综述：卓越传统：新时代前沿的神经解剖学

（编辑推荐）这篇综述系统阐述了神经解剖学（Neuroanatomy）的复兴历程，指出其标志性"综合方法"（synthetic approach）曾被误认为"描述性"研究。文章重点介绍了显微可视化技术和大数据（big data）应用的突破性进展，强调该领域正通过技术革新与理论整合迎来新发展阶段。

　　

Abstract

神经解剖学正从数十年的沉寂中复苏。这个曾因其标志性的"综合方法"（synthetic approach）被轻蔑地贴上"描述性"标签的学科，如今在新技术的推动下焕发新生。推动这一复兴的关键因素包括显微可视化技术的突破性进展，以及海量数据集（big data）的可获得性提升——这些都将在此专题中详细探讨。更值得注意的是，学界终于认识到所谓"描述性"研究方法与综合、整合及概念化构建之间存在着积极的兼容性。

显微可视化技术的飞跃

现代神经解剖学最显著的进步体现在显微观测层面。高分辨率成像技术如双光子显微镜（two-photon microscopy）和膨胀显微镜（expansion microscopy）的出现，使研究者能在纳米尺度解析神经突触的精细结构。冷冻电子显微镜（cryo-EM）技术更是将突触后致密区（postsynaptic density, PSD）的蛋白质空间排列解析推进到近原子水平。这些技术突破不仅验证了早期神经解剖学家通过高尔基染色（Golgi staining）观察到的神经元形态特征，更揭示了突触可塑性（synaptic plasticity）的结构基础。

大数据时代的神经解剖学

样本量的指数级增长正在重塑研究范式。艾伦人脑图谱（Allen Human Brain Atlas）和人类连接组计划（Human Connectome Project）等项目的开展，产生了包含数千个脑样本的跨尺度数据集。机器学习算法通过分析这些海量数据，成功识别出前额叶皮层（prefrontal cortex, PFC）中过去未被注意的微环路（microcircuit）变异模式。特别值得注意的是，这种数据驱动（data-driven）的方法与传统神经解剖学的假设驱动（hypothesis-driven）研究形成了良性互补。

未来发展方向

随着空间转录组学（spatial transcriptomics）和体电子显微镜（volume EM）等技术的成熟，神经解剖学有望实现从静态结构到动态过程的研究跨越。一个值得关注的趋势是单细胞分辨率全脑图谱（whole-brain atlas at single-cell resolution）的构建，这将为理解神经退行性疾病（neurodegenerative diseases）的病理机制提供全新视角。正如文中强调的，这种"描述性"数据的积累，恰恰是构建新一代神经系统理论模型不可或缺的基石。