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為動(dòng)物大腦繪制完整“接線圖”

張夢(mèng)然 發(fā)布時(shí)間:2023-10-16 09:37:00來(lái)源: 科技日?qǐng)?bào)

  為動(dòng)物大腦繪制完整“接線圖”

  新研究欲摸清“大腦中每條路、每棟房和每扇門”

  【今日視點(diǎn)】

  ◎本報(bào)記者 張夢(mèng)然

  在過(guò)去的幾年里,人們?cè)絹?lái)越清楚地看到,大腦的大多數(shù)計(jì)算實(shí)際上不是發(fā)生在孤立的區(qū)域,而是在整個(gè)大腦的分布式網(wǎng)絡(luò)中。因此,如果我們真的要了解大腦計(jì)算是如何產(chǎn)生的,就需要了解整個(gè)網(wǎng)絡(luò),也就是說(shuō),要看到整個(gè)大腦的連接。

  現(xiàn)在,哺乳動(dòng)物大腦中所有連接的完整圖譜可能就在眼前。

  美國(guó)艾倫腦科學(xué)研究所(以下簡(jiǎn)稱“艾倫腦研所”)剛剛啟動(dòng)了3個(gè)新項(xiàng)目,以構(gòu)建小鼠和獼猴大腦部分神經(jīng)元連接的大型詳細(xì)圖譜,并著眼于將來(lái)創(chuàng)建這些動(dòng)物大腦的完整“接線圖”。這些項(xiàng)目均由美國(guó)國(guó)立衛(wèi)生研究院(NIH)的“推進(jìn)創(chuàng)新神經(jīng)技術(shù)腦研究計(jì)劃”(BRAIN)計(jì)劃資助。

  大腦中每條道路的“導(dǎo)航地圖”

  第一項(xiàng)研究,先從透射電子顯微鏡開(kāi)始。

  這是一種發(fā)射電子束穿過(guò)組織樣本以創(chuàng)建極其詳細(xì)的圖像的技術(shù)?,F(xiàn)在,科學(xué)家要擴(kuò)展和優(yōu)化透射電子顯微鏡管道,然后使用該管道,以120納米分辨率,對(duì)小鼠大腦的整個(gè)半球和皮質(zhì)基底神經(jīng)節(jié)丘腦環(huán)進(jìn)行非常精細(xì)的細(xì)節(jié)成像,以更好地了解小鼠大腦的功能。

  接著,研究人員就可以嘗試這項(xiàng)技術(shù)是否能進(jìn)一步對(duì)整個(gè)小鼠大腦成像——這是一項(xiàng)重大成就,能為全球神經(jīng)科學(xué)提供非常有價(jià)值的路線圖。

  艾倫腦研所副研究員努諾·達(dá)·科斯塔博士指出,這對(duì)更廣泛的領(lǐng)域都將產(chǎn)生巨大影響,因?yàn)檫@就像“大腦中每條道路、每棟房屋和每扇門的導(dǎo)航地圖”,如果做得好,將是一項(xiàng)影響深遠(yuǎn)的貢獻(xiàn)。

  在幾年內(nèi)而不是百年內(nèi)完成

  在第二個(gè)項(xiàng)目中,科學(xué)家將通過(guò)追蹤軸突和樹(shù)突伸出并連接其他腦細(xì)胞時(shí)形成的“蜿蜒路徑”,去繪制全腦連接圖。

  人們可以將它們想象成腦細(xì)胞的長(zhǎng)臂和手指,從細(xì)胞體輻射出來(lái),延伸到整個(gè)大腦的其他細(xì)胞以創(chuàng)建網(wǎng)絡(luò)。而研究人員將使用一種名為BARseq的創(chuàng)新技術(shù),追蹤這些復(fù)雜的路徑,BARseq代表通過(guò)測(cè)序解析的條形碼解剖結(jié)構(gòu)。

  它的工作原理是用獨(dú)特的RNA條形碼標(biāo)記每個(gè)細(xì)胞,使其在細(xì)胞群中脫穎而出。通過(guò)“連接每個(gè)條形碼之間的點(diǎn)”,科學(xué)家可以追蹤腦細(xì)胞(即軸突和樹(shù)突)延伸的位置和距離。

  這比當(dāng)前其他技術(shù)更快、更高效,并且可以輕松與其他數(shù)據(jù)結(jié)合?!皩?shí)際上,我們可以在幾年而不是100年的時(shí)間內(nèi)繪制出整個(gè)獼猴大腦的圖譜?!卑瑐惸X研所助理研究員陳筱寅表示。

  連接數(shù)據(jù) 共享成果

  最后,將細(xì)胞類型與全腦圖譜聯(lián)系起來(lái),這是了解大腦功能的至關(guān)重要的一環(huán)。因此,在第三個(gè)項(xiàng)目中,研究人員就將致力于通過(guò)擴(kuò)展和共享技術(shù)來(lái)連接遺傳數(shù)據(jù)集,這些技術(shù)能測(cè)量小鼠整個(gè)大腦中某兩個(gè)數(shù)據(jù)集共有的特征。

  艾倫腦研所使用的名為Patch-seq的方法,可生成多維數(shù)據(jù),而新項(xiàng)目旨在增強(qiáng)這一能力,并通過(guò)自動(dòng)化、機(jī)器視覺(jué)建模和先進(jìn)的計(jì)算技術(shù),從全腦圖像中捕獲神經(jīng)元的完整結(jié)構(gòu)。

  該項(xiàng)目還有一個(gè)目標(biāo),就是更廣泛地與研究人員分享成果,這樣,該領(lǐng)域的專家們都能夠?yàn)楸碚髡麄€(gè)小鼠大腦的細(xì)胞類型作出貢獻(xiàn)。

  艾倫腦研所神經(jīng)解剖學(xué)副主任斯塔奇·索倫森表示,通過(guò)基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法,人們可以創(chuàng)建這些深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),使形態(tài)描述與轉(zhuǎn)錄組學(xué)、連接組數(shù)據(jù)和遠(yuǎn)程投影數(shù)據(jù)保持一致,而“到目前為止,我們對(duì)所獲得的結(jié)果感到非常興奮。我認(rèn)為其在細(xì)胞亞類水平上尤其有效”。(科技日?qǐng)?bào))

(責(zé)編: 王東)

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