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獼猴腦啥樣? 獼猴大腦微米級分辨率三維解析實(shí)現(xiàn)

時(shí)間:2021-07-29 14:21:07    來源:深圳商報(bào)    

大腦是生命活動(dòng)的司令部,識別大腦三維結(jié)構(gòu),對腦科學(xué)研究有重要作用。7月26日,中科院深理工/中科院深圳先進(jìn)院畢國強(qiáng)教授等的最新研究成果發(fā)表于《自然·生物技術(shù)》。團(tuán)隊(duì)歷時(shí)5年,通過自主研發(fā)的高通量三維熒光成像VISoR技術(shù)和靈長類腦圖譜繪制SMART流程,實(shí)現(xiàn)了獼猴大腦的微米級分辨率三維解析。這也是目前世界上最高精度的靈長類動(dòng)物腦圖譜。

長久以來,為了能“看清”大腦的內(nèi)部結(jié)構(gòu),了解其運(yùn)轉(zhuǎn)機(jī)制,科學(xué)家們都在嘗試?yán)L出一幅包含連接,功能和微觀結(jié)構(gòu)的大腦高清“地圖”并做出諸多努力,然而其技術(shù)難度極大。

大腦內(nèi)部的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),就像地球表面錯(cuò)綜復(fù)雜的道路與河流。要繪制它的高清“地圖”,需要精細(xì)分解和描繪復(fù)雜的三維結(jié)構(gòu)。由于技術(shù)限制,目前的腦圖譜研究主要集中于小鼠層面,國際通用的成像技術(shù),對小鼠進(jìn)行微米分辨率全腦成像,通常需要數(shù)天時(shí)間。獼猴腦體積為鼠腦的200倍以上,要在較短時(shí)間內(nèi)完成獼猴全腦成像,是一項(xiàng)極大挑戰(zhàn)。

此前,團(tuán)隊(duì)經(jīng)過數(shù)年攻關(guān),研發(fā)了VISoR高速三維熒光成像技術(shù),于2019年發(fā)表于《國家科學(xué)評論》。這一技術(shù)通過斜截面掃描照明與同步成像,實(shí)現(xiàn)了在樣品連續(xù)運(yùn)動(dòng)時(shí),進(jìn)行無模糊的圖像采集,消除了傳統(tǒng)大樣品成像需要在不同的小視野切換、停頓所帶來的時(shí)間損失,數(shù)據(jù)采集速度比當(dāng)前通用的幾種方法提升了數(shù)十倍。

據(jù)悉,該項(xiàng)目中兩只獼猴大腦圖像原始數(shù)據(jù)量超過了1 PB,約相當(dāng)于113塊10T硬盤的數(shù)量存儲(chǔ)大小。“如此海量的數(shù)據(jù)蘊(yùn)含著非常龐大的信息量,但也為數(shù)據(jù)分析帶來極大的挑戰(zhàn)。”論文共同第一作者徐放表示。為此,團(tuán)隊(duì)開發(fā)了自動(dòng)三維圖像拼接技術(shù),實(shí)現(xiàn)了獼猴大腦的三維圖像重建。

成像不僅要全面,更要高清。大腦內(nèi)有上億個(gè)神經(jīng)元,長長的神經(jīng)元軸突就像是電線,延伸到大腦的各個(gè)區(qū)域,發(fā)揮著傳輸信號的功能。要完整描繪它們,需要微米級分辨率。

為此,團(tuán)隊(duì)開發(fā)了漸進(jìn)式的半自動(dòng)追蹤技術(shù),實(shí)現(xiàn)了對神經(jīng)元軸突的長距離追蹤,并基于前期工作基礎(chǔ),發(fā)現(xiàn)了前所未知的獼猴軸突纖維投射特,及其在大腦皮質(zhì)溝回處轉(zhuǎn)折延伸的多種路徑形態(tài)。

“他們的初步觀察表明,大腦皮層下方白質(zhì)中的許多軸突具有出乎意料的復(fù)雜軌跡,包括與皮層折疊相關(guān)聯(lián)的急轉(zhuǎn)彎。這一發(fā)現(xiàn)可能對理解大腦形態(tài)發(fā)生和‘布線長度最小化’原則具有深遠(yuǎn)的意義。”美國科學(xué)院院士、神經(jīng)生物學(xué)與解剖學(xué)家、華盛頓大學(xué)David van Essen(大衛(wèi)·馮·埃森)教授表示。

“VISoR技術(shù)作為當(dāng)前世界最快的大尺度三維組織成像方法,可以對各種模型動(dòng)物大腦進(jìn)行高通量、高精度的定量解析,并可擴(kuò)展至其他組織器官,在大規(guī)模藥物篩選、快速病理診斷,以及更大型生物樣品成像等領(lǐng)域都有廣闊的應(yīng)用前景。這項(xiàng)技術(shù)產(chǎn)生的超大規(guī)模數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)的結(jié)合,有望加速腦疾病診斷和藥物研發(fā)。”畢國強(qiáng)表示。(深圳商報(bào)記者 袁斯茹)

關(guān)鍵詞: 獼猴腦 高精度 微米級分辨率 三維解析

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