雖然科學家已經確定了一些重要的蛋白質，它們決定著神經元在大腦形成過程中如何定位，但是，所有這些蛋白質在活的生物體內是如何相互作用的，在很大程度上還是未知的。模式動物——盡管它們有別于人類，已經揭示了關于人類生理學的許多信息，因為它們更簡單，更容易理解。在這種情況下，研究人員選擇了秀麗隱桿線蟲(C. elegans)，因為它只有302個神經元，其中有222個是在線蟲還是一個胚胎時形成的。雖然這些神經元中有一些定位到線蟲神經環(大腦)，它們也沿腹神經索傳播，這與人類的脊髓大致相同。線蟲甚至有它自己的蛋白質版本，在更復雜的生物體(如果蠅、小鼠，或人類)中，這些相同的蛋白質被用來指導大腦的形成。

美國國立衛生研究院Hari Shroff博士指出：“理解神經元為什么和如何形成，以及它們到達zui終目的地的途徑，有望可以提供關于‘在神經元的發育過程中，蛋白質和其他分子因素如何相互作用’的有價值的信息。即使在線蟲的情況下，我們仍然不了解神經發育，但我們將它作為一個簡單的模型，來探討這些因素如何互相協作，推動線蟲大腦和神經元結構的發育。”

然而，在胚胎發育過程中經過線蟲體內的神經元并不像看上去那么簡單。*個挑戰是，研發新的顯微鏡，可以記錄這些線蟲的胚胎發育，而不會通過過多的曝光而破壞它們，而仍然得到清楚看到個別細胞所需的分辨率。Shroff和其他單位合作，通過開發新的顯微鏡，提高速度和分辨率——可以影像線蟲的胚胎發育，從而解決了這個問題。

第二個問題是，在發育過程中，線蟲開始“抽動”，在卵內四處運動。折疊和扭曲使我們很難跟蹤細胞并解析運動。例如，如果一個神經元在幾分鐘的時間內移動，是因為胚胎扭曲，還是因為神經元實際上改變了在胚胎內的位置?理解使神經元到達zui終目的機制，是了解大腦如何形成的一個重要因素——如果不知道神經元在哪里和如何移動，是很難確定的。zui后，在三維空間中確定一個神經元的位置，同時著眼于一個二維圖像——特別是一個折疊起來的線蟲，可能是具有挑戰性的。

Ryan Christensen指出：“想象一下，你想在一個擁擠的禮堂里跟蹤每個人，你每次看到只能一個人，觀眾席本身是看不見的。這有點像嘗試跟蹤線蟲中的神經元彼此是如何相互的。你既需要有能力同時看到每一個人，也需要讓觀眾席是可見的，這樣你就可以把每個人都放在適當的位置，并找出每個人的動作。我們的軟件可以使觀眾席可見，并允許我們將每個人(神經元)放在適當的情況中。”

線蟲的胚胎通常是透明的，但研究人員用熒光蛋白作為標記，使胚胎中的幾個細胞發出亮光。當把這些細胞的顯微圖像輸入計算機程序時，計算機可確定每個細胞，并使用這些信息來創建一個線蟲模型，然后計算產生一個直觀的圖像。該程序還允許用戶檢查計算機模型的準確性，并在發現任何錯誤的時候對其進行校正。