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为大脑迷宫绘图大脑不同部分如何共同作用_[新闻new]

发布时间:2021-09-14 09:36:56 阅读: 来源:链轮厂家

为大脑迷宫绘图 大脑不同部分如何共同作用一个吃饱了昏昏欲睡的新生儿被裹进毯子里,躺在一个看上去像茶盘、每端都系着头盔的东西上。一旦婴儿入睡,研究人员便会拉掉毯子上的特制小带子,小心翼翼地将婴儿推进头盔中。这是一个定制的、用于磁共振成像(MRI)的接收线圈,而MRI是对大脑进行可视化成像的一种常用方法。研究人员使放有婴儿的装置沿着一个特殊手推车滑入MRI的隧道中,并且开始收集图像。

从约1000次这样的扫描和另外500次对正在发育胎儿进行的扫描中,参与开发人脑连接组计划的英国科学家打算描绘出大脑各区域在发育期间如何彼此交流。随后,他们希望阐明为何早产儿面临着患上诸如自闭症谱系障碍或注意力缺陷多动症等疾病的风险,并且有可能开展类似扫描,以验证预防此类疾病的方法是否正在发挥作用。

此项目是揭秘大脑上百个区域和几百万个神经元之间联系,即连接组的众多计划之一。只研究大脑某一部分的时代正在逝去。美国南加州大学神经成像实验室主任Arthur Toga说。Toga和其他科学家已开始将健康大脑中的连接组,同诸如精神分裂症等连接畸变或像阿尔茨海默氏症一样的连接中断所致疾病的患者进行比对。

连接组研究人员的研究对象从人到诸如蠕虫和苍蝇等微小动物的大脑不一而足。不管细节如何,在计算机助力下的科学家不辞辛劳地绘制这些连接,以建立一幅地图。制图家们希望,揭开连接组结构将在神经科学家阐明大脑不同部分如何共同发挥作用时,帮助提供导航。

立交桥

在一项对大脑超级高速公路进行可视化的重大努力中,来自10个研究机构的100名研究人员基本完成了由美国国立卫生研究院资助的为期5年、耗资3000万美元的人脑连接组计划(HCP)。到2016年年初,他们有望完成对1200名健康成年人的MRI扫描。研究人员招募了同卵和异卵双胞胎及其非双胞胎的兄弟姐妹,以分析大脑连接的模式可能如何被遗传。他们还收集了诸如智商得分和抽烟习惯等数据,以寻找同连接组之间的关联。到项目结束时,他们将拥有1千兆字节的图像。

HCP的研究人员对大脑基本结构和大捆轴突纤维进行成像。他们测量了脑部的血氧含量,将其作为一个机能指标,并且寻找在人们执行任务或只是开小差时放电的区域。同时活跃的大脑区域有可能在共同工作。

为从每位受试者那里获取到多的信息,HCP的合作者同位于德国埃朗根市的西门子医疗公司一起对标准MRI扫描仪进行了优化。它产生3特斯拉的磁场同标准机器中的磁场相差无几,但能更加精准地控制磁场。MRI扫描仪利用磁场梯度瞄准大脑不同部分,而HCP机器中更强的磁场梯度能提供更快速的成像和更好的分辨率。这创建了轴突纤维更加详细的图像。目前,这个版本的机器已经商业化。

尽管有了这些进展,HCP共同、华盛顿大学神经生物学家David Van Essen提醒说,MRI图像只能接近于大脑内部的连接。在中尺度上开展研究的科学家则通过利用光学显微镜观察大脑切片,获得更加详细的图像。

在这一尺度上,科学家致力于辨认神经元组及其向外发散的轴突。因此,中尺度连接组的制图师能注射显迹物,对特定大脑区域和同它对话的搭档进行标记。大部分工作是在小鼠身上进行的,但一些研究人员正利用灵长类动物绒猴开展研究。

在西雅图艾伦脑科学研究所,Hongkui Zeng和她的同事通过将携带绿色荧光蛋白(GFP)基因的病毒注入活体小鼠脑中,将中尺度连接组聚在一起。每个注射点的神经元沿着其轴突聚集GFP,并因此指向和它们进行交流的其他神经元。

放大

即便是中尺度的连接组,也只能提供大脑故事的一部分。微观尺度神经系统的制图者想要观察神经元之间的连接伸出的轴突和尖刺状树突相会的单个突触。每个神经元同上千个其他神经元对话,因此每个可能拥有上千个突触。

为此,研究人员要依赖于电子显微镜学。在霍华德休斯医学研究所珍利亚农场研究园区开展的苍蝇电子显微镜学项目中,合作者利用了聚焦离子束扫描电子显微镜(FIB-SEM)构建的串行方法。这类似于Zeng利用光学显微镜所开展的工作。他们扫描了一只果蝇大脑的顶部,然后在再次扫描前利用离子束在离顶部仅8纳米的地方做喷砂处理,并且在共约50万个脑切片中重复全部过程。

利用FIB-SEM仅对一只苍蝇的大脑进行切分和成像,需要两三年时间。对于更大的老鼠脑部,速度很快的机器非常重要。因此,卡尔蔡司显微镜事业部同连接组科学家合作,研制出MultiSEM 505显微镜。该设备利用的不是1个电子束,而是61或91个,所以能一次完成几十台电子显微镜进行的工作。蔡司产品经理Stephan Nickell介绍说,对一个平面中1平方毫米的组织进行成像,只需要8分钟。通过将图像拼在一起,用户能获得反映一个脑切片的几毫米甚至有时是几厘米的画面,但仍然可以放大,看到纳米尺度的细节。

哈佛大学神经生物学家Jeff Lichtman 表示,难点同样在于数据处理,而人类依旧在这方面做得好。他和同事正在研究一种用来替代的算法。它的准确度在95%左右。Lichtman认为,他们能继续改进。珍利亚农场研究园区的科学家也没有完全相信计算机。他们让计算机开展第一遍的细胞和突触辨别工作,然后利用人工进行校对。

连接组在行动

未来10年,可供挖掘的连接组数量将快速增长。与此同时,科学家正陆续取得进展。Van Essen介绍说,上千名科学家已获取到HCP部分数据集。Zeng则表示,每个月有几千名科学家访问艾伦连接组数据库。

加拿大达尔豪斯大学神经科学家Ian Meinertzhagen提供了一个连接组如何对其关于果蝇视觉系统的研究作出贡献的简单例子。果蝇会被紫外线吸引,而特定感光细胞已知能探测到这种波长。利用电子显微镜构建的地图,Meinertzhagen预测,视神经叶中的特定神经元能接收来自这些感光细胞的信号。果然,当他的合作者使这些连接失活时,果蝇不再偏好紫外线。

美国国家老龄化研究所神经科学实验室主任Mark Mattson表示,这些连接组将为很多神经科学家提供基础信息。知道神经元同大脑中的其他神经元有着何种连接非常重要;了解不同神经元间存在多少可变性也很重要。

不过,关于何种信息是必需的以及哪种细节程度将有用仍存有争议。来自纽约大学的Tony Movshon认为,中观连接组在理解神经环路方面表现好,而这正是神经科学家想了解的大脑功能。例如,对大脑如何处理声音或触觉感兴趣的科学家可遵循中观连接组的路径,确认相关环路的可能成员。在他看来,微观连接组提供了太多细节,以至于无法回答此类问题。而宏观连接组无法挑选出很多连接,因此科学家将错过重要的环路构成部分。

不过,其他人认为,所有尺度对下一阶段的神经科学研究都很重要,尽管准确预测如何发挥作用仍为时尚早。Lichtman表示,诸如光学显微镜和此后的电子显微镜等进展,揭示了一个缺乏此类设备的科学家无法想象的分子世界。终,此类信息将成为科学家依赖的资源,就像基因组一样。Denk预测道。

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