在上海市科学技术委员会资助下，彭博新闻社对获得国家和上海市科技奖励的成果进行了科普化报道。其中，由中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心杜久林、穆宇、李莹、姚园园、张白冰完成的项目"视觉信息处理与行为发生的神经机制"荣获2020年度上海市自然科学奖一等奖。
该项目以斑马鱼为脊椎动物模型，研究视觉活动从视网膜到大脑的反应与作用过程，揭示神经调节系统在此过程中的作用机制，并阐明其结构连接组，对理解大脑工作原理有重要推进作用。
神经元是信息的"高速公路"或"电缆"。在大脑中，信息传递的过程一路火花带闪电，还有化学物质的产生和消耗，如五羟色胺、乙酰胆碱等；甚至"信息"是有形状的——不同的信息，会带来不同脑区空间位置上不同神经元的电发放。
杜久林表示，视觉是研究大脑的一个窗口。对于动物而言，对不同感觉刺激的反应是生存的关键。以往的研究多集中在"感觉系统"的信息处理上，例如视觉通路如何加工形状、颜色、运动等信息。但感觉系统将信息处理后传入大脑，视觉刺激的行为意义如何被大脑处理，以及大脑如何根据这些意义调控行为尚不清楚。
杜久林团队利用斑马鱼作为研究对象，采用了一系列先进的神经生物学研究技术，包括在体电生理记录、光遗传学激活和钙成像等技术。作为视觉系统的第一站，长期以来，视网膜信号处理被认为是相对稳定，而没有可塑性。但杜久林研究组发现，视网膜突触传递具有神经活动依赖的长时程可塑性，从而动态调节视觉信号的处理，修正了传统的观点。
此外，杜久林研究组发现，大脑中免疫细胞-小胶质细胞会对视觉中枢神经元的视觉信号进行稳态调节。这一发现揭示了一种新的视觉信号的调控方式，被国际学术期刊《神经元》评为领域近年最具有影响力的工作，被认为是揭开小胶质细胞生理功能的开创性工作。
亮或暗偏好是动物的本能行为。杜久林研究组发现，大脑左侧缰核通过接受双侧丘脑输入，在亮偏好行为中起枢纽作用，揭示了脊椎动物介导亮偏好行为的神经环路机制。此外，大脑缰核与人类的情绪有关。杜久林表示，目前已有临床研究人员根据相关研究，开发利用特殊光照射方法对抑郁患者进行干预或治疗的方案。
斑马鱼对具有危险性的视觉刺激产生逃跑行为。他们研究发现，对这一行为的控制发生在从视觉信息传递到逃跑命令神经元的阶段。研究进一步揭示，当斑马鱼接收非危险性视觉刺激时，多巴胺能神经元及其正向调控的抑制性神经元电活动增加，阻断了视觉信息的传递，使得斑马鱼不会因非危险刺激而逃跑。当斑马鱼接收到危险性视觉刺激时，这两种神经元的活动受到抑制，解除了视觉信息传递的抑制，斑马鱼产生逃跑反应。多巴胺能神经元和后脑甘氨酸能抑制性神经元组成的功能模块，相当于"交通指挥员"，帮助动物在复杂的环境中做出正确的行为选择——是逃跑，还是留下来。这表明神经调质系统可以被感觉刺激调制，从而帮助动物产生相应的行为反应。该研究增进了人们对感觉-运动信息转换控制神经机制的理解，以及对神经调质系统在行为选择中作用的认识。
在大脑中，视觉信号与其它感觉信号的跨膜态互作是动物感知复杂环境的基础。杜久林研究组发现，视觉信号通过激活下丘脑多巴胺神经元，调节听觉通路的信号编码和听觉行为的发生，阐明了视觉跨模态调节听觉功能的神经环路机制。
杜久林十分注重科学研究中的思想体系和技术体系的构建与发展。他希望通过对斑马鱼的研究，来了解神经系统的架构、功能和底层"游戏规则"，即算法。人类大脑有接近1000亿个神经元，而斑马鱼大脑只有大约10万个神经元。而二者都是脊椎动物。杜久林表示，在基因-信号通路-神经元形态与功能-神经环路等多个层次上，脊椎动物的大脑结构与功能具有高度的保守性。
脑科学研究处于关键的历史拐点，正从聚焦于研究局部脑区推进到在全脑尺度上探索神经系统结构的设计原理和神经信息的处理机制。斑马鱼是目前唯一一个可以从全脑尺度上解读脑工作原理的模式脊椎动物。
荧光标记的斑马鱼的大脑，经过处理，被切成薄如蝉翼甚至更薄的薄片。然后在电子显微镜下拍照，读取神经元的连接情况，绘图，并进行人工校对。这将是第一个脊椎动物的全脑微观神经联接图谱。仅用于呈现斑马鱼0.1立方毫米的大脑的图像数据，就有约250TB（太比特）。
杜久林表示，如果知道一个发动机或发电机内线圈的缠绕方式，我们可以制作一台同样的装置吗？可以知道它的运行法则、规律，甚至"想法"吗？除非去尝试，否则没有人知道答案。
有了斑马鱼全脑神经活动的数据，我们可以完全地还原一个复杂系统，一个能耗非常低、被优化了数亿年的智能系统——斑马鱼的大脑。然后用复杂系统的科学理论方法来分析其结构上的特点，研究其信息的编码、交流机制。实际上，我们看到10万个神经元的活动，是相当于鱼的世界都在里面。鱼的思想、所有肢体的运动，甚至内脏器官的运动，都蕴含在其中。
杜久林透露，神经科学研究领域面临的一个关键难题是大数据的实时处理。通过光学成像，斑马鱼大脑中获得的全脑神经活动的数据流量每一秒钟达到500GB数量级，需要快速地处理完，再反馈到控制器上。
分析的目标是，信息在这个复杂系统里是怎么流动的？哪些细胞产生或调控它？电信号是从哪个脑区的哪个细胞接收来的，又送到哪个脑区的哪个细胞，最终作出了什么样的加工，控制了什么运动等？
杜久林说，目前的神经科学研究主要是分析网络的节点活动，复杂系统则偏重分析网络中的信息流。复杂系统产生的数据，可以反映和提取该系统的特征。以后各个学科的发展普遍会涉及大数据的处理。不同学科、不同体系，都是一个具象化的复杂系统，是大数据产生及其应用的不同场景，或者讲大数据是其共同的一个抽象层面。
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