結

文章亮點：建立立方毫米級的小鼠視覺皮層功能連接組數據資源，將大規模神經元活動記錄與突觸級結構重建進行整合。

設計思路：活體功能成像 → 同一組織電鏡成像 → 自動分割與人工校正 → 功能—結構空間配準 → 數據與分析工具開放。

覆蓋范圍：初級視覺皮層 VISp，以及 VISlm、VISrl、VISal 三個高級視覺區。

核心價值：這不是一篇圍繞單一機制展開的研究，而是一套可以持續支持細胞分類、連接規律和結構—功能關系研究的數據基礎設施。

具體實驗設計思路

1. 大規模功能記錄——捕獲視覺皮層神經元活動

傳統神經科學研究通常使用不同技術分別觀察腦功能和腦結構。電生理和光學成像能夠告訴我們，某個神經元對什么刺激產生反應；電子顯微鏡連接組學則可以展示神經元的形態以及突觸連接關系。但真正的問題是：一個神經元的功能特征，能否通過它實際參與的神經線路來解釋？

2. 高分辨率電子顯微鏡重建——解析神經元連接結構

在完成功能記錄后，研究團隊對同一區域腦組織進行連續切片電子顯微鏡成像。通過大規模圖像分析和計算重建，獲得：超過 200，000 個細胞；約 5 億個突觸連接；的三維結構圖譜。這一過程實現了從宏觀腦區到納米級突觸結構的跨尺度解析。

3. 功能數據與結構數據精準配準——建立功能連接組

研究團隊利用計算方法，將雙光子成像獲得的神經元功能信息，與電子顯微鏡重建得到的突觸連接結構進行空間匹配。最終建立了：單神經元水平的功能活動和突觸連接對應關系。這一數據體系突破了傳統研究中「功能研究」和「結構研究」相互獨立的限制。

4. 構建開放共享的功能連接組資源

研究團隊進一步整理并開放這一大規模數據資源，使全球研究者能夠利用該數據探索視覺皮層神經網絡組織規律。該研究不僅提供了一篇論文結果，更建立了一個可持續利用的神經科學研究平臺。

主要研究結果

1. 成功構建跨多個視覺區域的功能連接組數據集

圖 1. 構建跨多個視覺區域功能連接組數據集

研究團隊依托 MICrONS 項目，在清醒小鼠視覺皮層中開展大規模雙光子鈣成像，記錄約 75，000 個神經元對視覺刺激的功能響應，研究區域覆蓋初級視覺皮層 VISp 以及多個高級視覺區域；隨后對同一區域腦組織進行連續切片電子顯微鏡成像和三維重建，獲得超過 200，000 個細胞和約 5 億個突觸的精細結構數據。通過將功能成像數據與電子顯微鏡重建結果進行整合，研究團隊建立了覆蓋多個視覺皮層區域、能夠同時包含神經元功能活動與結構連接信息的大規模功能連接組數據集，為在毫米尺度上研究視覺皮層神經網絡提供了新的數據資源。

2. 實現單神經元水平的功能—結構對應

MICrONS 研究通過對同一腦組織先進行活體功能成像、再進行電子顯微鏡結構重建，并利用計算方法完成數據配準，使研究者能夠將單個神經元的視覺響應特征與其真實的軸突、樹突及突觸連接關系對應起來。由此，研究不再只是分別獲得「神經元如何響應」和「神經元如何連接」兩類數據，而是將二者統一到同一個神經網絡框架中，為進一步研究神經元功能與精細連接之間的關系建立了基礎。

圖 2. 單神經元功能和結構對應

3. 建立跨多個視覺區域的神經連接結構圖譜

與過去主要關注單一視覺皮層區域的連接組研究相比，MICrONS 進一步將結構解析擴展至 VISp 及多個高級視覺區域，使研究者能夠在更大的空間尺度上觀察視覺皮層內部復雜的神經連接組織。通過對不同視覺區域、不同皮層層次以及局部與跨區域連接進行系統重建，研究獲得了從局部突觸到多區域網絡的結構信息，為理解視覺信息在初級視覺皮層與高級視覺區域之間如何進行傳遞和整合提供了結構基礎。其重要意義在于，研究對象不再局限于孤立的局部神經回路，而是開始將視覺皮層視為一個由多個區域相互連接形成的整體網絡進行研究。

圖 3. 多視覺區域連接結構解析

4. 建立開放共享的大規模神經科學數據資源

MICrONS 項目的貢獻并不局限于完成一次大規模實驗，而是進一步將獲得的功能成像數據、電子顯微鏡數據、神經元和突觸重建結果以及相關注釋和分析資源進行系統整理，為后續研究者提供可重復利用的數據基礎。研究所形成的開放資源使科學界能夠在同一套數據中進一步研究神經元類型、突觸連接、視覺皮層網絡組織以及結構與功能之間的關系，從而使一次大型實驗轉化為能夠持續支持后續研究的公共科研基礎設施。這種「實驗數據—計算重建—資源開放」的模式，也是 MICrONS 研究對未來神經科學研究方法最重要的推動之一。

圖 4. 數據資源開放與分析平臺

小編點評

這篇研究最值得借鑒的地方，并不僅在于構建了目前規模最大的視覺皮層功能連接組之一，而是它展示了一種未來神經科學研究的重要模式。

1. 圍繞主要的科學問題，整合多種先進技術手段，建立多尺度、多維度的數據體系，從而實現對復雜生命系統的深入解析。

2. 傳統神經科學研究往往依賴單一技術，而 MICrONS 通過將雙光子功能成像、電子顯微鏡連接組學以及人工智能輔助的大規模計算分析相結合。這種從單一技術走向多模態整合的研究理念，同樣適用于其他生命科學領域。

3. 該研究代表了一種從「小樣本假設驗證」向「大規模數據驅動研究」的轉變，雖然普通實驗室難以復制其數億突觸級別的數據采集規模，但可以借鑒其建立系統性研究體系的思路，例如在疾病研究中整合動物模型、神經活動記錄、組織結構分析、單細胞組學和行為學評價，構建從分子、細胞到神經網絡和整體功能的完整研究鏈條。

參考文獻：MICrONS Consortium.Functional connectomicsspanning multiple areas of mouse visual cortex. Nature. 2025 Apr;640(8058):435-447. doi: 10.1038/s41586-025-08790-w. Epub 2025 Apr 9.