论文ID
题目：Neuronal wiring diagram of an adult brain
期刊：Nature
IF：69.504
发表时间：2024年10月2日
通讯作者单位：普林斯顿大学
DOI：https://doi.org/10.1038/s41586-024-07558-y
主要内容：
我们所做的、思考或感受到的一切都源于我们大脑中的活动模式，而这反过来又取决于我们的脑细胞如何连接。许多神经科学家认为，了解大脑功能的关键是绘制出大脑的所有神经元和连接——创建一个“连接组”或“接线图”。对于人脑来说，这是一项深不可测的复杂任务，它包含超过 800 亿个神经元和 100 万亿个连接。小果蝇黑腹果蝇的大脑包含的神经元比人类少 100 万倍，但果蝇可以执行复杂的行为，例如导航、学习、决策和社交互动。Dorkenwald 和 Schlegel 描述了成年果蝇大脑的第一个完整连接组——这是一项具有里程碑意义的成就，代表了迄今为止获得的最大连接组。七篇配套论文演示连接组在研究神经加工中的效用，让您一窥该资源将如何改变该领域。
神经元在称为突触的结构处连接，突触使一个神经元的放电能够增强或抑制其他神经元的放电。因此，神经元连接的模式决定了信息如何流经大脑。识别神经元连接的传统方法提供的信息相对粗糙，并限制研究人员一次研究一组神经元。相比之下，全脑连接组提供了完整的地图，提供了任何单个神经元连接的精确信息，以及大脑回路组织方式的全局视图。
尽管已经为一些生物体重建了完整的连接组，特别是蛔虫 秀丽隐杆线虫，成年果蝇的大脑要大数百倍。就在几年前，获得完整的果蝇连接组似乎遥不可及。必须使用电子显微镜对整个大脑进行纳米级分辨率成像，生成数百万张图像，这些图像必须对齐和处理，以重建单个神经元和突触的 3D 形状和位置。根本不存在用于获取和处理这种规模图像的技术。
此外，鉴于所需的大量资源和努力，神经科学家对于获得大规模连接组是否是一个值得的目标存在分歧。这个话题在公共和私人场所进行了辩论，包括在 2016 年的一次研讨会上，该研讨会挑衅性地将辩论话题表述为：“查看大脑的详细布线图就像通过识别所有水分子的位置来测量一杯茶的温度。换句话说，大脑微结构的静态图片能否提供对更高层次信息处理动态的洞察？
到目前为止组装的连接组表明答案是肯定的。这些包括秀丽隐杆线虫连接组和部分果蝇连接组于 2020 年发布，它包含果蝇大脑的很大一部分，代表了秀丽隐杆线虫（25,000 个神经元）的规模（约 302 个神经元）的显着进步。这些连接组为研究人员提供了宝贵的资源，以追踪神经回路，生成有关其功能的假设，并创建基于实际连接的电路模型。与全基因组测序的类比是恰当的：基因组和连接组本身都无法解决问题，但它们提供了一个结构基础，从中可以产生功能见解。
在这个目标的推动下，一组研究人员启动了 FlyWire 项目，这是一项重建果蝇大脑完整连接组的大规模工作。该项目依赖于 2018 年使用新发明的成像技术收集的电子显微镜图像。FlyWire 团队开发了精确对齐图像的方法，然后使用机器视觉自动重建单个神经元。为了纠正错误，FlyWire 团队为世界各地的研究人员和志愿者构建了一个计算基础设施，用于校对神经元重建，如果由一个人全职工作完成，这项工作将需要 33 年。然后，FlyWire 整合了来自单独研究的数据，这些研究分析了电子显微镜图像以识别突触并确定每个突触是否可能是兴奋性的或抑制性的。最终，这项巨大的努力成功地重建了一个完整的果蝇脑连接组（图 1a），包括大约 140,000 个神经元和 5450 万个突触，由 Dorkenwald 及其同事报告。
只有当研究人员能够轻松识别感兴趣的神经元时，连接组才有用。为了解决这个问题，Schlegel 等人。为每个神经元分配一组与其形态（细胞形状）和发育起源相关的标签。这项工作的大部分集中在将每个神经元分配给一种“细胞类型”——一组具有相似形态和连接的神经元，代表神经处理的功能单元（图 1b）。该研究确定了 8,400 多种细胞类型，生成了一个神经元图谱，该图谱代表了果蝇大脑的第一个完整“零件清单”，并且可能是有史以来提出的最大细胞类型图谱。
完整的连接组数据集，包括电子显微镜图像、连接和细胞注释，可在线免费获得（参见 flywire.ai）。自 2020 年参与的 FlyWire 实验室获得初始数据以来，该连接组已被用于 50 多篇出版物中。现在数据集已经公开发布，预计几乎所有关于果蝇神经加工的研究都将以某种方式依赖于连接组。
本期《自然》杂志上的七篇论文展示了我们可以获得什么。例如，Lin 对连接组进行统计分析，以表征其网络特性并识别具有表明重要功能作用的连接神经元。这些神经元包括接收大量输入的“集成器”，这表明它们结合了不同类型的信息;以及具有大量输出的“广播公司”，这表明它们可以广泛传输信号以协调不同电路的活动。Sapkal 使用连接组来识别导致果蝇停止行走的神经回路，揭示了在不同环境中招募的平行通路。Shiu 使用 ConnectOme 来应对更雄心勃勃的挑战：创建一个计算模型来模拟全脑活动。作者专注于味觉加工的途径，实证测试了该模型的 164 个预测，发现其准确率超过 90%，表明基于连接组的模拟可以提供对大脑功能的洞察。
总之，这一系列研究定义了一个开创性的里程碑，它将改变果蝇神经科学。多年来花在解剖实验上追踪连接性的工作将被 FlyWire 网站上的几下点击所取代（图 1c）。此外，研究人员可以开始制定受连接知识限制的大脑功能模型——这与以前可以提出任何合理模型的时代不同。
当然，也有局限性：连接组来源于一只苍蝇;它表示单个快照;它只揭示了突触连接，而不揭示了神经元交流的其他方式，例如电连接或非突触化学信号。随着技术的进步和更多连接组的出现，其中一些限制将被克服。确实——就像 1990 年代的基因组测序项目一样— 对果蝇连接组的追求推动了技术和概念的进步，这将有助于重建和解释果蝇和其他物种的未来连接组。
原文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-024-07558-y
AI辅助科研
1.还没有分子靶标？通过AI查询文献大数据，免费为你查出与【 您的研究方向】关联的分子靶标，并给出相关的2024年的参考文献10篇
2. 免费为大家做一份SCI文章或国自然研究选题，提供3个选题（包含题目，背景，创新点，拟解决的问题，10篇核心英文参考文献），帮你拓展科研思路。
只要扫码私信发给我研究方向与4个核心关键词就可以做一份。
研究进展报告案例两份示图
单细胞班的学员可以免费选择一个，非单细胞班的学员完成分享微信朋友圈后免费选一个，扫码发分享截屏领取
国自然试听课来扫码申请！
本次国自然试听课全程录像，如需要回看录像的，请扫码下方二维码免费领取
