图中展示了8只果蝇，它们荧光标记的大脑区域分别控制不同的行为，从左上方顺时针方向依次为：行走、静止、跳跃、追逐雌性、调整翅膀角度、梳理翅膀、加大翅膀摆动、后退。（图片来源：Robie et al./Cell 2017）
人类大脑有860亿个神经元，果蝇只有约10万个神经元。所以，科学家们热衷于选择果蝇作为研究行为神经学的模式动物。可是，即便是果蝇，记录支配简单的飞行、行走、求偶等行为的神经回路也是繁杂而沉重的任务。
现在，来自于霍华德休斯医学研究所的科学家们借助于人工智能（AI），投入40万只果蝇、分析1000亿个注解、耗时6年完成了这一个史诗级别的项目——创建成年果蝇整个大脑神经回路图谱，将这些回路与特定的行为对应起来。相关研究发表在《Cell》期刊。
借助人工智能，科学家们以果蝇为模式动物，构建了控制不同行为的大脑神经回路图谱。（视频来源：Robie et al./Cell 2017）
借助人工智能，构建神经回路“金矿”
神经生物学家Kristin Branson带领团队构建了2204种不同的突变型果蝇。研究人员能够通过升高温度激活神经元，从而控制它们不同的大脑区域。
研究人员以10只雌果蝇和10只雄果蝇为一组，将它们放在一个高度较小的塑料盒子里，提高温度激活神经元，拍摄下它们的行为（16分钟）。借助于开发的计算机视觉智能程序——JAABA，研究人员能够捕捉到每只果蝇的活动轨迹和坐标，并于野生型果蝇进行对比。这些视频可以在YouTube上免费下载研究中所有记录果蝇活动的视频剪辑。
他们共记录了超40万只果蝇的203种行为。得益于人工智能，研究人员能够发现不同果蝇之间肉眼观察不到的细微差别，例如步行速度增加了5%，或者更少。结果证实，几乎所有（98%）的突变型果蝇都表现出显著的行为差异。
雌果蝇大脑中间的两个小区域（红色）控制进攻行为。（图片来源：Robie et al./Cell 2017）
研究人员将果蝇大脑分成7065个小区域，将它们与特定的行为一一对应起来。最终，他们获得了神经回路蓝图，并命名为“Browsable Atlas of Behavior-Anatomy Maps”，用于展示控制一些简单行为的大脑神经回路。
这一研究规模空前、处理数据量超乎想象。业内很多学者将这一图谱评价为“金矿”，为后续研究提供了很好的奠基。它让大家领略到计算机视觉在神经学研究中的应用潜能。Branson希望，这一资源可以作为一个平台，为全世界的神经生物学家提供控制大脑特定区域或者特定行为的依据。
参考资料：
Artificial intelligence helps scientists map behavior in the fruit fly brain
