神经科学研究的终极目标是深入理解大脑如何执行计算，以供建构或修复相当于大脑的智能体。此目标的主要障碍在于大脑包含数量庞大的基本计算单元——神经元；同时，这些单元之间通过复杂的远程连接交流，形成庞大的组合可能性——即使是小鱼大脑中的神经元排列组合也远远超过宇宙可能拥有的原子总数！这种复杂度是大脑超凡能力的源泉，使其超越任何其他生物器官。同时也使得大脑科学必然成为一个多学科融合的前沿领域，也必须结合多个学科的技术和方法才能揭示其奥秘。我们实验室致力于发展跨学科、在全脑尺度理解大脑计算规律的研究范式，探索并发掘有深度的神经原理，并且培养能够在跨学科研究中成长的新一代学者。

【研究策略】

我们的策略是在整体与局部对大脑工作机制进行同时解析。我们采用复杂系统科学的视角，在全脑尺度上综合分析细胞分辨率的结构、功能和分子多维信息，揭示脑区间和细胞间的相互作用规律。复杂系统科学在气候、电力网络、社交网络等领域已显示其重要价值，通过数学建模等方法解释自组织、涌现等非线性过程的原理，此领域的研究成果在2021年荣获诺贝尔物理学奖。这种研究视角对于阐释大脑工作原理至关重要，关键在于高质量生物学数据的获取，及与相匹配理论方法的有效结合。

【研究对象】

在此框架下，我们选择可以观测全脑所有神经元活动的斑马鱼作为研究对象，建立了全脑尺度、单细胞分辨率的研究系统。该系统包括专门设计的全脑成像光学显微镜、用于活体成像的荧光探针、结合虚拟现实的行为范式，以及适宜的数据分析方法。我们的研究成果已在Cell、Nature Neuroscience、Neuron等顶级期刊发表，位居国际前沿。

【科学问题】

我们在感觉-运动转导过程中，分析全脑的兴奋抑制神经元的活动，以及同步监测多巴胺、五羟色胺、去甲肾上腺素等神经调质系统。通过这些完整神经数据，我们关注：

（1）大脑编码多种模态、极多种类的感觉信息编码的基本规律是什么？

（2）维持感觉信息并产生抉择的全脑模型是什么？

（3）通过主动探索时的行为反馈，改变认知和状态的全脑机制是什么？

同时，我们也将方法应用于更广泛的复杂系统，如神经与肠道神经元的相互作用等。

此外，我们与本中心的斑马鱼全脑神经联接图谱平台密切合作，实现了结构和功能的全脑整合，通过完整的数据解析脑网络的基础架构和信息处理机制。最终目标是揭示基于全脑神经联接结构和动力学的视觉-运动转导的灵活性和鲁棒性的神经机理，推动脑科学研究从局部到整体的转变。

当这些研究目标真正实现时，一个明显的标志是我们能够在虚拟智能体上整合我们对结构和功能的全部发现。这个智能体将能够模拟真实鱼类的行为，并具备在未知环境中生存的能力。此外，在资源和虚拟生命条件允许的前提下，这个智能体还将能随时间进化，发展出更为丰富和高级的智能应对策略。更进一步，当这条虚拟的鱼的身体被替换为其他物种的身体时，它能够适应和学习，在全新的环境和不同的身体条件下如鱼得水。