「選擇困難症」看這裡！學會召開大腦會議，讓你的腦內人格不打架！──《全腦人生》

• 作者／顯微觀點
• 本文轉載自顯微觀點《第一張複雜腦圖譜：果蠅連接體》

2024年10月，神經科學的劃時代里程碑，成年雌果蠅完整大腦神經圖譜系列研究，發表在《自然》期刊（Nature）。此圖譜詳盡至果蠅腦中每一條神經的所有分支、每一個突觸的尺寸和型態，這樣的腦神經圖譜稱為「連接體」（connectome）。要繪製完整成熟雌性果蠅連接體，需要辨識近14萬個神經元（神經細胞）與其間的5千萬個突觸（不同神經元的連接處）。

「世上還沒有另一個如此複雜的成年動物全腦連接體。」

馬拉．莫西／普林斯頓大學神經科學研究所長

普林斯頓大學神經科學研究所長馬拉．莫西（Mala Murthy）、神經科學與電腦科學教授承現峻（Sebastian Seung）率領跨國科學團隊建造果蠅連接體雲端平台「FlyWire」，並在《自然》同時發表12篇論文，以《成熟大腦的神經連接圖》（Neuronal wiring diagram of an adult brain.）為旗艦研究，展現果蠅大腦的完整神經迴路，包含8453種神經元的構造與位置，其中4581種為本系列研究的新發現。

連接體開拓腦科學高速公路

有了詳細的腦神經地圖，科學家得以規劃嶄新的神經科學研究路徑，更加直接、詳盡地實驗神經構造與行為之間的關聯。例如，按圖索驥蒐集所有關於果蠅「剎車」動作的神經元，建構完整的動作神經網路，找出過往研究方式所遺漏的因素；或是利用果蠅連接體推論出「觀看」等動作的完整神經活動，捕捉新的神經科學現象。

生物資料科學家更進一步利用此完整連接體搭配演算法建立一個虛擬蠅腦，不僅完全重現神經元線路，更能及時推算各神經訊號的傳輸路徑與功能，模擬果蠅的真實腦內活動。接收初始訊號之後，這個虛擬蠅腦啟動一連串神經訊號，最後以運動神經元控制肢體作為結果，就像活生生的果蠅在對環境刺激進行反應。

讓神經科學換檔加速的果蠅連接體，在「FlyWire」網站向公眾徹底開放。由公眾人力與人工智慧合力打造的龐大資料庫，現在平等地提供研究資源，科學界認為，FlyWire的完整度與開放性將大幅加速人類大腦的解密。

「蠅」來連接體學大躍進

人類大腦含有超過500億個神經元，形成上百兆個突觸，具備了人工智慧還無法達成的認知、思考與創造力。若能理解人腦的基礎運作方式，科學家有機會找到帕金森氏症等退化性腦部疾病的解藥，或是掌握思覺失調症等精神疾病的生理機制。甚至逐漸實現承現峻的科學狂想：以連接體科技上傳記憶與意識，讓人類達到永生。

發展四十年後，連接體學家終於掌握了果蠅大腦，這個器官最寬處不到0.75毫米，渺小如塵埃，其中蘊含的連接體奧秘卻超越過去累積的科學資料。以果蠅連接體完成博士學位的多肯沃（Sven Dorkenwald）比喻，果蠅連接體彷彿是一座茂密森林，神經元猶如樹木，可以透過根系彼此溝通。但在空間比例上，果蠅的某個視神經橫跨全腦連接雙眼，有如一棵紐約的樹木能夠和位在洛杉磯的樹木互通聲息。

相對「頭腦簡單」的線蟲與果蠅幼蟲缺少成年果蠅的複雜行為與反應，成年果蠅卻與人類共享許多認知功能與神經生理反應。例如：辨別同類、劃分地盤/食物、求偶交配等行為，以及時差、酒醉、咖啡因亢奮等特殊生理狀態。

果蠅：當前最佳人腦模擬器

在動物行為領域，果蠅大腦與人類大腦面對許多相似的問題，如何前往目的地、判斷氣味來源、觀察周遭物體的移動，以及複雜的社會性行為，如歌唱求偶、爭奪資源；以及注意力與情緒調節等。從神經科學技術的現實面來看，果蠅大腦也是最適合進行全腦研究的複雜連接體，現有科技僅能對斑馬魚、小鼠的大腦進行分區重建。

「連接體研究需要夠複雜但體積不太大的腦，果蠅正好位在這個甜蜜點上。」

馬拉．莫西

莫西實驗室深入研究果蠅行為，發現果蠅的生存、繁殖行為蘊含複雜的模式。例如，雄果蠅演奏求偶時，會依照雌果蠅與它的距離改變演奏的音量與編曲，並追隨雌果蠅。運用FlyWire，莫西團隊清點雌果蠅中腦關於聽覺的600多個神經元與其突觸，辨認出20種新的神經元，發現其功能網路比過往所知更加複雜。

莫西團隊發現，雌果蠅聽覺迴路中，神經元的回饋訊號可以憑藉音訊特徵進行預測，未來可以據此模型預測真實雌果蠅對「情歌」的回應行為。或許我們深深自豪的音樂品味也刻劃在我們的腦神經細胞之間，只是和我們的連接體一樣，比果蠅的複雜萬倍。

在基因層面，果蠅與人類共享約60%的基因，包括學習、時差反應與唐氏症相關的基因。接近3/4的人類遺傳疾病能在果蠅DNA中找到對應的基因。因此，完整的成年果蠅連接體被視為通往人類大腦奧秘的橋頭堡。

美國太空總署（NASA）在1947年將果蠅送上太空，作為地球生命前往太空環境的實驗品。牠們竟生還返地，為太空人開拓了道路。作為經典模式生物，果蠅相關研究獲得6項諾貝爾獎，生理學、神經科學與行為學領域已累積豐富資料，搭配完整連接體圖譜的跨領域研究，勢必能帶人類深入探索腦宇宙。

F 編按：本文編譯自 Live Science

是不是常聽人家講「運動天賦」？這種天賦到底是什麼？運動員哪裡跟我們不一樣？這個問題現在科學家或許可以給你一個答案。近年透過腦科學研究發現，運動員的大腦與普通人的大腦存在顯著差異，這些差異塑造了他們在比賽中的敏捷反應、精確動作及卓越判斷能力。

所以現在運動選手不只比體力，還要比腦力了嗎？這些差異具體差在哪裡？

快速反應：視覺處理能力

在團隊運動如足球或籃球中，快速處理視覺資訊並作出決策對勝負至關重要。一項 2013 年發表於《Scientific Reports》的研究發現，職業運動員比起業餘運動員或一般人更擅長處理動態視覺場景，例如追蹤快速移動的物體。這種能力能夠幫助運動員在瞬間解讀賽場上的複雜資訊，並迅速做出反應。

視覺處理能力的測試還可用於判斷運動員是否適合回歸賽場，例如在傷後復健階段，確保運動員在完全恢復判斷能力之前不會貿然上場。

肌肉記憶：動作的自動化編程

對於體操選手或跳水運動員而言，肌肉記憶是完成複雜動作的關鍵。2023 年《Journal of Neuroscience》的一項研究表示，大腦如何通過訓練快速「壓縮」和「解壓縮」動作資訊，最終將動作序列整合成一個流暢的過程。這種訓練過程使運動員能夠無需刻意思考，便能完美執行複雜動作。

肌肉記憶的形成依賴於大腦皮層神經元的網絡活動，這種神經編程能力也同樣適用於訓練有素的音樂家或舞蹈家。

預測能力：球場上的決策利器

運動員擁有卓越的預測能力，例如棒球擊球手能根據投手的動作，快速判斷球的速度與方向。2022 年發表於《Cerebral Cortex》的研究發現，當擊球手預測投手的投球軌跡時，大腦左腹側顳葉皮質的神經元活動會根據預測結果而改變。

這種高效的預測能力源來於運動員在比賽中，學會透過關聯視覺線索與物體運動軌跡的技能。研究還發現，潛水選手等專業運動員的大腦中與動態運動解讀相關的區域，如上顳溝（STS），比普通人更厚，這也反映了運動訓練對大腦結構的塑造。

平衡與空間感：身體控制的高峰

對體操選手來說，擁有非凡的平衡感與空間感知能力，兩者缺一不可，而這在科學上被稱為「本體感覺」（proprioception）。位於小腦的神經網絡讓運動員能迅速調整身體姿態，即使在空中失誤也能及時修正動作。

然而，當這套「安全網」失靈時，可能導致嚴重後果。如 2020 年東京奧運中，體操選手西蒙·拜爾斯（Simone Biles）因「扭轉失靈」而一度無法控制動作，凸顯了平衡能力在高風險運動中的重要性。

注意力與認知靈活性：多任務處理的關鍵

團隊運動要求運動員能快速在不同思維模式間切換，例如足球選手需在控球時預測對手動作並調整策略。2022 年《國際運動與運動心理學期刊》的一項研究顯示，運動員，特別是參與高強度間歇訓練的選手，擁有更強的認知靈活性和注意力分配能力。

研究也指出，這些能力的提升可能與長期訓練相關，但確切機制仍需進一步研究。

抗衰老的秘密：運動對老年大腦的保護

這些運動訓練對大腦的影響，可不是只有相關區域的提升。運動對大腦健康的影響，可能會持續一生。一個典型例子是加拿大田徑選手奧爾加·科特爾科（Olga Kotelko），她在 95 歲時仍保持驚人的腦部健康，其白質結構完好程度甚至接近比她年輕三十多歲的普通人。科學家認為，持續的運動訓練可能是她保持記憶力與認知敏銳的原因之一。

下一代的訓練策略：腦力與體力並重

隨著運動科學的不斷進步，科學家也開始呼籲教練更注重對年輕運動員的腦部訓練，例如提升記憶力與決策能力。西悉尼大學的運動科學家凱莉·斯蒂爾（Kylie Steel）指出，運動員的身體或許會訓練至極限，但在認知能力上仍擁有巨大的潛力提升。例如，足球訓練中可以鼓勵球員使用非慣用腳進行射門，以提升大腦靈活性，幫助他們在成年後更加出色地應對比賽挑戰。

近年研究讓我們重新認識了體育訓練對人體的深遠影響，運動改變的不僅是肌肉，還包括大腦。從視覺處理到肌肉記憶，再到抗衰老的腦部結構，透過運動與科學的結合，將為未來的運動員開啟全新可能性，也提醒我們，持續鍛煉不僅益於身體，也有助於大腦的健康。

搖擺舞的祕密：蜜蜂如何用舞步傳遞築巢地點？

蜜蜂已經存續 3000 萬年。牠們經歷了多個冰河時代、數以千計的環境災難、大大小小源源不斷的掠食者，以及地球歷史上最具破壞性生物的到來：人類。

蜜蜂一生中最重要的決定，就是選擇牠們的家。我稱之為「決定」，因為這就是個決定：這似乎遵循一個過程，可能需要數小時甚至數天，而蜂群中的每隻蜜蜂似乎都有發言權。不同於進食、交配或戰鬥，對蜜蜂來說，選擇一個家，似乎是一個刻意又「深思熟慮」的過程。

蜜蜂是高度社會性的生物，生活在數以千計的蜂群中，彼此之間距離非常靠近。蜂巢裡通常有一個由工蜂餵養和保護的女王蜂，這些工蜂全都是不育的雌蜂 。一個蜂群通常在冬季結束時分裂成幾個蜂群（swarm）。每一個蜂群都需要找到一個新家來建造蜂巢，扶養工蜂幼蟲，並為下一個冬天建造儲藏蜂蜜的蜂房。

因此，當蜜蜂創造一個新的蜂群時，牠們最重要的任務是找到合適的築巢地點以建立蜂巢。牠們的家需要一個空腔體積，來容納足夠的蜂蜜以度過整個冬天。此外，入口需要離地面夠高，以防止地面上的掠食者瞄準蜜蜂。入口也應該很小，以確保隱蔽性和溫暖，以便蜂巢免受極端強風等惡劣天氣因素的影響。

那麼，蜜蜂如何選擇建蜂巢的地方？牠們會跳舞。

假設各位決定研究蜜蜂如何選擇築巢地點，那麼將會觀察到這樣的情形。當來自母蜂群的蜜蜂分裂成一小群時，幾十名偵察員會朝向不同的方向飛去，查看方圓5公里內適合的築巢地點。當偵察員遇到一個吸引牠的地點時，牠會回到蜂群並表演搖擺舞，向姊妹們傳達該地點的距離、方向和品質（雄蜂是懶惰鬼，牠們不做任何事；牠們唯一的工作就是使女王受孕）。舞蹈的持續時間與到新地點的距離成正比，蜜蜂搖擺的角度代表牠們相對於太陽向外飛行的角度，搖擺的強度（舞蹈次數）表示新地點的品質。

由於偵察兵已經飛越了一大片區域，所以牠們會向蜂巢夥伴宣傳許多相距甚遠的地點。蜂群中的蜜蜂跟隨各種偵察員的腳步，檢查廣泛分散的地點，然後返回蜂群進行搖擺舞。

因此一開始，偵察員會宣傳幾個可能的築巢地點，似乎試圖將牠們的同伴招募到每個選定的地點，這看起來是一個相當混亂的場景。然而，幾個小時或幾天後，所有蜜蜂都開始跳舞，只支持一個地點。一旦達成共識，蜂群就會飛到選定的位置。但是，其實蜂群是沒有領袖的（女王蜂只是一部繁殖機器，完全依賴工蜂提供食物和福利）。因此，我們會得出一個（正確的）結論，築巢地點的選擇是由所有蜜蜂參與的民主過程完成的。

一旦觀察到這種現象，各位可能會問以下一些問題：這種幾乎百分之百共識的民主過程，是如何運作的？

從混亂到共識：蜂群如何民主選擇完美地點

正如我之前提到的，蜜蜂需要選擇一個高品質的地點來確保牠們的生存。但不明顯的是，如果牠們可以有多個高品質的地點供選擇，牠們幾乎總會選出一個最好的地點。這些挑剔的蜜蜂不會接受「夠好」的選項。當科學家在蜜蜂的飛行範圍內，人為創造一些良好的築巢地點時，他們發現蜜蜂幾乎總是聚集在最好的地點。更令人驚訝的是，蜜蜂很少先找到最佳築巢地點；但一段時間過後，即使蜜蜂發現最佳地點的時間比其他稍差的地點晚得多，最終還是會達成共識選擇最佳地點。

研究人員已經證明，蜜蜂在評估築巢地點的品質方面有著絕對的標準。牠們搖擺舞的活力轉化為跳舞的次數，代表特定場地的品質。蜜蜂需要 15 分鐘到 1 小時來評估一個潛在的地點。牠會檢查空腔的外部，並花很多時間在裡面四處走動和短途飛行。如果蜜蜂在第一次檢查時發現築巢地點很理想，就會回到蜂群中，用搖擺舞來宣傳該地點。如果另一隻蜜蜂跟著牠來到這個地方，當這隻蜜蜂回到蜂群時，她會跳（持續時間和強度）幾乎完全相同的搖擺舞。蜜蜂有一個評估巢穴品質的通用標準。

所有蜜蜂在選擇築巢地點時，都有一致的興趣。牠們的共識是經過一段時間才建立的，因此，最後所有蜜蜂都只支持一個地點，而這幾乎總是最好的地點。但是，共識是如何達成的？

最初，科學家們假設蜜蜂偵察員將舊巢的地點與新地點（其他跳舞的偵察員把牠找來新地點）進行比較。如果她發現新地點的品質比較高，就會不再支持舊的地點，並更積極地跳舞以表示對新地點的肯定，但事實證明這是錯的。大多數蜜蜂只會前往一個築巢地點，很少有蜜蜂會前往 2 個以上的地點。

湯瑪斯．西利（Thomas Seeley）和其他人的艱苦研究揭示了建立共識過程背後的奧祕，只有兩個要素。首先，正如我們已經知道的，蜜蜂會為了一個品質更好的地點而跳更多舞；第二，蜂群中的蜜蜂會隨機跟著在跳舞的蜜蜂，以探索新的地點。

但是，這兩個簡單的行動如何導致對最佳地點近乎百分之百的共識？

簡單卻高效：蜜蜂如何以數學模型找到最佳家園

假設有3名偵察員，牠們評估 3 個可能的新築巢地點— A、B 和 C —品質各不相同。假設地點 A 是最好的，地點 C 是最差的。在評估了地點 A 之後，第一個偵察員返回蜂群並跳了 20 次舞。第二個偵察員評估地點 B 並跳了 10 次舞。最後，第三名偵察員在評估地點 C 後，只跳了 5 次。

讓我們假設蜂群中有 100 隻蜜蜂在等待牠們的偵察姊妹回來。請記住，牠們會隨機跟隨任何一隻跳舞的蜜蜂，然後去探索令這隻蜜蜂興奮的地方。由於第一隻蜜蜂的舞蹈占了 57%（20 ÷ 35），因此蜂群中的 100 隻蜜蜂有 57 隻會跟著第一隻蜜蜂。按照同樣的邏輯，29 隻蜜蜂會去評估地點 B，只有 14 隻蜜蜂會評估地點C。當這 100 隻蜜蜂回到蜂群時，會發生什麼事？

來自地點 A 的 57 隻蜜蜂每隻跳 20 支舞＝1140 支舞

來自地點 B 的 29 隻蜜蜂每隻跳10支舞＝290 支舞

來自地點 C 的 14 隻蜜蜂每隻跳 5 支舞＝70 支舞

因此，地點 A 現在貢獻了蜜蜂表演的舞蹈循環總數的 76%（1140÷1500），而第一輪為 57%。在下一輪中，蜜蜂隨機跟著任何一隻跳舞的姊妹。因此 76% 的等待蜜蜂會去探索地點 A。

如果這個過程繼續下去，就會發現對最佳地點 A 的應援將繼續暴增—在第三輪中，按照同樣的邏輯，對地點 A 的支持度將增加到 88% —直到幾乎所有蜜蜂都只支持地點 A 為止。

各位是否像我第一次讀到這個過程時一樣感到目瞪口呆？大家了解這是什麼情況嗎？蜜蜂要做出一個非常複雜且充滿挑戰的決定。但牠們卻利用一個非常簡單的過程：為一個更好的地點而更加努力地跳舞，並隨機跟著一隻跳舞的姊妹。

——本文摘自《跟達爾文學投資：取經大自然，從物競天擇脫穎成為市場贏家！》，2024 年 10 月，今周刊出版，未經同意請勿轉載。