一张果蝇神经接线图学会了看，也学会了数数

大脑的能力中，有多少早已写进了它的接线之中？对于一种动物来说，这个问题已经可以检验：成年果蝇大脑的完整接线图——连接组（connectome）——如今已经可以获得。作者表示，这是第一张能够产生复杂行为的大脑的完整图谱。可以检验的一个想法是布线经济性（wiring economy）：进化应当青睐那些表现良好、同时把代价高昂的长连接降到最少的回路。

计算机里的大脑，前面装一只眼睛

加泰罗尼亚塔拉戈纳罗维拉-威尔吉利大学的Eudald Correig-Fraga、Roger Guimerà和Marta Sales-Pardo，从经过校对的黑腹果蝇（Drosophila melanogaster）连接组出发：139255个神经元和5450万个突触连接。

他们首先利用同一批数据重建了果蝇的复眼。根据感光细胞的位置，他们重建了每个小眼——复眼的一个个小单元——以及它所看到的视野范围。每种感光细胞都被赋予了实测的颜色敏感度，并整体平移了200纳米，以便能够使用普通的红绿蓝图像，这样一来，果蝇的紫外通道就变成了蓝色。

从图像到决策：彩色圆点由重建的复眼采样，随后活动沿着真实接线流向肯扬细胞。——图1，Correig-Fraga、Guimerà和Sales-Pardo（2026），arXiv:2610.10023。

随后，光激活视网膜神经元，活动沿着真实接线一步步扩散到蘑菇体的肯扬细胞（Kenyon cell），在那里由一个简单的单元读出决策。大脑中没有添加任何东西。模型唯一可以学习的，是每个已有连接的一个强度值，而且设有上限，使其永远不会超过实际观测到的突触数量。

颜色、形状、数量

团队测试了三项视觉任务：

• 颜色。 圆是蓝色还是黄色？所有模型的得分都接近100%。真实接线在完全没有训练的情况下就达到了92%。
• 形状。 圆形还是星形？在视野左半边的图像上训练、在右半边上测试，真实接线达到了64%。
• 数量。 哪种颜色的圆点更多？每种颜色的总面积被设为相等，因此不能靠大小猜出答案。模型从未被告知圆点有多少个。它的准确率随两个数量之比的增大而提高，从比值为1.5时的64%上升到比值为5时的85%。这种规律正是近似数量感的特征，论文指出，在真实果蝇身上也观察到了这种数量感。

被打乱的大脑

为了检验精确的接线是否重要，研究人员构建了四个打乱版本的大脑，它们都拥有相同的神经元：

• 一个无约束版本，其中每个神经元的输出连接都指向随机目标，产生了许多长连线；
• 一个修剪版本，经过削减，总布线成本与真实大脑相当，但平均连接更长；
• 两个距离匹配版本，保留了真实的连线长度分布和总布线成本。

在拥有长连线的打乱大脑中，活动到第二步就几乎淹没了整个大脑；而在真实大脑中，活动是从眼睛向内更为渐进地推进的。

真实连接组（蓝色）和四个打乱版本在三项任务上的准确率；右图，随着两个数量之比增大，数量辨别能力随之提高。——图3，Correig-Fraga、Guimerà和Sales-Pardo（2026），arXiv:2610.10023。

为长连线付出代价

无约束和修剪版本的大脑得分更高，例如在形状任务上为70%对64%。它们的优势在于通过长连接更快地触及更多神经元——而作者认为，正是这些连接会让真实动物付出能量和发育复杂度的代价。当比较公平时，即布线预算相同、连线长度分布相同，真实的果蝇大脑在每项任务上都击败了两个打乱的对手。作者将此解读为进化在性能与布线成本之间做出的一种高效权衡。

一个刻意简化的模型

该模型忽略了真实神经元的大部分生物学特性：没有放电频率，没有时间常数，而通过肯扬细胞读出也只是一种方便的选择，而非果蝇完整的决策回路。每个打乱的大脑只生成了一次。作者将这项工作定位为一个起点：在加入更丰富的神经元动力学之前，先探问一张实测的接线图单凭自身能做到什么。