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美国「脑计划」新里程碑,Nature连发16篇论文,绘制最全脑细胞地图

大脑是宇宙中最复杂的存在。近几十年来美国、欧盟相继开启了大脑研究计划。前不久,Nature 连发16篇重磅论文,发布了史上最全大脑运动皮层细胞图谱,这是否意味关于大脑的真相近在咫尺了呢?

首先,来做个简单的动作:把手放在额头前面。

就像这样:

简单吧?但就这么个动作,需要调动大脑中几个区域数百万个不同神经元。神经元信号以超过300公里的时速从大脑发送到脊髓,通过控制肌肉,来实现手臂移动。

实际上,在细胞层面上,这种快速移动的动作是一个高度复杂的过程。而且,和多数与大脑活动有关的事情类似,人们并不完全了解这些活动的具体机制。

换句话说,我们自己的大脑,对于今天的我们还是非常神秘的存在。

为了解开大脑的秘密,2017年,美国国立卫生研究院(NIH)通过推进创新神经技术,开启了「大脑细胞普查网络项目」(BICCN),旨在对人类、猴子和小鼠大脑中的不同细胞类型进行全面识别和编目。

现在,这项雄心勃勃的努力的第一步已经完成,研究人员在分子水平上全面绘制出了哺乳动物初级运动皮层细胞类型的特征图。

这是迄今为止对哺乳动物大脑所绘制的最全面、最细致的地图。

近日,Nature上一口气发表了16篇这一项目的研究论文。

这个成果可谓意义非凡。此次绘制出的大脑图谱,将帮助人类更好地理解大脑疾病,包括那些攻击控制运动神经元的疾病,如肌萎缩性脊髓侧索硬化症等。

此次主要完成的是对初级运动皮层的逐个细胞级的图谱绘制。而之所以选择初级运动皮层,是因为这部分大脑结构在所有哺乳动物中都很相似。

人类(左)、狨猴(中)和小鼠大脑(右)中按脑细胞类型聚类的转录组数据

尽管人类、猴子和老鼠的大脑之间存在许多差异,但我们控制运动的方式实际上是非常相似的。初级运动皮层是哺乳动物大脑的外层,不仅整合了感觉和运动信息,还产生了复杂的认知功能。

此次完成的「大脑图谱」是「大脑细胞普查网络」(BICCN) 项目的一部分。该项目的此次重大阶段性成果,标志着我们对所有类型的脑细胞进行编目的目标迈进了一大步。

和人口普查类似,细胞普查的对象是所有不同类型的脑细胞,考察它们的特征、相对比例和物理地址,并将结果编成目录,以了解共同构成我们大脑的细胞群。

只有了解脑细胞的构成,才能更好地理解大脑的工作原理,进而了解疾病的机理。

「如果我们真的想了解大脑是如何工作的,就必须深入了解大脑的基本单位。也就是脑细胞」艾伦脑科学研究所高级研究员、BRAIN Initiative 研究的首席研究员 Ed Lein 博士说。

曾红葵

曾红葵博士是艾伦脑科学研究所执行副总裁兼所长。她表示:「一个人的大脑中的细胞数量超过1600亿,比世界上的人口总数还多出20多倍。」

她将大脑比做一个系统。

「要了解一个系统如何工作,首先需要建立一个零件清单。然后你必须了解每个零件负责做什么事,再将这些零件组合在一起,了解整个系统是如何工作的。这就是现在我们对大脑所做的事情。」她说。

小鼠初级运动皮层中不同类型的神经元和其他脑细胞的组织图

在技术上,研究人员通过名为「Patch-seq」 的技术从活的人类神经元中获取电信息,并获得其3D 形状和基因表达。

上图所示为哺乳动物大脑最外层新皮层内侧颞回中的几种不同类型的神经元

研究人员使用了几种不同的方法来测量各种脑细胞的特征,对这些特征进行关联和整合,正是这些特征定义了脑细胞的类型。

这些特征包括控制细胞开关的完整基因组;一个细胞的「表观遗传图」,它定义了基因的调控方式、细胞的 3D 形状、电气特性、以及与其他细胞的连接方式等。

单细胞基因表达和表观遗传数据之所以如此重要,是因为研究人员能够通过整合数据,创建一个细胞分类的通用框架,并在物种内和物种间进行比较。

「目前对于大脑疾病研究的局限之一是,我们对疾病影响了哪些细胞、这些细胞间的连接方式还不够了解,因此无法准确发力。」美国国立卫生研究院 BRAIN 计划主任 John Ngai 博士说。

Ngai表示,本次研究成果提供了有关构成大脑的细胞类型及其特性的详细信息,最终将有助于开发大脑和精神疾病的新疗法。

参考链接:

https://alleninstitute.org/what-we-do/brain-science/news-press/press-releases/ultra-detailed-map-brain-region-controls-movement-mice-monkeys-humans

https://www.nature.com/articles/d41586-021-02493-8

Nature 论文合辑:

https://www.nature.com/collections/cicghheddj

本文来自微信公众号“新智元”(ID:AI_era),来源:Nature,编辑:David、霜叶,36氪经授权发布。

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