中國科學院自動化所繪制出全新獼猴腦網(wǎng)絡組圖譜
中國網(wǎng)/中國發(fā)展門戶網(wǎng)訊 近日,中國科學院自動化研究所腦網(wǎng)絡組研究中心團隊延續(xù)了“基于腦連接信息繪制圖譜”的這一思想,繪制出全新的獼猴腦網(wǎng)絡組圖譜(Macaque Brainnetome Atlas, MacBNA),其構建基于高空間和角度分辨率的彌散磁共振成像數(shù)據(jù)。MacBNA不僅對腦區(qū)進行了合理且精細的分區(qū),還詳細描述了每個腦區(qū)亞區(qū)之間的宏觀連接。作為可靠的參考系統(tǒng),它能夠有效地整合多尺度腦圖像和多組學信息,從而繪制出多模態(tài)跨尺度的獼猴腦圖譜。
獼猴腦網(wǎng)絡組圖譜
據(jù)了解,獼猴作為研究人類認知功能機制和模擬人類腦部疾病的理想模型,其在遺傳學、生理學和腦結構上與人類高度相似。目前,大量腦科學研究將非人靈長類動物研究作為闡明認知神經基礎并促進轉化醫(yī)學的核心來源。因此,一份能夠描繪獼猴腦部空間組織架構的全景式腦圖譜對于將研究成果從獼猴轉化到人類具有重要意義。
獼猴腦網(wǎng)絡組圖譜作為一套描繪獼猴腦部空間組織架構的全景式腦圖譜將克服現(xiàn)有圖譜的諸多缺陷,包括僅針對特定解剖區(qū)域、僅有單一模態(tài)信息等局限性。同時,基于相同理論與方法繪制的人類和獼猴腦網(wǎng)絡組圖譜將為從猴腦獲得的信息和知識有效地遷移到人腦發(fā)揮關鍵作用。此外,本研究中的跨模態(tài)多尺度數(shù)據(jù)集還將提供一個開放獲取平臺,用于解決計算問題。研究團隊目前正在持續(xù)收集數(shù)據(jù),以進一步完善獼猴腦網(wǎng)絡組圖譜,并增加額外的神經示蹤和組織切片染色圖像。另外,腦網(wǎng)絡組圖譜繪制思想和方法具有擴展到其他物種進行比較研究的潛力,將在跨物種比較、轉化醫(yī)學和計算建模方面發(fā)揮重要作用。
獼猴腦網(wǎng)絡組圖譜將獼猴大腦劃分為了304個精細腦區(qū)結構,并且定量描繪了每個腦區(qū)的解剖和功能連接模式,為在宏觀尺度上明確大腦的組織模式提供了不可或缺的工具。與其他獼猴腦圖譜的指標定量比較結果表明,獼猴腦網(wǎng)絡組圖譜能夠好地表征大腦的連接拓撲模式。本研究利用細胞構筑和介觀連接在分區(qū)邊界和連接準確度兩個方面驗證了圖譜結果的可靠性,揭示了獼猴腦網(wǎng)絡組圖譜在一定程度上具有生物學意義。此外,該圖譜集成了影像、染色切片和神經示蹤數(shù)據(jù),在同一個標準空間中提供宏觀連接、介觀連接以及組織學信息,這為全面地理解大腦不同尺度下的屬性、探究模態(tài)間的關系打下了堅實的基礎,也為設計開發(fā)多模態(tài)融合、跨尺度計算等算法建立了數(shù)據(jù)平臺。獼猴腦網(wǎng)絡組圖譜不僅為多層面地理解大腦功能的工作機理提供了新的多模態(tài)空間地圖,也將推動轉化醫(yī)學、跨物種比較和大腦數(shù)字建模等重要研究領域的發(fā)展。
腦網(wǎng)絡組圖譜是腦圖譜發(fā)展和神經技術進步的必然趨勢,是腦科學、認知科學等相關學科取得突破的關鍵。在已有成果的基礎上,未來腦網(wǎng)絡組圖譜將沿著跨物種腦圖譜、多模態(tài)多尺度腦圖譜方向發(fā)展,為診斷治療、跨物種研究和類腦智能啟發(fā)提供支撐。
該成果目前發(fā)表在《科學通報》(Science Bulletin),中國科學院自動化研究所的博士生陸玉恒、副研究員崔玥、博士生曹龍和博士生董振偉為該論文的共同第一作者,中國科學院自動化研究所蔣田仔研究員、樊令仲研究員和楊正宜副研究員為共同通訊作者。