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【论文故事】我们发现了新的脑神经元类型

时间:2015-12-07 16:43来源:果壳网 作者:江小龙 点击: 291次

在我们区区1300克的大脑里,上百亿个神经细胞通过1015个突触连接互相交流,产生着一系列感觉、意识和智慧。它们如何运作?这可能是科学界目前最具挑战性的问题。

在过去的几十年里,脑科学在宏观尺度和微观尺度上取得了巨大的进步。在宏观尺度上,研究者主要以功能性磁共振成像技术(fMRI)为核心,集中研究特定脑功能在某些脑区的定位;而在微观尺度上,研究者主要在单细胞、基因和分子水平上研究脑的功能。然而,在宏观和微观这两个层次之间,即介观尺度,我们仍然知之甚少——而那里可能正是大脑奥秘所在。

介观尺度的脑科学

介观尺度的脑研究是干啥的?我们主要关注在整个神经网络中,脑细胞和脑细胞之间是如何连接的,这些连接又如何引导神经信号流在神经网络中流动。正如DNA双螺旋结构的发现者之一弗朗西斯·克里克(Francis Crick)所说,“没有人类大脑的连接图谱是不能忍受的事。没有它,我们就没希望精细地了解大脑如何工作。”的确,只有贯穿宏观,介观和微观这三个层次,我们才能真正可能破解大脑运作之谜。

2005年,美国印第安纳大学的奥拉夫·斯庞斯(Olaf Sporns)首先提出了“神经连接组学”(Connectomics)的概念,一门以研究神经网络连接为主的新学科应运而生。生物体内的神经功能连接图谱是每个生物进行任何行为的神经学基础。而神经连接组学的使命,正是要将不同种属生物的这些图谱描绘出来。

然而,由于现有方法学的固有局限性,发展革新性的、更强大的科学研究方法来绘制完整的大脑连接图谱已经成为海内外各国政府大规模脑研究计划的主要任务——例如美国的国立卫生研究院(NIH)早前宣布的“创新性脑研究”计划(BRAIN Initiative),欧盟的蓝脑计划(Blue Brain Project),中科院的“战略性先导科技专项脑功能联结图谱研究计划”,和日本以狨猴为动物模型的Brain/MINDS计划。

可是,具体要发展什么样的技术,从什么角度,以怎样的精度和准确度来完成这项任务?我们最近发表在《科学》(Science)杂志上的一项研究[1],可以被视为一个最初的尝试。

多个细胞的连接,一次实验全记录

20世纪70年代,膜片钳技术诞生。这项能够记录单个细胞跨膜微小电活动的技术大大推动了神经科学的发展,它的发明者在1991年获得了诺贝尔生理学或医学奖。

这些经典的技术如果用于细胞连接性研究,将是一种最高精度的研究模式——如果用膜片钳技术同时记录两个细胞的活动,我们就可以测出这两个细胞是如何连接的 (单向连接或双向连接,或无连接)。然而,考虑到我们的大脑细胞的数量,即便是利用这样的双细胞膜片钳技术,研究者也无法高效地进行大规模神经网络的连接研究。

通过近几年来不断探索实践,以及和多个公司的合作,我们在克服了一些机械和电子学上的障碍后,研发出可以同时记录8-12 神经细胞的膜片钳技术。和一次只能测试 2×1种可能性的双细胞膜片钳相比,我们一次实验可以测试12×11=132种连接可能性,研究神经连接的效率大大提高。

【论文故事】我们发现了新的脑神经元类型利用多细胞膜片钳同时记录8个神经元的相互连接。图片来源:参考文献[1]

膜片钳只能用在幼年动物脑上的历史终结了

此外,我们的研究也克服了膜片钳技术的另一个很大的局限:此前,膜片钳只能运用到耐缺氧能力较强的幼年动物的脑组织上,而利用一种新的制备成年动物脑片的技术,我们制备出了高质量的成年动物脑片。在成年动物脑片上运用这项多细胞膜片钳技术,使我们能够在世界上第一次进行大规模的成年动物脑神经网络联接研究。

在广度、深度和精确性上,我们研发的技术使成年小鼠脑皮质微神经网络(cortical microcircuit)的连接图谱研究达到了前所未有的高度。运用该技术并结合其它前沿科学方法,我们研究了成年小鼠视皮层中11000个神经元,发现了此前从未报道过的多种新神经元,并且重建了大部分的成年小鼠视皮层神经网络联结图。

【论文故事】我们发现了新的脑神经元类型成年小鼠新皮层的神经连接矩阵及不同神经细胞的形态差异。图片来源:Daniel BergerXiaolong Jiang, Fabian Sinz, Xaq Pitkow, Andreas Tolias

这项研究为完成人类大脑连接图谱也提供了一个全新的视角:假设大脑中上百亿个神经细胞可以被归类成有限的细胞类型,而且每一细胞类型都遵循固定的连接模式,那么发现这些细胞类型及其相应的连接模式,并对它们进行归类,就会成为理解大脑的工作中极为关键的一环。

和以往研究的提示一致,我们的这项研究证实了神经细胞可被归类成有限的细胞类型,而且每一细胞类型都有其固定的连接模式。研究结果也提示,研究者必须采用综合性的分类方法,把细胞的所有特性(包括生物分子标记物,细微组织结构, 电生理特性, 连接性)都考虑进去,才能真正有效地进行细胞分类。在未来的研究中,这些创新方法完全可以运用到非人灵长类乃至人类身上,在完成大脑连接完整图谱的巨大工程会发挥应有的作用。

本文作者为美国贝勒医学院助理教授江小龙,他同时也是文中述及的《科学》论文的第一作者兼通讯作者。

(编辑:Calo)

参考文献:

  1. Jiang, Xiaolong, et al."Principles of connectivity among morphologically defined cell types inadult neocortex." Science 350.6264 (2015): aac9462.

文章题图:Daniel BergerXiaolong Jiang, Fabian Sinz, Xaq Pitkow, Andreas Tolias

(责任编辑:泉水)
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