神經(jīng)生物學研究在深化人類對大腦及神經(jīng)系統(tǒng)功能認知方面的重要性日益顯著，該領域的探索在未來幾十年里似乎注定會實現(xiàn)突破性發(fā)展。

為此，生命科學公司 Eppendorf 與《科學》雜志/美國科學促進會（Science/AAAS）在2002 年設立了 Eppendorf & Science 神經(jīng)生物學獎這一國際獎項，該獎項每年授予一名不超過35 歲的年輕科學家，旨在表彰其在過去三年中，基于分子、細胞、系統(tǒng)或有機體生物學方法所進行的最杰出的神經(jīng)生物學研究。

近日，2025 年 Eppendorf & Science 神經(jīng)生物學獎揭曉，呂程博士獲獎，這也是該獎項自 2002 年設立以來，第二次授予中國學者。

呂程，2012 年于北京大學獲得物理學學士學位，2015 年于北京大學獲得物理學碩士學位，2021 年于洛克菲勒大學獲得神經(jīng)科學博士學位，此后在斯坦福大學進行博士后工作，合作導師為著名神經(jīng)生物學家、，美國國家科學院院士駱利群教授，研究果蠅神經(jīng)網(wǎng)絡在發(fā)育過程中的組裝原理。呂程博士將于 2026 年全職加入西湖大學生命科學學院，任特聘研究員，博士生導師。 

獲獎相關(guān)研究解讀

呂程博士此次獲獎，基于他的一系列大腦神經(jīng)環(huán)路組裝的研究。部分研究以：Dimensionality reduction simplifies synaptic partner matching in an olfactory circuit 為題，于 2025 年 5 月 1 日在線發(fā)表于 Science 期刊。其余部分研究見兩篇預印本。

該系列研究首次揭示果蠅嗅覺環(huán)路通過“降維策略”將突觸配對問題從三維空間簡化為一維線性搜索，為神經(jīng)環(huán)路發(fā)育的普適性原理提供了關(guān)鍵證據(jù)。研究通過同時調(diào)控多個連接分子在發(fā)育過程中的表達，成功實現(xiàn)了不同神經(jīng)元類型之間的特異性重連接，并誘導出雄蠅相互求偶并形成“求偶鏈”等特定行為表型。（以下內(nèi)容重點介紹 Science 論文）。

三維空間中的“配對”難題

如果你置身于一個巨大的立體迷宮，需要在三維（3D）立體空間中尋找唯一正確的目標，顯然非常具有挑戰(zhàn)性。

而我們的大腦中的神經(jīng)元所面臨的挑戰(zhàn)還要遠遠超越，數(shù)以百億計的神經(jīng)元的軸突和樹突之間如何實現(xiàn)精準配對，以形成復雜的神經(jīng)網(wǎng)絡，這一直是神經(jīng)科學領域的核心謎題。

在這項研究中，研究團隊選擇了果蠅嗅覺系統(tǒng)作為模型來探索這一難題，果蠅的觸角葉（Antennal lobe）中約 50 種嗅覺受體神經(jīng)元（ORN）與投射神經(jīng)元（PN）形成一對一的固定且精準的突觸連接（Glomeruli），且這些突觸球在三維空間中分布復雜，部分位于表面，部分深埋內(nèi)部。

傳統(tǒng)的觀點認為，每個軸突需要在復雜的 3D 空間中“掃描”所有可能的配對伙伴。但該研究發(fā)現(xiàn)，大自然采用了一種更聰明的辦法。

從 3D 到 2D：表面相遇的智慧 

研究團隊首先開發(fā)了一套能夠特異性標記不同類型神經(jīng)元的技術(shù)，從而能夠追蹤單個神經(jīng)元在整個發(fā)育過程中的變化。他們觀察到一個關(guān)鍵現(xiàn)象：無論成年后位于表面還是內(nèi)部的神經(jīng)元，在發(fā)育早期都會將樹突延伸到觸角葉表面。

這就像是在一個球形建筑中，所有住戶都先到表面“會面”，然后再各自回到自己的立體位置。這種策略將三維搜索問題簡化為二維表面上的相遇。

從 2D 到 1D：弧形軌跡的精妙設計 

更令人驚嘆的是，研究團隊發(fā)現(xiàn)，每個類型的 ORN 軸突在觸角葉表面沿著特定的弧形軌跡移動。這些軌跡就像預設好的線路，確保每個軸突只會經(jīng)過其正確配對伙伴所在的區(qū)域。 

通過精確的定量分析，研究團隊證實，每個 ORN 類型只需要在其 1D 軌跡附近搜索少數(shù)幾個候選 PN，而不是從 50 個所有可能性中盲目選擇。這種“降維策略”大大提高了連接配對的正確性和效率。

為了驗證這一發(fā)現(xiàn)，研究團隊通過基因操作改變 ORN 軸突軌跡，干擾與其對應的 PN 樹突的表面相遇，結(jié)果正如預測的那樣，配對正確率顯著下降。

這項研究的意義遠不止解析果蠅嗅覺系統(tǒng)，更有助于理解神經(jīng)系統(tǒng)發(fā)育的深層次原理，也為理解大腦如何構(gòu)建復雜功能提供了重要線索。

此外，該研究揭示的“降維策略”，可能是自然界解決復雜問題的通用法寶——通過分解難題，降低即時決策的復雜度，從而提高系統(tǒng)的魯棒性和準確性，這對于我們解決復雜挑戰(zhàn)亦有啟發(fā)。