神經迴路的研究已從經典的解剖連結描述進入到活體動態活動記錄和精準操控的時代。光遺傳學（optogenetics）和化學遺傳學（chemogenetics/DREADDs）的發展使我們能以前所未有的時空解析度剖析迴路功能。
迴路剖析的技術革命
Edward Boyden 和 Karl Deisseroth（2005）開發的光遺傳學（optogenetics）將微生物的光敏蛋白（如 Channelrhodopsin-2, ChR2——藍光激活的陽離子通道）表現在特定類型的神經元中，再以光纖照射精確地活化或抑制這些神經元。這項技術首次實現了毫秒級時間精度和細胞類型特異性的神經元操控。Halorhodopsin（NpHR, 黃光激活的 Cl⁻ 幫浦）和 Archaerhodopsin（Arch, 綠光激活的 H⁺ 幫浦）提供了光抑制功能。2024 年 Boyden 和 Deisseroth 獲頒拉斯克基礎醫學研究獎。
化學遺傳學的 DREADD（Designer Receptors Exclusively Activated by Designer Drugs, Roth, 2009）系統使用突變的毒蕈鹼受體（hM3Dq 興奮型、hM4Di 抑制型），僅被人工配體 CNO 或更新的 DCZ 活化。相比光遺傳學，DREADD 適合長時程（數小時）的迴路活性調控。
獎賞迴路的計算神經科學
Wolfram Schultz（1997, Science）的電生理研究證實 VTA 多巴胺神經元編碼「獎賞預測誤差」（reward prediction error, RPE）——當結果優於預期時放電增加（正 RPE），劣於預期時放電減少（負 RPE），符合預期時不改變。這與計算神經科學中的 temporal difference（TD）learning 模型完美對應，建立了多巴胺信號與強化學習（reinforcement learning）的橋樑。
然而，VTA 多巴胺系統的功能遠比單純的 RPE 複雜。Berridge & Robinson（1998）的激勵突顯理論（incentive salience theory）區分了「想要」（wanting, 由多巴胺介導）和「喜歡」（liking, 由內源性鴉片和內源性大麻素介導），解釋了成癮者即使不再「喜歡」毒品仍強烈「想要」的現象。Eshel et al.（2015, Nature）使用光遺傳學即時操控 RPE 信號，證實 VTA 多巴胺的因果角色。近年單細胞 RNA 定序揭示 VTA 多巴胺神經元的高度異質性，不同亞群可能編碼不同的動機信號（Morales & Margolis, 2017）。
恐懼迴路與 PTSD
杏仁核基底外側複合體（BLA）接收感覺輸入並進行情緒評估，透過中央核（CeA）輸出至下視丘和腦幹驅動恐懼反應。LeDoux（1996）描述了恐懼制約的兩條平行路徑。恐懼消退（fear extinction）不是「擦除」原始記憶，而是前額葉內側皮質（mPFC）——特別是 infralimbic cortex（IL, 嚙齒類）——形成新的抑制性記憶，透過 ITC（intercalated cells）抑制 CeA 的輸出（Quirk & Mueller, 2008）。
PTSD 的核心病理是恐懼消退失敗：杏仁核過度活化 + mPFC 調控不足 + 海馬迴的情境記憶功能受損導致恐懼泛化。暴露療法（exposure therapy）本質上是促進消退學習；D-cycloserine（部分 NMDA 促效劑）在動物和部分臨床研究中可增強消退記憶的鞏固（Ressler et al., 2004, Arch Gen Psychiatry）。Ramirez et al.（2013, Science）使用光遺傳學在小鼠海馬迴中重新活化正面記憶的印跡細胞（engram cells），成功減弱恐懼行為——開啟了記憶操控治療的概念驗證。
連結體學（Connectomics）與迴路圖譜
全腦突觸層級連結圖譜的建立是神經科學的「人類基因體計畫」。果蠅全腦連結體（FlyWire project, Dorkenwald et al., 2024, Nature）使用電子顯微鏡連續切片重建了果蠅的 ~139,000 個神經元和 ~5,000 萬個突觸連結。小鼠方面，Allen Institute 和 MICrONS 計畫已完成小鼠 V1 的 1 mm³ 體積的連結體重建（~70,000 個神經元）。這些數據正在揭示迴路組織的定量規則，如特定神經元類型之間的連結概率和突觸數量。
人腦尺度上，BRAIN Initiative Cell Census Network（BICCN）整合了 single-cell transcriptomics、epigenomics 和 spatial transcriptomics 建立了人腦和靈長類腦的細胞類型分類學（Siletti et al., 2023, Science），識別出超過 3,000 種細胞類型——為理解人腦迴路的組織提供了分子基礎。