記者日前從海南大學(xué)獲悉，該校校長(zhǎng)駱清銘院士團(tuán)隊(duì)聯(lián)合華中科技大學(xué)，研發(fā)出全腦細(xì)胞架構(gòu)解析平臺(tái)，能夠獲取小鼠全腦的連續(xù)圖像，繪制出20種關(guān)鍵類型細(xì)胞的全腦三維分布圖，揭示腦區(qū)存在精細(xì)組織模式及大腦皮層與小腦的神經(jīng)信號(hào)平衡機(jī)制。這一突破為全球腦科學(xué)研究提供了統(tǒng)一、可靠的研究參考體系，相關(guān)研究成果日前發(fā)表在國(guó)際學(xué)術(shù)期刊《自然·通訊》上。

哺乳動(dòng)物大腦作為自然界最復(fù)雜的生物網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，其神經(jīng)元的精準(zhǔn)定位與組織模式是構(gòu)建神經(jīng)環(huán)路、保障大腦正常生理功能的關(guān)鍵。然而長(zhǎng)期以來(lái)，大腦細(xì)胞結(jié)構(gòu)研究受到相關(guān)技術(shù)限制，對(duì)細(xì)胞在全腦范圍內(nèi)的空間分布規(guī)律、組織模式及功能關(guān)聯(lián)性，始終缺乏系統(tǒng)性的認(rèn)知。

針對(duì)這一瓶頸，駱清銘院士團(tuán)隊(duì)成功研發(fā)了全腦細(xì)胞架構(gòu)解析平臺(tái)，整合轉(zhuǎn)基因小鼠模型與熒光顯微光學(xué)切片斷層成像技術(shù)，獲取了小鼠全腦的連續(xù)高分辨率圖像，達(dá)到了前所未有的清晰度和數(shù)據(jù)完整性。基於該平臺(tái)，研究團(tuán)隊(duì)繪制完成20種關(guān)鍵類型細(xì)胞的全腦三維分布圖，實(shí)現(xiàn)了對(duì)腦內(nèi)所有單個(gè)標(biāo)記細(xì)胞的清晰識(shí)別，並將其精準(zhǔn)映射到參考腦模板中。

與傳統(tǒng)生物學(xué)依賴解剖形態(tài)觀察的研究模式不同，研究團(tuán)隊(duì)創(chuàng)新性地融入生物信息學(xué)分析方法，借助高分辨率三維細(xì)胞分布圖譜和大規(guī)模無(wú)監(jiān)督聚類算法，將小鼠全腦劃分為均勻三維網(wǎng)格並歸為不同簇，再將這些簇映射至參考腦模板，對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘。這一方法幫助研究人員在已知腦區(qū)內(nèi)發(fā)現(xiàn)獨(dú)特的三維組織模式，提示大腦可能存在更精細(xì)的功能分區(qū)。此外，通過(guò)全腦尺度的信息學(xué)整合分析，該研究還揭示了大腦皮層整體偏向“興奮性”神經(jīng)信號(hào)，小腦則偏向“抑制性”神經(jīng)信號(hào)，這一平衡機(jī)制，為相關(guān)疾病研究提供了全新視角。

該研究成果不僅填補(bǔ)了全腦單細(xì)胞分辨率分布圖譜的國(guó)際空白，更從技術(shù)方法與理論認(rèn)知兩方面推動(dòng)腦科學(xué)研究從傳統(tǒng)的“宏觀描述”階段邁向精準(zhǔn)化的“精細(xì)解析”階段，以創(chuàng)新信息學(xué)范式推動(dòng)腦科學(xué)研究突破傳統(tǒng)生物學(xué)的局限。其構(gòu)建的研究平臺(tái)與形成的共享數(shù)據(jù)集，將為后續(xù)神經(jīng)環(huán)路解析、腦疾病發(fā)病機(jī)制探索及潛在藥物靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)奠定重要基礎(chǔ)，具有顯著的科學(xué)價(jià)值與臨床轉(zhuǎn)化潛力。

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