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Nature發(fā)布腦科學(xué)重要突破:第一次為大腦提供完整空間坐標

開(kāi)拓性研究揭示了大腦組織結構,組裝的原理

大腦的形成是大自然最復雜的成就之一。神經(jīng)元的錯綜復雜的交織和迷宮般的連接,也使科學(xué)家們很難進(jìn)行研究。

最近,利茲大學(xué),紐約阿爾伯特·愛(ài)因斯坦醫學(xué)院等五處實(shí)驗室合作,設計出一種新策略,繪制了秀麗隱桿線(xiàn)蟲(chóng)大腦的物理組織圖,能夠看到這種先前難以解析的過(guò)程,從而為動(dòng)物大腦的結構及其如何處理信息創(chuàng )建了新模型。

這一重大突破公布在2月24日的Nature雜志上。

創(chuàng )建大腦圖

了解大腦的工作原理是醫學(xué)的首要目標。但是,由于大腦有數十億個(gè)緊密包裝的,相互交織的神經(jīng)元,因此難以可視化和繪制地圖。

在最新研究中,研究人員使用了傳統的成年線(xiàn)蟲(chóng)和幼蟲(chóng)的大腦電子顯微鏡圖像。這些圖像揭示了單個(gè)腦細胞或神經(jīng)元,從而使研究人員能夠繪制神經(jīng)回路的組織圖,從單個(gè)細胞的水平到整個(gè)大腦的大規模結構。

耶魯大學(xué)神經(jīng)科學(xué)學(xué)院副研究員Mark Moyle表示:“以前,我們能夠在比較短的時(shí)間內在秀麗隱桿線(xiàn)蟲(chóng)的背景下研究單個(gè)細胞或一小組細胞?,F在則能夠在整個(gè)有機體的整個(gè)大腦中觀(guān)察幾個(gè)小時(shí),并形象地觀(guān)看這種高度協(xié)調的‘編舞’,這真是令人嘆為觀(guān)止?!?/span>

大腦的結構功能

科學(xué)家們確定了大腦中的神經(jīng)回路和通路,例如導航神經(jīng)回路,動(dòng)物將使用該神經(jīng)回路來(lái)追蹤氣味和味道來(lái)覓食。他們還發(fā)現了另一條回路可以促進(jìn)機械運動(dòng),因此線(xiàn)蟲(chóng)在土壤中蠕動(dòng)時(shí)會(huì )感覺(jué)到它的感覺(jué),或感覺(jué)到它是否被細菌包圍。

研究理論是,信息是通過(guò)許多“層”在線(xiàn)蟲(chóng)的大腦中處理的。實(shí)際上,在人腦中發(fā)現了類(lèi)似的分層體系結構。信息流始于對環(huán)境做出反應的感覺(jué)細胞。例如,細胞可以感覺(jué)到細菌,但是它們是正確的細菌嗎?它們聞起來(lái)像“正確的”細菌嗎?答案需要信息從多種感官整合起來(lái),然后再發(fā)送到大腦的命令區域以采取行動(dòng)。

大腦圖揭示了一種非常巧妙的結構,可以支持信息通過(guò)線(xiàn)蟲(chóng)的大腦流動(dòng),并且比簡(jiǎn)單動(dòng)物遵循刺激反應路徑的傳統觀(guān)點(diǎn)更為復雜。

這一圖譜也暗示了不同神經(jīng)回路的融合:這使線(xiàn)蟲(chóng)能夠整合通過(guò)感官細胞接收到的所有不同線(xiàn)索并協(xié)調響應。

腦結構變化

在研究過(guò)程中,研究人員驚訝地發(fā)現了線(xiàn)蟲(chóng)大腦中個(gè)體變異的程度。

秀麗隱桿線(xiàn)蟲(chóng)是生物學(xué)中研究最多的動(dòng)物之一。在它的生命中,細胞分裂和生長(cháng)的方式遵循嚴格的藍圖,這種藍圖在整個(gè)物種中都可以觀(guān)察到。但是當涉及到腦細胞時(shí),腦細胞與相鄰細胞形成神經(jīng)回路的接觸方式似乎有很大的差異。

利用數學(xué)和計算機模型,科學(xué)家們能夠辨別出可能在大量動(dòng)物中形成“核心”回路的那些聯(lián)系與似乎在個(gè)體之間變化的那些聯(lián)系。

利茲大學(xué)前博士研究生,論文的第一作者Christopher Brittin博士說(shuō):“這項工作提出了一個(gè)有趣的問(wèn)題,即即使看似簡(jiǎn)單的神經(jīng)系統也能夠同時(shí)適應核心和個(gè)性化的大腦回路?!?/span>

科學(xué)家發(fā)現,線(xiàn)蟲(chóng)的大腦中只有大約一半的連線(xiàn)是相似的,另一半則呈現出變異。

“這一發(fā)現對我們來(lái)說(shuō)真的很令人興奮。首先,這表明線(xiàn)蟲(chóng)的大腦與高等動(dòng)物的大腦有很多共同點(diǎn),比我們所知道或期望的要多,而線(xiàn)蟲(chóng)的研究經(jīng)驗可以幫助我們了解大腦?!?/span>

參考文獻

A multi-scale brain map derived from whole-brain volumetric reconstructions


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