ИТ-домой 19 июня, согласно сообщениям CCTV, исследовательская группа Ван Кая и исследовательская группа Сюй Шэнцзинь из Центра передового опыта в области наук о мозге и интеллектуальных технологий Китайской академии наук совместно опубликовали горячие результаты исследования в ведущем международном академическом журнале «Cell».
Исследовательская группа самостоятельно разработала платформу мультимодального анализа изображений «IMC» (Imaging-based Multimodal Характеризация), которая впервые в мире достигла высокоточного одновременного анализа трех типов информации: функциональной активности, трехмерной структуры и молекулярной экспрессии генов одного и того же нейрона.
Мозг состоит примерно из 86 миллиардов нейронов, которые сильно различаются по функциональным реакциям, морфологической структуре и экспрессии генов. Чтобы по-настоящему понять механизм работы мозга, мы должны понять три основных измерения каждого нейрона:
-
Один из них — функция, то есть то, как клетки реагируют на внешние раздражители и обрабатывают информацию;
-
Второй — структура, т. е. конкретная форма клетки и то, как она устанавливает связи с другими нервными клетками;
-
Третий — молекулы, то есть экспрессия генов и белковый состав внутри клеток.
Однако долгое время мировое нейробиологическое сообщество сталкивалось с фундаментальным техническим узким местом: три типа данных о молекулах, структурах и функциях нейронов можно было обнаружить только по отдельности в разных экспериментальных системах. Различное испытательное оборудование и экспериментальные процессы несовместимы друг с другом, в результате чего независимые функциональные, структурные и генетические данные образуют «островки данных», которые невозможно соединить.
Хотя программы по изучению мозга в разных странах накопили большое количество одномодовых данных, эти данные невозможно эффективно сравнивать и анализировать из-за отсутствия соответствия одного и того же нейрона. Ранее, хотя в международных исследованиях сообщалось о технологиях, которые могут обеспечить комбинированное обнаружение двух типов информации, одновременный анализ трех типов информации никогда не приводил к успеху.
Чтобы решить эту проблему мирового уровня, две исследовательские группы Ван Кая и Сюй Шэнцзинь перепроектировали ее на основе базовой технологии и вместе решили проблему. Созданная ими платформа мультимодального анализа IMC открыла полную экспериментальную связь от наблюдения in vivo до генетического тестирования.
Платформа опирается на две основные технологии собственной разработки: первая — это многоплоскостной параллельный двухфотонный микроскоп высокого разрешения, который может полностью восстановить сеть нервных волокон нейронов по всему мозгу, не разрезая мозговую ткань; второй — это технология гибридизации in situ с расширенной двухцветной флуоресценцией, которая позволяет точно определять местонахождение молекул генов в клетках и одновременно обнаруживать 6 генов.
Весь экспериментальный процесс разделен на три этапа: сначала в мозгу бодрствующих мышей в реальном времени регистрируются реакции нейронов на зрительные образы и движения лица; затем сеть нервных волокон одной и той же клетки по всему мозгу полностью восстанавливается; и, наконец, точно фиксируется распределение и содержание всех генов внутри клеток. Трехэтапная операция сохраняет информацию о пространственном положении ячеек во время процесса, гарантируя, что данные из разных категорий могут быть точно сопоставлены и выровнены.
Опираясь на платформу IMC, исследовательская группа использовала первичную зрительную кору мыши в качестве точки входа и успешно собрала данные о 207 нейронах с функциональной активностью in vivo и морфологической информацией, а затем получила полный трехрежимный набор данных из 141 из них. Основываясь на этих действительно гомологичных многомерных данных, команда сделала несколько важных открытий: по сравнению с одномерными данными, сочетание формы клеток и генетической информации может более точно предсказать функциональную реакцию нейронов; Исследование также показало, что положение пространственного распределения информационной РНК (мРНК) в самих клетках представляет собой новое измерение молекулярных особенностей, которое можно использовать для различения различных типов и функций нейронов. Кроме того, команда также обнаружила подтип возбуждающих нейронов, который ранее никогда не был полностью определен. Этот тип клеток также экспрессирует характерные молекулы тормозных нейронов и обладает особыми характеристиками реакции на зрительную стимуляцию, что обновляет понимание академическим сообществом классификации нервных клеток.
Мультимодальные данные одного нейрона, полученные в результате этого исследования, стали доступны во всем мире. Исследовательская группа заявила, что платформа IMC позволяет исследователям анализировать взаимосвязь между молекулярной идентичностью, морфологической структурой и функциональным ответом на основе реальных гомологичных данных. В будущем платформа может быть расширена до большего числа областей мозга, типов клеток и поведенческих парадигм для анализа взаимосвязи между вычислениями, связанными с задачами, структурой цепей и молекулярной идентичностью. Его также можно использовать для изучения функциональных нарушений, изменений связности и изменений молекулярного состояния определенных подтипов нейронов при заболеваниях головного мозга, таких как болезнь Альцгеймера. Это исследование дополнило ключевые экспериментальные инструменты, отсутствующие в Глобальном проекте мозга, и предоставило важную техническую поддержку для создания полной карты мозга и разработки методов целенаправленного вмешательства при энцефалопатии.
IT Home добавляет бумажный адрес:
https://doi.org/10.1016/j.cell.2026.05.041
Отказ от ответственности: внешние ссылки перехода (включая, помимо прочего, гиперссылки, QR-коды, пароли и т. д.), содержащиеся в статье, используются для передачи дополнительной информации и экономии времени выбора. Результаты предназначены только для справки. Это утверждение содержится во всех статьях IT House.
