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「基礎科學研究是一種等待意外發現的過程」——專訪神經科學家程淮榮

研之有物│中央研究院_96
・2023/07/21 ・5647字 ・閱讀時間約 11 分鐘

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

認識神經科學家程淮榮

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,他認為從事基礎研究,興趣相當重要,他對神經科學的熱愛程度是每天 24 小時!最初他是熱愛解剖學的醫科生,赴哈佛深造期間,他投入了神經拓撲學領域,探索神經元如何連到正確的對應位置。回臺灣中研院之後,繼續研究與大腦記憶相關的「海馬體」。程淮榮團隊近年發現,老鼠年長之後,雖有新生的神經元,但必須排除其他舊軸突方能形成新突觸,原本存在的記憶會被清除與消失。未來,程淮榮將繼續解開成體新生神經元與海馬體的謎團!

中央研究院分子生物研究所的所長程淮榮,大學就讀醫學系,原本想當外科醫師,又意外轉為神經科學家,只要一談起神經科學就眉飛色舞,對神經科學的熱愛完全溢於言表。圖/研之有物

「研之有物」先前已經報導過程淮榮長期研究的軸突導向(Axon guidance)議題,詳細讀者可以參考這篇〈當神經元遇見真愛!突觸形成的奇妙旅程〉,本文要更進一步談談關於程淮榮個人經歷,以及他最近的研究主題。

(編按:以下以問答形式呈現專訪內容,內文皆為受訪者的第一人稱視角)

一開始先請老師談談您的求學歷程吧~

我在雲林縣虎尾鎮出生,高中前往臺北念師大附中的科學實驗班,後來考上臺灣大學醫學系,至今仍然深深覺得一個二十出頭的小伙子能學習有關人類身體的龐大知識,真是一件相當神奇的事。那時我很喜歡大體解剖的課,大三有一天在臺北忠孝東路等公車,摸著手腕上剛剛學到的九條肌腱, 默念著他們如何拉著手上不同的手指頭, 抬頭看到到站公車車門轉動,突然意識到:「唉呀,這跟手掌的肌腱在牽引肌肉活動好像喔,我們的身體不就像是機械裝置嗎?這個領悟對我的影響很大。」

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學習醫學讓我有機會徹底了解自己身體的各種生理構造和功能,以及疾病的成因,收穫很大。身邊的朋友或親戚有什麼疾病往往都會來問我。其實,我和中研院之間的緣分在升大五時就結下了,那時我跟同學一起去找錢煦院士,進入生醫所籌備處當暑期實習生,發現做實驗很有趣。大七開始實習後,原本我的目標是去當外科醫生。當外科醫生需要一點天份、手也要巧,我自認手蠻巧,應該很適合。

既然您很喜歡醫學,也想當外科醫生,為何之後會改變志向呢?

當外科醫師其實蠻有成就感,只要刀開一開,可能不久之後,病患就可以活蹦亂跳。我曾去過顯微骨科醫師的實驗室學習顯微手術實驗,所謂骨科的顯微手術可能就是將腳趾頭接到意外斷掉的手指上,所以我覺得很有趣、很想去學。當時老師還囑咐我,做顯微手術之前不能喝咖啡或茶,我不信邪,想說自己的手很穩,不會有問題吧。沒想到在接兔子耳朵的血管時,在顯微鏡下看到兩隻手都一直不停抖動,從此乖乖遵命。

當外科醫生只需要知道怎麼做手術就好,不過,我很希望知道更多,尤其想了解各種疾病的致病機轉, 心想也許人生還能做一點其他的事,於是決定出國去看看。我很感謝父母都支持我自由的發展,沒有勉強我要留下來開業賺錢。

出國深造期間,您在哈佛大學時曾獲得分子生物學大獎,是什麼研究呢?

哈哈,當初申請哈佛大學時,其實我的讀書計畫是想要以學習發育生物學來發展癌症治療的方法,但後來得獎的題目是神經拓撲學(Neuronal topographic mapping),探討神經元如何依照相對位置連接成一個系統。

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視覺神經與大腦對應區域的拓撲圖(Topographic map)。圖/Wikipedia(CC BY-SA 4.0)

這門學問歷史非常悠久, 最早是由 17 世紀初的哲學家和科學家笛卡兒(René Descartes所提出。近代比較相關的一個例子, 是在 20 世紀初,有位神經外科醫生叫做懷爾德·潘菲爾德(Wilder Penfield,經過對於病人的仔細研究,他發現身體的感覺系統和運動系統可以在腦部的對應區域畫出來。而且神經越密集、越敏感的部位如手和嘴唇,在腦部占的區域越大。此外,身體各部位的神經連到腦部相對關係必須維持一樣,一點對一點,也就是所謂的拓撲圖(Topographic map),這樣我們才能正確感知外界訊息並且做出正確的運動反應。

但是,神經連結不是一次到位,一個神經元要經過多次轉接到另一個神經元,最後才連到腦部正確位置。例如外界訊息進入眼睛,透過視神經連到腦部,眼睛接收到右邊視野的訊號必須達到大腦左邊的視覺區。 因此了解這些神經元在發育過程中如何連結,如何維持彼此的相對位置,就是神經拓撲學所要研究的範圍。了解神經元連結的過程很重要,例如:眼科醫師能運用視覺和腦部視覺區的拓撲圖,測試病人兩眼的視野是否正常,判斷可能是哪段神經出問題。

如何證明這些神經元在形成拓撲圖的過程當中可以自己找到正確的連結呢?有位美國科學家羅傑・斯佩里(Roger W. Sperry曾經做了一個非常有名的實驗,他將青蛙眼球取出、切斷視神經,再將眼球在眼眶中旋轉 180 度後放回去。不久後青蛙眼球會再生新的視神經連到腦部,但是由於眼球內的視神經元旋轉了 180 度,但是大腦內的神經元並沒有跟著旋轉,所以這一隻青蛙從此看到的世界是上下左右顛倒:昆蟲在右上方,牠卻朝左下方伸出舌頭!

羅傑・斯佩里的青蛙實驗。圖片上半部是一隻正常的青蛙,不同的顏色表示不同的神經元對應關係,由眼睛(圓形)對應到腦部(橢圓形)。圖片下半部是青蛙眼球旋轉 180 度,可以看到視神經再次連結大腦的點位依然不變,造成青蛙視覺上下左右顛倒。圖/研之有物(資料來源/程淮榮)

的確很神奇!神經元數量這麼多,居然都能連到正確位置。

沒錯,所以很多科學家都想知道,神經系統的拓撲圖是怎麼正確連接的?假設我們請 100 個人排隊,每個人都有意識,聽到指令會依序排好。但神經元沒有意識,如果要靠不同基因下指令連接,人體基因才幾萬個,沒辦法負荷。因此,科學家推測神經元的拓撲圖連結是靠少數分子在不同的神經元上形成不同的濃度來調控, 也就是所謂的分子梯度(Molecular gradient),這樣只需少數幾個基因即可。

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例如,從眼睛到腦部有成千上萬個神經元需要連接,如果有一種分子在每個生長錐上的濃度不同,從 1、2、3 到 100,與之對應的樹突上的分子濃度也是 1 到 100,假設連接指令是將雙方濃度加起來等於 101,就可以讓生長錐的 100 接到樹突的 1,接下來 99 接到 2,98 接到 3……以此類推,就能讓神經元按正確的對應位置連接。我在哈佛時就是找出這個關鍵分子而獲得北美 Pharmacia 生物技術與科學獎(Pharmacia Biotech & Science Prize for Young Scientists in Molecular Biology)。

您離開哈佛後,接下來仍持續投入神經科學研究嗎?

是的。我先是到美國加州大學舊金山分校和史丹佛大學做博士後研究,接著到美國加州大學戴維斯分校待很長一段時間,做過許多神經科學相關的研究,像神經軸突連結如何形成(Axon guidance)、神經系統的剪枝(Pruning)等。上課時為了讓學生對神經科學產生興趣,常絞盡腦汁思考如何用比喻或故事說明。

近年回到臺灣後,接任中研院分生所的所長,雖然常要處理繁瑣的行政事務,但對我來說,這是不一樣的人生挑戰,也覺得很幸運。因為中研院分子生物研究所是全臺灣最好的,可以跟一群優秀的科學家一同研究討論,是非常難得的經驗!我也重新建立起自己的實驗室,延續在加州大學戴維斯分校進行的海馬體研究。

什麼是海馬體(Hippocampus)呢?它的功能是什麼?

我來介紹一下。神經科學史上曾有一個著名病人叫做亨利・莫雷森(Henry Molaison,生前為了保護隱私稱為 H.M.)。由於他年輕時會發作嚴重的癲癇,醫師認為可能是海馬體異常放電而引起,因此將他兩側的海馬體都切除,結果發現他的記憶從此受到影響。他記得小時候住在舊金山的街道名稱,卻不記得昨天發生的事,此時科學家才知道原來海馬體對學習與記憶有重要影響,負責將短期記憶轉譯為長期記憶。

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神經系統最重要的功能之一就是記憶,神經連結需要持續存在到生物體死亡,我們才會記得過去發生的事情並避免再次犯錯。如果所有的神經細胞不斷更新,神經連結也消失,那麼記憶會完全消失,我們就無法回憶過去的經驗。

不過,現在研究已發現,成年老鼠的海馬體有個區域稱為齒狀回(Dentate gyrus),仍然會長出新的神經元,這現象稱為成體神經新生(Adult neurogenesis)。至於人類海馬體是否也具有神經元不斷新生的能力,目前科學家的觀點尚未達成一致,仍需進一步研究。

老鼠海馬體橫切面上的齒狀回結構,如紅框標示,齒狀回區域在老鼠成年之後依然會長出新的神經元。圖/Wikipedia

您是研究海馬體的哪個方面呢?

我很好奇的是,實驗鼠的海馬體除了新生神經元區域之外,其他部位的神經元都是存在很久的神經網路,運作也正常。這些新生神經元是如何整合進入一個成熟的神經網路,且不會影響到原有運作呢?這就好比一群孩子要進入大人的群體與他們牽手,最後融入他們的社會。

我們發現到一些有趣機制:如果是 3 個月大的老鼠(相當於人類 20 歲左右),這時原本神經元長出樹突棘的能力高,新生神經元可以直接與之形成突觸;或是趕走其他佔位置的舊軸突,以形成新突觸。但如果是 18 個月大的老鼠(相當於人類 70 歲左右),長出樹突棘的能力下降,新生神經元就只能踢開其他軸突,才能形成新突觸。

這代表,年紀大時,新生神經元唯有踢走其他軸突才能形成新突觸,原本存在的記憶會被清除與消失。年紀小時,新生神經元即使不用踢走其他軸突,仍有機會形成新突觸,記憶力比較強。

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此外,我們團隊觀察到,年輕老鼠的新生神經元到完全整合進入成熟的神經網路需要 8 週時間。不過,如果齒狀回一直持續新生神經元,海馬體是否會隨年紀而變越來越大?或者有些神經元會凋亡?這是我接下來很想要破解的謎團。

老鼠腦部齒狀回區域,新舊神經連結的示意圖。圖中左側像一束束小草的是成體新生神經元。圖中右側的接觸點,綠色為成體新生神經元軸突;灰色是舊有神經元軸突;紅色是 CA3 錐體神經元,這種神經元形成樹突的能力會隨年紀增長而下降。程淮榮團隊發現,年輕老鼠可以直接形成新的突觸,但是年長老鼠則只能排除舊有突觸,去掉舊有記憶,方能建立新連結。圖/研之有物(資料來源/程淮榮)

神經科學研究時通常都用老鼠做實驗嗎?

為了解釋特定生命現象或機制,由科學家廣泛採用且研究詳盡的生物,稱為模式動物。我過去曾經使用過的模式動物有線蟲、雞胚、老鼠和雪貂等。線蟲的神經數量少,每根神經、每個軸突都能看得很清楚。雪貂的體型較大,常用來作視覺和電生理研究。雞胚可以透過控制環境溫度,讓胚胎生長或停滯。老鼠的基因則跟人比較相近,但養起來很花時間。

各種模式動物有不同特性,適合不同的研究目的,目前我有許多研究都用老鼠來做。雖然了解人類神經系統是最重要的事,但科學家很難直接用人類做實驗,因此這些模式動物對人類的貢獻非常大,相當重要。

程淮榮團隊使用過的模式動物有:雞胚、線蟲、雪貂、小鼠。圖/研之有物(資料來源/Wikipedia、Unsplash)
程淮榮實驗室的小鼠,腦部已連上可輸出訊號的介面。圖/研之有物

我認為,基礎科學研究是一種等待意外發現的過程,這點跟應用科學研究不大一樣。我常鼓勵學生做實驗不要怕重複,要持續不斷去做。我以前喜歡做解剖,相同實驗會一直重複做,因為不斷重複去做才可能有意外發現。

例如某次實驗原本以為結果會跟之前一模一樣,卻突然發現有某處不一樣!我喜歡稱之為 Eureka Moment(恍然大悟的時刻),據說是阿基米德在浴缸洗澡時領悟分辨王冠真偽方法而大喊「Eureka!」。另一個相關名詞是 Serendipity,是指「意外發現」,代表沒辦法計畫的偶發事件,我也很喜歡。

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基礎研究最棒的獎勵大概就是這意外發現的時刻,雖然我不過碰上兩、三次大的意外發現而已,但每次碰到就覺得無比開心!只是這感覺有時很難說明,要自己親身體驗才知道。

另外,我認為興趣很重要,並不是每個人都適合做基礎研究、當科學家。人人都是獨立個體,腦袋都不一樣,尤其這世界變化得很快、很難預測未來,因此,最重要的是去發掘自己的能力,找出擅長做的事。那什麼才是喜歡做的事呢?就是幾乎 24 小時都會想到它,甚至連睡覺都夢到,不會說下班五點後就不想它。如果人生可以一直做自己喜歡的事,那就是最幸運的事了!

程淮榮認為,喜歡做的事就是幾乎 24 小時都會想到它,如果人生可以一直做自己喜歡的事,那就是最幸運的事了! 圖/研之有物

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研之有物,取諧音自「言之有物」,出處為《周易·家人》:「君子以言有物而行有恆」。探索具體研究案例、直擊研究員生活,成為串聯您與中研院的橋梁,通往博大精深的知識世界。 網頁:研之有物 臉書:研之有物@Facebook

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AI 可以設計散熱,但誰敢讓它出貨?林唯耕談算力背後的物理現實
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2026/08/20 ・2819字 ・閱讀時間約 5 分鐘

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。

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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。

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 / 圖片:envato

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。

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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。

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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。/圖片:envato

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。

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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。

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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。

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渺小如塵埃的果蠅大腦,藏著解開人類記憶與意識之謎的鑰匙
顯微觀點_96
・2026/03/20 ・2156字 ・閱讀時間約 4 分鐘

FlyWire 果蠅大腦50條大型神經元圖譜

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。

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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。

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果蠅(Drosophila melanogaster)側面特寫
果蠅(Drosophila melanogaster)。圖片來源:André Karwath / Wikimedia Commons(CC BY-SA 2.5)

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。

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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。

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顯微觀點_96
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從細微的事物出發,關注微觀世界的一切,對肉眼所不能見的事物充滿好奇,發掘蘊藏在微觀影像之下的故事。

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為期刊拍張封面 顯微鏡下的科學魔法
顯微觀點_96
・2024/05/27 ・3016字 ・閱讀時間約 6 分鐘

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本文轉載自顯微觀點

希爾思使用VS120拍攝,小鼠大腦矢狀切口上的染色圖像。圖片來源:EVIDENT|Olympus官網

「我開始拍攝美麗的影像是出於興趣,因為我喜歡神經科學圖像藝術性的一面。」

史蒂芬妮.希爾思(Stephanie Shiers)是美國德州達拉斯大學的認知神經科學家,她拍攝的顯微鏡影像曾被選作多本期刊的封面,包括《神經科學雜誌》 (The Journal of Neuroscience)、《科學轉化醫學》 (Science Translational Medicine)等。要怎麼做才能讓自己拍攝的作品登上期刊封面呢?

希爾思在 2019 年取得認知和神經科學博士學位,目前從事疼痛研究,以移植捐贈者的神經組織探索慢性疼痛的臨床前機制和治療方法。

最驕傲的時刻——影像獲選期刊封面

希爾思攻讀博士期間,當第一篇論文獲得刊登且拍攝的照片一同被選為封面發表時,是她最引以為傲的時刻。她表示,第一篇論文被發表本身已經很令人興奮,當時並未預期會獲選封面,「因為我只是基於我對神經科學藝術的熱愛,而拍攝漂亮的圖片」。

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事實上,論文中所有影像都使用 40 倍物鏡拍攝,但她後來決定使用 100 倍物鏡拍攝,以捕捉一些漂亮的影像,加以觀察。

「我能看到所有的樹突和軸突初始段,這看起來令人震撼!」當希爾思與她的指導教授分享時,教授鼓勵她投稿期刊封面,同時提交論文。

希爾思表示,在攻讀博士學位時,面對周遭的同行都非常專業,自己曾感到無所適從。然而,當成功的數據和封面影像出現時,過去辛勤的工作和壓力都值得了。

歷經徬徨 受科學魔法吸引踏上研究路

對於自己選擇踏入神經科學研究,並繼續攻讀博士、成為科學家,希爾思坦承自己也曾經歷徬徨。「因為不知道自己想做什麼」,希爾思大學時曾選了三個主修、一個副修。

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原想攻讀醫學院的希爾思,在接受緊急救護技術(EMT)訓練時,意識到自己不想當醫師。因此她又選了神經科學和歷史專業,因為她自認可能喜歡人文學科、可能想成為律師。

直到完成學士學位後希爾思仍不清楚自己的職涯方向。但當她加入校內實驗室時,發現自己「真的很喜歡」,進而申請進入加州大學戴維斯分校的 NeuroMab 研究機構(UC Davis/NIH NeuroMab facility),從事免疫組織化學的工作。

在這份工作中,希爾思研究進行免疫組織化學染色、抗體驗證,在顯微鏡下觀察「肉眼」看不見的東西。這時她意識到「科學是最我們所擁有,最接近魔法的東西」,也因此確認了職業道路——走上學術研究之路。

而現在對希爾思來說,最難忘的時刻莫過於帶領在實驗室掙扎的學生領略科學的奇妙。

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曾經有一名學生未受太多訓練,因此希爾思帶著她完成染色工作、教她操作共軛焦顯微鏡;而當學生第一次看到顯微鏡下的影像時,露出驚訝的表情。 「看到別人也能體驗到科學的神奇,真是太好了!」希爾思這麼說道。

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圖片來源:擷自《Science Translational Medicine vol. 13, issue 595》封面

超敏通道

圖像顯示小鼠背根神經節表現瞬態受體蛋白 5 (TRPC5,紅色)編碼瞬時受體電位規範 5(TRPC5,紅色)、抑鈣基因相關胜肽(CGRP,綠色)、P2X3 受體(藍色)和神經絲蛋白 200(青色)的基因。

希爾思為〈Transient Receptor Potential Canonical 5 Mediates Inflammatory Mechanical and Spontaneous Pain in Mice.〉的共同作者。

本篇論文主要探討,多種原因引起疼痛超敏反應,其中 TRPC5 的活化增加了囓齒動物對疼痛的敏感性,而 TRPC5 通道也在人類感覺神經元中表現,因此研究認為 TRPC5 抑制劑可能可有效減輕患者的疼痛超敏反應。

拍科學藝術照 封面也可以很抽象

對於如何拍出「封面等級」的科學藝術照,希爾思也給出幾點建議。首先,她強調擁有適合的儀器至關重要,以降低信噪比和提升影像品質。

此外,研究者必須接受更多基礎訓練。她表示,過去自己雖操作過很多次顯微鏡,但主要使用明視野照明觀察。直到開始博士課程後學習神經解剖學、蛋白質定位等知識,使用免疫螢光染色最適當的卻是使用暗視野照明。因此持續接受培訓,了解如何正確使用顯微鏡也是非常重要的。

希爾思也建議,在實驗數據收集階段,就可預先規劃影像拍攝;一邊構思論文中需要使用的圖像和材料,如果材料和研究內容一致,就當場拍攝解析度更高的影像。

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她也鼓勵研究者不斷嘗試新事物,例如使用不同染劑(明視野病理染色劑、鈣染色劑等)與顯微鏡搭配,將更容易拍攝出引人注目的影像。

希爾思鼓勵研究者盡可能地投稿封面影像,並強調封面不必與數據收集所用的影像完全相同;甚至許多期刊封面的圖片可以是抽象的、不一定要和照片一樣真實。

物種特異性表達

以原位雜合技術(in situ hybridization,左)和空間轉錄(Spatial Transcriptomics,右)並置的人類背根神經節,用於描述感覺神經元轉錄譜的特徵。

痛覺受器是專門的感覺神經元,存在於背根神經節(DRG)和三叉神經節中,對生成最終疼痛感知的神經元信號至關重要。

希爾思為〈Spatial transcriptomics of dorsal root ganglia identifies molecular signatures of human nociceptors.〉的第二作者。

本篇研究試圖為人類疼痛受器生成等效訊息,利用空間轉錄數據識別痛覺受器的轉錄組特徵,並藉以識別物種間差異和潛在的藥物靶點。

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圖片來源:擷自《Science Translational Medicine (vol. 14, issue 632》封面 
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圖片來源:擷自《The Journal of Neuroscience vol. 38, issue 33》封面

圖像為患有神經性疼痛的小鼠內側前額皮質神經元,紅色為 PV 陽性細胞小白蛋白陽性中間神經元(紅色)與軸突初始段標記(Ankyrin-G,綠色)和核標記(DAPI,藍色)的共同標記。

希爾思為〈Neuropathic Pain Creates an Enduring Prefrontal Cortex Dysfunction Corrected by the Type II Diabetic Drug Metformin But Not by Gabapentin〉的第一作者。

認知障礙是神經性疼痛的共病。本篇研究使用原治療糖尿病的藥物二甲雙胍,治療神經疼痛 7 天後出現逆轉,包括功能和解剖學出現變化,顯示該藥物或可老藥新用於治療神經性疼痛及其認知合併症。

參考資料

  1. https://www.olympus-lifescience.com/en/discovery/behind-the-lens-dr-stephanie-shiers-creates-cover-worthy-neuroscience-art/
  2. Sadler, Katelyn E et al. “Transient receptor potential canonical 5 mediates inflammatory mechanical and spontaneous pain in mice.” Science translational medicine vol. 13,595 (2021).
  3. Tavares-Ferreira, Diana et al. “Spatial transcriptomics of dorsal root ganglia identifies molecular signatures of human nociceptors.” Science translational medicine vol. 14,632 (2022).
  4. Shiers, Stephanie et al. “Neuropathic Pain Creates an Enduring Prefrontal Cortex Dysfunction Corrected by the Type II Diabetic Drug Metformin But Not by Gabapentin.” The Journal of neuroscience : the official journal of the Society for Neuroscience vol. 38,33 (2018).

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