揭開大腦神經網絡的奧秘–磁振造影新技術發現嚴謹的三維結構

本文由 高柏科技 合作，泛科學撰文

林唯耕剛回台灣任教時，曾在清華大學的實驗室裡用一立方公分的「氨」做實驗。沒想到氨氣意外洩漏，那股刺鼻的氣味瞬間瀰漫整棟大樓，引來眾多師生抗議。

「從此以後，我再也不敢在實驗室裡用氨了。」他在《思想實驗室》的訪談中，帶著笑意回憶這段往事。

這段插曲聽來像是一則工程師的寓言：在理論模型中，氨是太空熱控系統的理想介質；但在現實的辦公大樓裡，它首先是逼人逃竄的臭味。公式本身沒有錯，但現實世界永遠比公式更複雜——它包含了人、成本、風險，以及必須為後果負責的工程師。

高柏科技技術專家、清華大學榮譽退休教授林唯耕 ，曾任職於美國 OAO 工程部熱流組，深耕電子構裝散熱與熱管技術多年。隨著 AI 浪潮席捲全球，他鑽研一輩子的老問題再次被推向科技產業的核心：當晶片運算速度無止境攀升，那股伴隨而生的熱，究竟該往哪裡去？

熱不會讀新品發表會

科技巨頭在發表會上熱衷於談論大型語言模型、GPU 規格與驚人的算力。這些詞彙在投影片上光鮮亮麗，彷彿進步毫無邊界。然而，每一次數位運算都紮實地發生在實體晶片上。晶片會發熱、材料會疲勞老化，一旦設備過熱，系統便會降頻保護。在物理現實面前，再動聽的發表會敘事也必須低頭。

回顧個人電腦發展早期，晶片幾乎不需專屬散熱元件。隨後，鋁製鰭片、風扇、熱管到均溫板逐一登場。這段歷程常被視為技術升級，其實更像是對空間的極限勒索：晶片功率翻倍，發熱源的面積卻沒變大，機箱空間也不可能無限擴張。

林唯耕指出，散熱設計的核心只有三要素：功率、熱源面積與空間限制。他舉例，在標準的 1U 機箱中，若發熱面積約為三十乘三十毫米，氣冷系統在達到八百瓦時就會面臨瓶頸。這並非固定的物理常數，而是取決於空間、面積與氣流的動態平衡。最現實的代價在於，風扇轉速提升的背後，是噪音、電力損耗與空間占用。

因此，「液冷技術」的興起並非單純為了追求酷炫，而是算力密度提升後的必然選擇。它能更精準地帶走晶片廢熱，卻也將新的挑戰帶入機房：漏液風險、流道堵塞、材料相容性，以及維運時的難度。工程的進步，本質上鮮少是徹底消滅問題，更多時候是選擇一組「比較值得承擔」的新問題。

太空教他的，不是把答案搬回地面

太空熱控工程之所以迷人，是因為它剝奪了地球上最常見的散熱工具。在真空宇宙中，沒有空氣能讓風扇製造對流；受光面溫度破百度，陰影處卻極度嚴寒。工程師必須純粹仰賴熱傳導、熱輻射，以及熱管與環路型熱管（LHP）來搬移熱能。

熱管運作的關鍵在於「相變」——液體蒸發時吸收大量潛熱，冷凝後重回循環。林唯耕比較了銅與水的熱傳導能力：在他設定的特定條件下，實心銅塊約能傳導 120 瓦的熱能；但若每秒有一立方公分的水發生蒸發相變，移熱量可瞬間拉升至 2.4 千瓦（kW）。他強調「每秒」的觀念，因為散熱談的是動態流動速率，而非靜態的冷卻魔法。

儘管如此，太空科技並不能直接套用到地面。太空元件因考量重量、功耗與維修難度，偏好無馬達幫浦的被動式設計；但地面 AI 伺服器面臨更高的熱負載與環境溫度，往往仍需幫浦驅動流量。當年那場「氨氣洩漏」事故正是最好的提醒：技術是否「先進」，與它是否「適合」當下的場景，始終是兩回事。

好論文，為什麼仍可能造不出好產品

學術研究致力於證明「可行性」，而工業現場則要求「可重複性」——不僅要能運作，還得確保每台出廠的設備都不漏水。林唯耕將此定義為「從 0 到 1」與「從 1 到 100」的差別。後者涉及良率、成本、公差與客戶信任。論文中那次最完美的實驗數據，在產線上往往未必管用。

他從不避談失敗。在高柏科技早期與學界合作時，也曾遇過實驗數據無法複製，或研究方向偏離產業需求。這未必是雙方努力不夠，而是彼此對「成功」的標準不同。為了解決這道鴻溝，高柏科技推動「柏苗啟航創新培育計畫」，每年投入逾千萬資金與成大、中山、台科大等校合作，並指派專業人才在過程中持續微調、校正，確保研發貼近產線現實。

他分享了近期一項液冷工質校正專案。團隊使用非侵入式的超音波流量計進行觀測，但由於儀器預設以「水」校正，換成其他化學流體後讀數便出現誤差。最初嘗試用幫浦壓差推算，卻發現缺乏重複性，數據甚至推導出不合理的蒸發率。最後團隊回歸基本面，改用秤重法搭配能量平衡進行交叉驗證，才讓數據成功收斂。

這個故事真正的價值不在於「產學雙贏」的口號，而在於那段不夠優雅的挫折：假設失效、數據混亂、方法砍掉重練。也正是在這種時刻，企業需要的不只是會算數的人才，而是能洞察研究何時「走鐘」，並有權力喊停、要求重來的關鍵決策者。

林唯耕坦言，過去在校園裡總認為「技術第一、成本第二」，進入商界後才驚覺行銷與信任關係往往才是關鍵。這番話雖然不如科技突破那樣動聽，卻是產品能否進入市場的殘酷真相。再卓越的散熱設計，若無法穩定生產或贏得客戶信任，也僅止於一份精美的報告。

AI 會給答案，誰來負責出貨？

訪談尾聲，主持人國威提出了一個時代難題：假設 AI 能在彈指間生成散熱架構、材料配方與流道設計，企業該選擇全面擁抱 AI 的速度，還是保留緩慢但穩定的工程驗證，以規避潛在的失效風險？

林唯耕拒絕落入二選一的框架。他的觀點是：兩者並存。AI 擅長處理資訊、生成草案；但工程師仍須實作原型，進行嚴苛的性能與可靠度測試，最終由人決定是否出貨。這並非盲目崇拜人類直覺，而是基於一項事實：AI 的資料庫裡，通常沒記載下一次「意外洩漏」或「材料疲勞」的細節，且模型永遠無法為量產結果擔負法律與商業責任。

在 AI 時代，最稀缺的未必是熟練下指令（Prompt）的人，而是具備這種能力的人：能預判答案可能在哪裡出錯、能設計實驗將問題「逼」出來，並且願意為最終的量產品質負起責任。

大眾習慣將雲端想像成輕盈、無重量的空間。但現實中，雲端是由龐大的機房架構而成，裡面裝滿了晶片、管線、泵浦與冷卻液。虛擬算力的每一次擴張，都會在實體世界留下發熱的足跡。散熱工程師的價值，就是不讓這筆物理帳單，被埋沒在光鮮亮麗的投影片背後。

本文轉載自顯微觀點

主持台大生醫光學實驗室的朱士維，在 2023 年初兼任台大學務長。他一面落實以學生為核心的大學價值，一面持續鑽研光學與生物組織、奈米結構的互動。

近年朱士維參與的研究包含觀察「活的小鼠大腦」如何自我調節、以光激發出奈米材料的新物理性質等。這些研究登上《自然通訊》（Nature Communication）、《先進科學》（Advanced Science）等重要期刊，以尖端光學技術為腦科學、奈米材料探照未知之處。

對於生醫領域的精密光學應用，朱士維說明，光學顯微技術介於醫學造影和電子顯微鏡之間：醫學造影提供即時成像，但解析度不夠精密。電子顯微鏡可以達到奈米解析度，卻無法保持樣本活性。而持續發展的光學顯微術則開始達成快速的高解析度活體影像，讓科學家看到真實生理。

活體顯微影像的追求不出四大方向：對比、解析度、穿透深度、速度。

– 朱士維

雙光子顯微術搭配人工智慧 追上神經生理

2024 年，朱士維領銜的台大、清大聯合團隊研發高速體積成像系統 TAG-SPARK (TAG-lens-based SPAtial redundancy-driven noise Reduction Kernel)，以可調式聲學梯度變焦透鏡（Tunable Acoustic Gradient, TAG lens）結合自我監督式深度學習演算法，顯微影像成果比單用雙光子顯微術清晰 10 倍，掃描速度快上近 1000 倍。

TAG-SPARK 的聲學梯度變焦透鏡，以聲波控制特殊透鏡內的液體振動、改變折射率，使雙光子顯微光路可以在 1 秒內完成多個深度的對焦，快速建立 3D 影像。在高速體積成像的支援下，研究團隊設計的演算法利用每層平面影像間豐沛的空間冗餘（spatial redundancy）資訊進行去噪（noise reduction），讓影像訊噪比改善7倍以上。

高速度和高品質的立體顯微影像，讓科學家以接近神經運作的速率，觀察活體小鼠的小腦動態。研究團隊以小腦中的柏金氏細胞（Purkinje cells）作為觀察目標，它們是小腦皮層唯一的輸出神經元，掌控小腦的訊號傳輸與身體日常運作。柏金氏神經細胞的樹突緻密分布於小腦皮質最外側的分子層（molecular layer），細胞體則聚集在更深處的分子層與顆粒細胞層（granule cell layer）之間，獨立形成柏金氏層。

傳統顯微方法不易穿透其深度觀察細胞體動態，若使用共軛焦顯微術，強力激發光卻容易傷害腦細胞。但雙光子顯微術在觀察活體組織時，則可以提供較深的焦平面和較低的光毒性。

透過 TAG-SPARK, 研究團隊不僅詳細記錄柏金氏細胞動態，更發現相同的樹突訊號能導致柏金氏細胞體產生不同反應，呈現前所未見的有趣訊號模式。朱士維相信「意識是資訊的集合」，高速立體光學成像系統能讓我們看見腦中資訊的聚散，更進一步接近「何謂意識」這個世紀之謎。

朱士維也參與由台大生科系教授陳示國領導的跨校團隊，以雙光子顯微術結合梯度折射（Gradient-Index, GRIN, 物鏡內有不同折射率的微型透鏡平行排列）內視鏡，觀察小鼠的晝夜節律神經系統的真實運作狀況。

這支結合生命科學、物理以及工程科學的研究團隊測試大腦底部「視交叉上核」（suprachiasmatic nucleus，SCN）神經細胞對光線變化的反應。在團隊中，朱士維負責提供精密顯微影像，研究活體腦神經元生理不可或缺的觀察工具。

團隊利用朱士維研發的雙光子-GRIN顯微內視鏡（雙光子顯微術搭配GRIN內視鏡），從樹突叢集的鼠腦表層看進神經細胞體聚集處。他們發現，即使樹突受到相同光訊號刺激，節律神經細胞體可能以不同的方式回應，並由複數神經元整合資訊，再行輸出訊號給下游神經元。

研究團隊認為，在多種神經元的交織協力下，晝夜節律的神經生理呈現高度動態變化。神經細胞活動與光照的關係並非傳統想像的線性模式，而是雙穩態（bi-stability, 系統中有 2 個調節開關）的靈活調控，而單一類型神經細胞對光照的反應難以預測，生理時鐘內還有許多奧秘等待探索。

與跨領域學者合作，並非一帆風順。朱士維坦言，跨足生物學領域，他還有很多知識要補充、溝通門檻要跨越。

他笑稱，「光是合作對象經常討論的果蠅蕈狀體，我聽了 3 年才認為自己真的懂了。」對他來說，跨領域合作最重要的收穫之一，就是尊重不同領域之間的知識含量。其次，則是溝通的技術。

我維持了幾年的一知半解才了解合作對象的語言，那我務必要讓自己說出來的話非常容易理解。

– 朱士維

除了生醫應用，朱士維也在物理工程領域探索新的光學現象。他與中國、日本學者合作研究奈米材料上的非線性光學，發現與米氏散射原理相關的移位共振，能夠激發矽奈米結構的多極模態（multipolar modes）。

透過共軛焦反射顯微鏡光路達成的多極模態，讓奈米材料展現幾項嶄新的光學效應，如更低的光學非線性閾值、光開關的訊號反轉（sign flip）、空間解析度提升等。不僅開啟了操控米氏共振的新方法，也擴張了超過百年的經典光散射理論。

這些精采研究涵蓋跨領域、跨國界的合作，並非巧合，而是出於朱士維的世界觀。他深信，「真實世界的所有問題，都是跨領域問題。」在大學教室裡，他也以此觀念為學生設定學習方向。

討論與實作優先的大學教育

在大一、大二的基礎課程中，朱士維就會要求學生提出研究計畫、動手進行研發。他強調，讓學生從具體而明確的問題出發，親手進行研究。在研究中遇到挑戰、企圖解決時，學生自然會尋找需要的知識。

朱士維回想，「修課學生果然從很務實的角度發想，有人的提案是『保證起床的鬧鐘』，結合物理知識和現實可行的元件，做出不會被輕易關掉的鬧鐘，讓他可以準時上課。他在學期末真的做出了這個鬧鐘。」

朱士維認為，在豐富的現代資訊環境中，幾乎所有理論知識都可以線上學習，在教室上實體課程的必要性遠不如以往。至於實體課程最珍貴的部份是讓人當面討論、激盪想法，讓積極學習的學生們能夠聚集、交流，而非要求學生安靜聽課、被動吸收。

朱士維相信，大學教育的重要目標之一，是訓練學生主動採取行動的習慣，並讓他們知道必須主動追求，才能完成自己心中的期待。因此親自規畫、動手（腳）實踐，是他所有課程的必備基礎。

除了物理系，朱士維也在臺大創新設計學院（College of Design and Innovation，簡稱 D-School）開設課程，引導學生以「設計師」、「使用者」觀點建構自己的大學生活與生涯規劃。

朱士維特別說明，D-School 設有創新領域學士學位學程，讓學生能夠跳脫舊有領域框架自訂學習主題。讓學生能實現自己對知識的構想，或許比舊有科系分野更能適應快速變化的社會。他強調，「學生原創的課程組合，是可以得到學士學位的。」

主修社團，副修電機

談及學習經驗，朱士維說，「我常常說自己大學主修『嚕啦啦社』，副修電機系。大學4年中至少有1年在山上過，成績排名也因此往往是後半段。」但他認為，自己重要的「能力」如溝通協調、事前規劃、親手解決問題的信念，都是在社團經歷中學到的。

朱士維回想，他在高中時參與了救國團服務隊舉辦的山區營隊，活動內容相當刻苦簡樸，但他十分羨慕服務隊成員們能住在優美山林間，心想「等我上大學，一定要成為其中一員。」

進入台大嚕啦啦社並擔任服務隊員後，朱士維不僅培養了在山野間帶隊行進的嚮導經驗，也經常為了團康活動面對群眾。他說，「服務員經常得一手掌握團隊氣氛，活動才會成功。」他回想，當年為了達到這樣的能力，投入許多時間認真練習，經過跌跌撞撞的多次嚐試，才塑造出自己的風格。

後來得到「優良導師」與多次「教學優良教師」獎項的朱士維分析，這種能力其實就是「溝通」。但是他當時並非盤算著，「有天我會成為教師，能把這種技巧發揮在教室裡。」而是對當下的任務很投入，進行一件自己真的很想做的事情，在過程中內化了這項能力。

做學術研究不可或缺的計畫書，我也是在社團學到怎麼寫的，因為當時想申請更多經費來辦活動。朱士維

因為自身經歷，朱士維相信，讓學生能投入自己真的想做的事情，才能培養長期的能力與素養。為了帶給學生自由探索的時間與空間，朱士維也強力支持 D-School 中的「探索學習」計畫。

選擇「探索學習」的學生，不再受到學期學分下限要求，可以自行前往校園外進行探索，建構自己的志向與經驗。選擇此計畫的學生，有人加入 NGO、有人進入動物園與馬場實習，還有人搭乘無動力帆船橫跨大洋，獲得課堂中無法給予的重要體驗。

朱士維認為，親身體驗，遠比聽講的學習效果更好。而離開校園探索世界的深刻體驗，未必會讓人遠離學術。

提及學術起點，朱士維不好意思地說，當年之所以報考台大光電研究所，「是因為想要繼續參加社團，要是離開台大，社團生涯就結束了。」

研究所開學不久，921 大地震撼動台灣，中部災情尤其嚴重。朱士維聽聞大學時期經常前往、充滿熟悉與認同的南投山區也遭受重創，便和指導老師孫啟光請假，前往災區協助賑災。

朱士維回憶，孫啟光乾脆地答應他的請求，即使他離校超過一個月才回歸實驗室，也不曾額外施加壓力。經過了在南投山區鎮日搬運物資、不時目擊傷亡狀況的賑災經驗，他回到台大光電研究所時，同學們大多已在研究軌道上運作。

朱士維說，「當時我並沒有對研究成果想太多，而是想回報孫老師。因為他給我很大的彈性、研究主題又有趣，就專心投入他的計畫。想不到，幾個月後研究成果竟登上國際期刊。至今我還記得看到自己名列期刊之中的感動，也在那時開始覺得『我或許可以走學術這條路！』」

因為充滿因緣際會的生涯際遇，朱士維相信，「全心投入的事情，都會在生涯某處開花結果。比起嚴密生涯規畫更重要的，是當下的自己、周遭的人與環境，找到自己想投入的事情。」

從「好好生活」出發的學務長

一進入朱士維的學務長辦公室，能看到一幅對聯「好好生活。感恩助人」，書桌後方則並列三幅春聯「好好生活」、「好好吃飯」、「好好睡覺」。

朱士維說，學務處實際上掌管學生除了成績外的所有在校事務，而大學除了學業成績外，更應該協助學生培養人格和價值觀。因此，他將學務處設定為學生在校期間的支持與賦能來源。

台大學務處網站上的理念「好好生活，吃飯睡覺運動交友；感恩助人，學生互助回饋社會。」就是朱士維為學務處設立的目標。他強調，將學生推向世界，能夠與自身、週遭人事物建立真實的連結，是比追求課業成績更優先的大學價值。

因此他規劃學務處擴改善硬體設施、增加軟體服務，從社團資源、宿舍、餐廳、心輔中心到新的經濟支持計畫，提供學生友善、包容的生活環境。他期待學生能夠在生活中感到安定，進而察覺值得感恩的事，得到感激並協助他人的能力，形成助人的循環。

朱士維回想，自己在台大的社團與求學經驗都讓他心懷感恩，包括在台大擔任教師也是非常幸運的事。現在，他致力為台大學生建立可以安心探索自我與真實世界的大學環境，以充滿感動的學習經驗，取代孤獨且競爭激烈的人生賽道。

本文轉載自中央研究院「研之有物」，為「中研院廣告」

• 採訪撰文／歐宇甜
• 責任編輯／簡克志
• 美術設計／蔡宛潔

分子生物研究所所長程淮榮與軸突導向研究

在我們大腦裡面，有各式各樣的神經元。神經需要彼此連結才能發揮作用，而神經元的軸突會去連接其他神經元的樹突，軸突跟樹突連在一起時，稱為突觸，神經連結也就此建立。過程說起來簡單，實際很複雜，例如軸突如何知道自己的目的地？軸突有沒有可能接錯對象？找到目標之後，神經元又是如何形成突觸呢？中央研究院「研之有物」專訪院內分子生物研究所所長程淮榮特聘研究員，他從研究多年的「軸突導向」題目出發，深入淺出地和我們解釋了神經元形成連結的過程。

從神經元到神經網路，一切是如何開始的？

神經細胞又稱為神經元（Neuron），不會單獨存在，必須互相連結才能傳遞各種訊息，例如人腦有各式各樣的神經元，外型都不太一樣。神經元主要結構有細胞體（Cell body）和突起兩部分，細胞體中間是細胞核，突起則有兩種。軸突（Axon）能伸出去以連結其他神經元，將訊息傳遞出去，樹突（Dendrite）能接收其他神經元傳來的訊息，軸突跟樹突連在一起的接觸點稱為突觸（Synapse）。

和「研之有物」團隊簡介神經元彼此連結時，程淮榮笑著比喻：「我常說這像是神經元的愛情故事，形成突觸好比 Kiss（接吻），有了第一個、第二個連結，逐漸才構成有千萬個連結的神經網路。」

他接著說，現在很多神經科學家研究的議題是「Connectome」（大腦連結體），這是大腦所有神經元連結的集體名詞。「人類起初只是一顆受精卵，從出生到長大成人，大腦如何形成這麼多而複雜的神經網路？」程淮榮道。

整個神經網路這麼複雜，每個地方的神經元都不一樣，神經元如何伸出軸突和其他神經元的樹突形成連結呢？這個問題呼應了程淮榮過去幾十年的研究議題「軸突導向」（Axon guidance）。

畢竟神經連結不是這麼簡單的，軸突有沒有可能找錯對象，找錯時該怎麼辦？找到樹突後，它們是怎樣形成突觸？如果沒有形成突觸，該如何解決？這些過程有哪些因素和分子會產生影響？如果能弄懂一個機制，就能連帶了解成千上萬個案例。

一路往前衝的生長錐

發育中的軸突前端有個部位稱為生長錐（Growth cone），形狀像有多根手指的手掌。所有的神經元剛開始發育時，活潑好動的生長錐會萬箭齊發，四處去尋找該連結的地方。一旦找到樹突並形成突觸，生長錐就會消失。但生長錐怎麼知道它要往哪裡走？程淮榮說，其實是有一些信號在告訴生長錐：「你要右轉，你要左轉」、「你要去這裡，不要去那裡」。

他接著說，「引導生長錐移動的方式其實只有兩種：來或去。我常用愛情故事來比喻：愛，就是來；恨，就是去。西班牙籍的神經解剖學教父桑地牙哥·拉蒙卡哈（Santiago Ramón Y Cajal）寫過許多書，某次我讀到他書裡寫著：『促進了生長錐的生長和分化……最終建立了那些原生質親吻……這似乎構成了史詩般愛情故事的最終狂喜』，發現我的想法原來跟他一樣，後來就拿來引用。」

生長錐的愛恨與捨離

軸突的生長錐並非一步到位，需要一些過程，才能找到與之連接的樹突。程淮榮用了一個比喻來解釋這個過程：就像一個人開車去尋找真愛。

假如這個人（也就是生長錐）從臺北出發，最終要到達高雄。但他為什麼不會去東部呢？因為有些東西在引導著他：桃園有個吸引他的戀人。如果沒有這個吸引，他就不會去。

但當生長錐到達桃園後，又不能沉溺於短暫的愛情，否則就會一直停留在那裡。因此，他必須對桃園由愛轉恨、果斷離開，繼續前往新竹。依此類推，生長錐在旅途中會不斷地愛、恨、離開，直到最後在目的地（高雄）找到真愛並組建家庭，與其他神經元的樹突形成突觸。

「那麼，是什麼分子在吸引生長錐前進呢？當生長錐被吸引到某個地方時，哪些分子會排斥它、讓它轉向或離開，直到最終與樹突連接呢？神經科學家在研究這些過程中涉及的各種機制，也就是所謂的分子和細胞機轉。」程淮榮說道。

在身體不同部位像腦或脊椎，促進或抑制生長錐的分子都不一樣。體內有成千上萬各種分子在調控生長錐的生長，有許多不同的機轉，才能構成如此複雜的神經網路。到底是什麼樣的分子會先分泌出來，讓生長錐受到吸引？然後是哪一個分子會把它推開呢？從愛轉恨的轉折點是什麼？這些就是神經科學家的研究課題與精髓。

程淮榮說，「其實裡面有很多的細節，我可以花幾個小時跟學生講每一段的愛情故事，因為牽涉到不同的分子。如果有任何科學家能把這些愛恨轉折點和機轉都研究清楚的話，論文幾乎都能登上 CNS 期刊」（註：頂級期刊《Cell》、《Nature》和《Science》。）

接著程淮榮在訪談中展示下圖，說明神經元如何找到「真愛」，也就是神經網路形成的分子與細胞機制：

1. 啟動：最初一開始，神經元的生長錐往前延伸。
2. 排斥／吸引：有的分子（桃紅色）會吸引生長錐，有的分子（黑色）則會讓生長錐選擇避開。
3. 定位／凋亡：生長錐最後會到達目的地（藍色）。右邊虛線（綠色）表示神經元沒有順利形成連結而死去。
4. 分枝：個體發育是漸進式的，不是瞬間所有東西都長好，有些地方較早成熟，有些地方較慢成熟。有可能剛開始神經元連在一處（藍色），但過一段時間後，神經元有另一處新的目的地（灰色），軸突出現分枝（branching out）。
5. 修剪：軸突連到新的目的地之後，原本的軸突會消失。
6. 維持：正確的神經連結建立後，通常就一直維持到個體死亡。

神經系統也跟樹枝一樣，需要修剪不需要的部分

神經元的軸突不只有一根分枝，剛開始可以有很多根，但最後只會留下幾根，其它沒用到的軸突分枝就會修剪掉，或是斷開突觸的連結點，這是神經系統調節的一種方式，稱為剪枝（Pruning）。

程淮榮說，剛開始大腦與神經系統要建立起連結時，這是個浩大的工程，第一步只會大致上讓每個神經元都去到該去的地方，很多連結可能都不是非常精確，或是有許多不必要的連結。因此接下來，要進行修剪。

神經細胞跟其他體細胞不同，神經元有神經電位，訊號會以電的形式傳遞，稱為動作電位或神經脈衝。當神經連結初步連好，這時需要外界的刺激來幫助修正，如果連接到對的地方，神經脈衝會很頻繁；連接到錯的地方，神經脈衝不頻繁。於是接錯與不需要的部分就被剪除，藉此能讓神經連結變得更精確。

舉例來說，剛出生的嬰兒視力不佳，是因為神經連結沒有很準確。經過一段時間後，因為接收了大量外界刺激，讓神經連結變精確、發育越成熟，視力就會變好。

透過外界刺激來修剪神經元，使連結更精確，這段時間稱為關鍵期（critical period）。一旦錯過關鍵期，可能會讓神經系統無法準確建立，就比較難再調整。關鍵期牽涉的很廣，有時候不是單單是指剪枝，而是指突觸的連結增強，因為這表示消息的傳遞越多。在學習語言或專業運動訓練等，也都有類似的發展關鍵期。

並非小孩才有，成年後神經連結仍具可塑性

因為連結可以形成、也可以消失，所以神經連結具有可塑性（neuronal plasticity）。儘管成年後神經連結的速度不及幼年期那麼快，但科學家觀察到成體腦部仍然可能發生新的連結變化。

程淮榮在專訪中提到，以前有個傳統實驗，科學家觀察在猴子大腦皮質與五根手指對應的 1、2、3、4、5 五個區域，先切除第三根手指，過幾個月再觀察，發現控制第三根手指的 3 區域不見了。隨後進行第二個實驗，只讓第二根和第三根手指頭一直重複活動，幾個月後發現控制第二根和第三根手指的 2、3 區域都有變大，證實成體腦部仍有可塑性。

關於成年後的神經可塑性，程淮榮補充道，「樹突有一個突出部位稱為樹突棘（dendritic spine），是神經元之間形成突觸的主要部位。科學家實驗發現，在成年老鼠腦部仍能觀察到長出新的樹突棘，表示形成新的突觸。當然，越老的老鼠，形成新突觸的情況可能沒那麼好，但這表示動物在成年後神經仍然具一定的可塑性。」

關於神經系統的建立、神經元的生長與消失，仍有許多未完全解開的機制。程淮榮與神經科學家們仍繼續努力去抽絲剝繭，深入瞭解神經元那一段段如史詩般的愛情故事。

延伸閱讀

• 程淮榮個人頁面
• 中央研究院分子生物研究所（2023）。〈從醫學到神經科學：一個奇妙的人生旅程〉（影），《YouTube》。
• 中央研究院分子生物研究所（2022）。〈Axon Guidance — A Love Story〉（影），《YouTube》。
• 中央研究院（2022）。〈中研講堂離島首場 400 位金門師生 一窺量子與神經科學的奧秘〉，《中研院訊》。
• 鄭珮琳（2022）。〈【專欄】神經元生長錐的多重宇宙〉，《中研院訊》。
• 臺灣大學神經生物與認知科學研究中心（2020）。 〈中央研究院分子生物研究所程淮榮教授演講〉（影），《YouTube》。
• 林婷嫻（2017）。〈記憶變差、反應變慢，神經細胞出了什麼問題？〉，《研之有物》。