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为了理解我们的大脑，科学家需要知道大脑组成。神经科学界这一主题的基石是努力定义构筑大脑的不同零件——细胞。 老鼠有8000万个神经元，我们人类有860亿个神经元，分类这些微妙的、微观的构建块并不是一件小事。发表在《Nature Neuroscience》杂志来自Allen 脑科学研究所的一项新研究，描述了基于“3D形状”和“电行为”两个重要细胞特征的老鼠神经元类型大简介。 这项研究制造出了迄今为止最大的成年实验鼠大脑数据集，是Allen研究所通过脑细胞类型大规模探索发现大脑“周期表”宏伟目标的一部分。研究人员希望更好地了解健康哺乳动物大脑中的细胞类型，为揭示人类大脑疾病和疾病的细胞类型奠定基础。 一想到经典的元素周期表，化学元素拥有多种描述和分类方式：质量、化学性质，是不是金属等等。神经科学家也面临着类似的挑战。一个给定的神经元将有许多不同的个性特征，以区别于其他类型的神经元：它的形状、行为、它打开的独特基因集、它在大脑中的位置、它与之交互的其他类型的细胞。 如何定义细胞类型？ 艾伦脑科学研究所（Allen Institute for Brain Science）的结构科学部门执行主任是这项研究的通讯作者，Hongkui Zeng博士说，为了理解单个细胞类型的功能，研究人员需要探索所有这些属性。 Hongkui Zeng说：“细胞型是一组彼此具有相似功能特性的细胞，但我们不知道这些特性都是什么。我们不应该只关注一个特性；我们需要尽可能多地关注细胞型的特性，并检验它们是否一致。” 在这项研究中，研究小组从老鼠大脑的视觉处理部分下手，找到了几十种不同的脑细胞类型，仔细分析了近2000个神经元的电活动，以及这些神经元中近500个细胞的详细3D形状（也称为形态学）。研究人员还发现，新的细胞类型分类与去年发表的一项互补研究中的分类一致。在那项早期研究中，Allen研究所的研究人员使用基因表达，或者在任意一个细胞中打开的基因列表，将将近24000个脑细胞分类成不同的类型。 Allen研究所形态学研究小组带头人、神经科学家Staci Sorensen博士说，不同的特征得出相似的细胞类型，这一事实使研究人员相信他们在分类上走对了路线。“如果我们对一个细胞的多种特性进行比对，那么我们就可以更加确信地定义一种生物学意义上的细胞类型。” 为什么形状和活动很重要 活动和形状也为研究人员提供了有关单个细胞在大脑神经回路更大范围内执行功能的线索。利用脉冲的电信号，即所谓的spikes或动作电位，是神经元与另一个神经元沟通的一个近乎普遍的习语。不同的神经元被调节来发送和接收不同的脉冲信号。 了解这些信号有助于研究人员重建神经元如何与电路中的其他神经元连接。除此之外，它们的形状也提供了线索。 Allen研究所的计算神经科学家Nathan Gouwens说：“一个细胞的形状代表了它与其他细胞的连接方式。我们关心细胞是如何相互连接的，因为这指示了它们如何形成电路来处理信息。” 社区数据 研究人员希望，Allen细胞型数据库公开的数据，以及有关脑细胞类型基因表达的数据，将有助于更深入地探索健康和疾病中的特定细胞类型。例如，如果一个研究团队对大脑中特定疾病相关基因感兴趣，他们可以看到哪种细胞类型启动或表达了该基因，然后探索这些神经元的形状和活动，以形成关于该基因可能如何作用的新假设，以及如果该基因突变或缺失，在疾病中会出现什么问题。 “他们可以形成一个假设，即基因功能障碍如何改变细胞类型，如何导致特定的影响，”Allen研究所的神经科学家、领导测量神经元电活动小组的Jim Berg说。“这需要大量的数据才能得到覆盖，足够令人信任的数据，我认为我们现在终于到了那个阶段。” 一个无偏见的方法 为了研究一个神经元的形态，研究人员需要首先在由其他神经元和老鼠大脑中的支持细胞的混合细胞中识别出它，然后用含有染料的特殊探针注入一个细胞，使其在大脑切片中完全染色显形。研究小组利用Allen研究所设计的工程基因老鼠，使某些神经元在显微镜下发出明亮的颜色，让研究人员更容易地辨别出单个神经元。然后，研究人员利用相同的显微探针，通过研究细胞对不同类型电输入的反应，来读取细胞的电活动。 研究神经元形态的实验是非常劳动密集型的，所以通常一次仅能探索一种或几种细胞类型，所选取的细胞类型一般需参考特定问题。然而，Allen研究所的研究小组希望以一种广泛、公正的方式来解决这个问题，在相同的实验条件下研究来自同一大脑区域的细胞，这样它们就可以更容易地相互比较。 Gouwens说：“我们不需要在头脑中列出一系列的细胞类型，然后再将这些细胞分为不同的类别，而是让这些类别从数据中自动显现出来。我们正在努力做到相当广泛，然后看看数据集中都有什么形状。” 参考文献： Classification of electrophysiological and morphological neuron types in the mouse visual cortex |
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