当生命科学一个分支的思想和工具流入相邻领域时，就会产生创新机会——神经科学经常受益于这种跨领域交叉。例如，1990年代末新分子生物学和遗传学工具的涌入为实验系统神经科学家催化了一场技术革命。系统神经科学家与计算科学家之间日益增长的合作提供了分析大量神经活动模式和行为的新工具。现在是再次进行子领域交叉的时候了。计算与系统神经科学需要从其他领域，特别是发育生物学中汲取新思想。否则，我们有可能越来越脱离我们声称要研究的生物实体，并可能忽视我们寻求发现的普遍原则。目前，计算与系统神经科学在很大程度上忽略了发育。在过去的10年里，COSYNE会议上大约只有2%的演讲和摘要涉及发育主题。发育为我们提供了丰富的新问题、工具和数据——以及潜在的新一波创新。本文系统解析计算与系统神经科学为何需要拥抱发育生物学。

一、发育的缺失

在COSYNE会议中，涉及发育的摘要和演讲仅占约2%，且大多数关注出生后阶段（神经活动如何影响神经连接的形成），而非胚胎发育。这种忽视导致计算与系统神经科学对神经回路的理解局限于成熟状态，而忽略了发育过程中基因表达、细胞迁移、轴突寻路等关键事件如何塑造最终的功能结构。

二、发育生物学对计算神经科学的贡献

发育生物学为计算神经科学提供了多方面的贡献：首先，发育生物学家产生大量多模态数据集，包括基因表达数据库和时间延迟解剖测量，这些数据为建模提供了丰富的约束。其次，计算神经科学家通常忽略基因表达，只关注动作电位作为信息处理的货币，从而错过了神经回路的关键组成部分——遗传通路不仅建立神经回路，它们本身也处理信息，无论是在发育期间还是在成年组织中。第三，发育生物学为理论家提供了一组新问题，帮助重新构建视角和重新定位优先事项。最后，发育遵循固有的数学规则和自己的自洽逻辑，如细胞迁移、选择和死亡、轴突寻路等过程都涉及导致涌现模式的随机过程，这些为计算建模提供了新的数学框架。

三、发育生物学对系统神经科学的贡献

发育神经科学为研究回路本身提供了新的实验途径。当进化改变行为时，它通过修改发育的遗传机制起作用；实验学家可以通过“黑客”发育来重新设计大脑结构。例如，Maria Ahmed、Josie Clowney及其同事使用遗传方法改变果蝇神经发育，产生具有不同蘑菇体神经布线模式的动物，发现连接密度的变化改变单个神经元的感觉选择性，而细胞数量的变化甚至可以改变并提高果蝇学习区分气味的能力。这些实验表明，通过操纵发育过程，可以系统地研究神经回路结构与功能之间的关系。

四、为什么现在需要拥抱发育

当前，计算与系统神经科学正处于一个关键转折点。随着单细胞测序、空间转录组学、光遗传学等技术的成熟，发育生物学领域积累了前所未有的高分辨率数据。同时，人工智能和机器学习的发展为处理这些复杂数据提供了强大工具。将发育生物学整合进来，不仅能够回答神经回路如何从基因表达和细胞相互作用中涌现这一根本问题，还能为神经发育障碍（如自闭症、精神分裂症）提供新的理解视角。此外，发育原理可能启发新型人工神经网络的设计，例如通过模拟发育过程中的修剪和可塑性来提升学习效率。因此，现在是计算与系统神经科学拥抱发育生物学的最佳时机。