蓝脑计划发布新版 3D 细胞图谱，揭示更多神经元类型

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蓝脑计划发布新版 3D 细胞图谱，揭示更多神经元类型

来源：ScienceAI

编辑：绿萝

经过四年的研究，洛桑联邦理工学院（EPFL）的蓝脑计划的研究人员分享了他们的 3D 数字细胞图谱的丰富版本，其中包括更多的神经元类型。新方法可以扩展到任何其他细胞类型，并为构建小鼠大脑的组织水平模型提供了资源。

了解大脑细胞类型的特定组成有助于理解每种细胞类型作为网络一部分的作用，是解决任何大规模神经电路模拟的必要条件，也是蓝脑精确构建整个小鼠大脑数字模型的长期目标的关键。然而，全面了解大脑的细胞组成是一项极其复杂的任务，这不仅是因为文献中固有的巨大变异性，还因为构成大脑的大脑区域和细胞类型众多。

2018 年，EPFL 的蓝脑计划展示了第一个细胞图谱模型，该模型提供了小鼠大脑组成的估计。蓝脑细胞图谱（BBCAv1）的发布标志着 3D 数字图谱首次提供了小鼠大脑 700 多个区域中主要细胞类型、数量和位置的信息。

它提供了每个区域的神经元密度、相关的结缔组织细胞（胶质细胞）及其亚型，所有这些都以可导航和动态的格式呈现，使研究人员能够提供新的数据。「当时，它填补了我们对小鼠大脑 96% 区域的认知的巨大空白，」Blue brain创始人兼董事 Henry Markram 教授说。

近年来，出现了新的数据集和工具，提供了基于细胞内表达的特定蛋白质的细胞类型组成。这些分子标记技术虽然相对来说速度较快，但并不总是能够直接获得有关神经元形态（形状）和电生理特性的有用信息。然而，表征细胞的形态电特性非常耗时，不适合全脑扫描。因此，需要将所有可用的数据集汇集在一起并加以组合，以便创建一个具有尽可能详细信息的连贯框架。

用于改进细胞图谱和生成 BBCAv2 的新工具和方法发表在《PLOS Computational Biology》 的两篇论文中。

显示抑制性神经元密度

一类值得注意的神经元是抑制性神经元，这些神经元的数据很少，用于建立 BBCAv1 的方法需要改进。抑制性神经元抑制其他神经元的放电，并在大脑中包装和传递信息方面发挥关键作用。它们就像神经元的标点符号，让大脑能够理解信息的涌入。

从文献中收集了抑制性神经元计数的估计值，并建立了一个框架，以便将它们一致地结合到细胞图谱中。使用脑切片图像，在没有文献数据的区域也估计了抑制性神经元密度。总的来说，作者们揭示了在小鼠大脑中，20% 的神经元是抑制性的。

「这为将抑制性神经元细分为更细粒度的类别奠定了基础，」首席作者、蓝脑的 Dimitri Rodarie 表示，「并使神经科学界能够确定哪些领域可以通过额外的约束来增强当前的知识。」

跨物种对神经元模型的帮助

从艾伦脑科学研究所（Allen Institute for Brain Science）挖掘的信息提供了基本数据，可以根据小鼠大脑中神经元的分子、形态和电生理特性创建一个神经元目录。然而，为了模拟大脑区域，甚至整个大脑，不仅需要对大脑的细胞组成进行全面了解，还必须创建神经元的详细生物物理模型。

在之前的一份出版物中，蓝脑基于幼鼠体感皮层神经元的形态电数据建立了模型。由于数据来自不同种类的小鼠和大鼠以及不同的发育阶段，作者包括了标准化步骤，以便将模型映射到艾伦研究所的细胞数据。这一步骤不仅使他们能够为神经元模型分配分子身份，而且可以用详细的神经元模型填充整个小鼠皮层。

「我们的算法有助于绘制物种之间的相似性，但也扩展了我们对研究较少的大脑区域的理解，」主要作者、蓝脑的Yann Roussel 解释道，并补充道，「该模型将使实验人员了解区域组成，并使计算神经科学家能够在其模拟中放置定义的细胞类型。」

发表在《PLOS 计算生物学》（PLOS Computational Biology）上的两篇论文中的用于改进细胞图谱和生成 BBCAv2 的新工具和方法被扩展到将已识别的类型映射到抑制性神经元亚类，为更精确的脑组织的计算机重建铺平了道路。

论文链接：.1371/journal.pcbi.1010058

论文链接：.1371/journal.pcbi.1010739

用于升级蓝脑细胞图谱的数据、算法、软件和管道结果都是公开的。

蓝脑分子系统团队的负责人 Daniel Keller 表示，「这一版本包含了四年的研究，并包含了来自生物数据的额外限制，以使结果更易于模拟。将其用于模拟使我们能够识别出需要进一步改进的领域，从而允许每一代人都进行改进。」

作者总结道：「这个项目旨在让科学界参与进来，为开放获取数据、软件和工具做出贡献。我们希望 BBCAv2 能够用于多种用途。」

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