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中国科大/中科院深圳先进院毕国强团队解析猕猴大脑微米分辨率三维结构

2020-07-26来源:生命科学与医学部


2021年(nian)7月(yue)26日,中(zhong)国(guo)科(ke)学(xue)技术大学(xue)合肥微尺(chi)度物质科(ke)学(xue)国(guo)家研(yan)究中(zhong)心(xin)与生(sheng)命科(ke)学(xue)学(xue)院(yuan)毕国(guo)强教授和刘北明教授率领中(zhong)科(ke)大、中(zhong)科(ke)院(yuan)深(shen)圳先进技术研(yan)究院(yuan)和合肥综合性国(guo)家科(ke)学(xue)中(zhong)心(xin)人(ren)工智能研(yan)究院(yuan)团队通过(guo)自主(zhu)研(yan)发(fa)的高通量三维(wei)荧光成像VISoR技术(shu)和灵长类脑图谱(pu)绘制(zhi)SMART流程,并(bing)与中(zhong)科院(yuan)昆明动物所(suo)胡新天(tian)团队、中(zhong)科院(yuan)深圳先进院(yuan)徐富强团队、以(yi)及(ji)美国麻省(sheng)理工学(xue)(xue)院、南加(jia)(jia)州(zhou)(zhou)大(da)学(xue)(xue)、加(jia)(jia)州(zhou)(zhou)大(da)学(xue)(xue)洛(luo)杉矶分校(xiao)等单位科(ke)学家合作,实(shi)现了对(dui)猕猴(hou)大脑的微米级(ji)分辨(bian)率三维解析。相关(guan)研(yan)究成(cheng)果以High-throughput mapping of a whole rhesus monkey brain at micrometer resolution为题(ti)发表于《自然(ran)·生物技术(shu)》(Nature Biotechnology)。


大(da)(da)脑(nao)(nao)(nao)(nao)功能是(shi)由其近(jin)千亿个神(shen)经细胞(bao),以及细胞(bao)之(zhi)间纤(xian)细而复杂的(de)连接(jie)来(lai)实现(xian)的(de)。要深入理解大(da)(da)脑(nao)(nao)(nao)(nao)的(de)运转机(ji)制(zhi),需要将这(zhei)(zhei)些(xie)(xie)精密连接(jie)结构(gou)解析(xi)出来(lai),就像(xiang)给(ji)大(da)(da)脑(nao)(nao)(nao)(nao)绘制(zhi)一幅(fu)三维(wei)高清地图(tu)(tu)(tu)。脑(nao)(nao)(nao)(nao)图(tu)(tu)(tu)谱解析(xi)是(shi)神(shen)经科(ke)学前沿研究(jiu)领域,而对灵长类(lei)动物的(de)脑(nao)(nao)(nao)(nao)图(tu)(tu)(tu)谱解析(xi)也是(shi)中(zhong)国脑(nao)(nao)(nao)(nao)计(ji)划的(de)一个重点研究(jiu)方(fang)(fang)向。神(shen)经元(yuan)通过轴突纤(xian)维(wei)输(shu)送信息,如(ru)果把这(zhei)(zhei)些(xie)(xie)纤(xian)维(wei)类(lei)比为道(dao)路和(he)(he)河(he)流(liu)(liu),那么大(da)(da)脑(nao)(nao)(nao)(nao)的(de)尺寸就相当(dang)于整个地球的(de)大(da)(da)小(xiao),绘制(zhi)脑(nao)(nao)(nao)(nao)图(tu)(tu)(tu)谱就像(xiang)要把地面上的(de)大(da)(da)小(xiao)道(dao)路以及河(he)流(liu)(liu)的(de)大(da)(da)小(xiao)支(zhi)流(liu)(liu)都测绘出来(lai)。而且因为大(da)(da)脑(nao)(nao)(nao)(nao)是(shi)一个三维(wei)结构(gou),它的(de)内(nei)部每(mei)个地方(fang)(fang)都有跟地球表面同样错综复杂的(de)道(dao)路河(he)流(liu)(liu)。绘制(zhi)大(da)(da)脑(nao)(nao)(nao)(nao)图(tu)(tu)(tu)谱就是(shi)要把这(zhei)(zhei)样一个复杂的(de)三维(wei)结构(gou)进(jin)行精细分(fen)解和(he)(he)描绘。


目(mu)前的脑图谱研究主(zhu)要集中于小(xiao)鼠(shu),国(guo)际通用的成(cheng)像(xiang)技术对其进行(xing)微米分辨率全(quan)脑成(cheng)像(xiang)通常需要数天的时间,而(er)猕猴脑体积为鼠(shu)脑的200倍以上,要在较短时(shi)间(jian)内完成全(quan)脑成像(xiang)是一项极(ji)大(da)的(de)挑战。为(wei)应对这一挑战,团队此(ci)前(qian)在中(zhong)科院“脑功能联接图谱”战略(lve)性(xing)先导专项和科研(yan)仪器研(yan)制项目、以及国家自然科学基(ji)金“情感与记忆(yi)的(de)神经环路基(ji)础”重大(da)研(yan)究计划项目的(de)支持(chi)下,经过数年的(de)攻关,研(yan)发了VISoR高速三维(wei)荧(ying)光(guang)成(cheng)像(xiang)技术(工作于(yu)2019年发表(biao)于《国家(jia)科学(xue)评论》)。这一(yi)技术通过斜截面(mian)扫描照明(ming)与同步成像实现了在样(yang)品连续运(yun)动时进行无模(mo)糊的图像采集,消除了传(chuan)统大(da)样品成像(xiang)需要(yao)在(zai)不(bu)同(tong)的(de)小视野(ye)切换、停(ting)顿(dun)所带来的(de)时间(jian)损失,数据采(cai)集速度比当前通用于(yu)小鼠脑(nao)图(tu)谱绘制的(de)几(ji)种三维(wei)光学成像(xiang)技(ji)术提升数十倍,使得猴脑(nao)图(tu)谱解析成为可能。


除了成(cheng)像(xiang)通量的(de)挑(tiao)战(zhan),对猕猴脑进行高分辨(bian)全脑成(cheng)像(xiang)还面临沟回结构复杂、组织透(tou)明度差等多方(fang)面的(de)困难。团队采取先对离体大脑进行包埋切片(pian)的(de)方(fang)式,使得溶液渗透(tou)效(xiao)率(lv)仅依赖(lai)于切片(pian)厚度,而不受其(qi)大小(xiao)的(de)影响(xiang),并且发展了高折射率(lv)的(de)PuClear组织透明(ming)化方法,对脑片的(de)灰质(zhi)与白(bai)质(zhi)不同部分、不同深度达(da)到均(jun)匀透明(ming)。然后通过改(gai)进的(de)VISoR2系统,最终对猕猴全脑(nao)样品在100小时(shi)内完成1×1×2.5微米三(san)维(wei)分辨率的图像(xiang)采集,项目中两只(zhi)猕猴大(da)脑图像(xiang)原始数据量超(chao)过(guo)了1 PB。由于数(shu)据体积庞大,团队开发了自动(dong)的三维图像拼接技术和渐进式的半自动追踪技术(shu),实现(xian)了猕猴大(da)脑的三维图像重(zhong)建和神(shen)经元(yuan)轴突(tu)纤维的长距离追踪,并在此基础上(shang)发现了前(qian)所未知的猕(mi)猴轴突纤维(wei)投射特性及其(qi)在大脑皮质沟回处转折(zhe)延伸的多种路(lu)径形态(tai)。

   

VISoR技术作为当前世界(jie)最(zui)快(kuai)的(de)大(da)尺(chi)度(du)三维组(zu)织成(cheng)像(xiang)方法,可以(yi)对各(ge)种模(mo)型动(dong)物大(da)脑进(jin)行高(gao)通量、高(gao)精(jing)度(du)的(de)定(ding)量解析,并可扩展至(zhi)其(qi)它组(zu)织器官,在(zai)大(da)规(gui)模(mo)药物筛选、快(kuai)速(su)病理诊断,以(yi)及更大(da)型生(sheng)物样品成(cheng)像(xiang)等领域(yu)都有(you)广阔的(de)应用(yong)前景。这项技术产生(sheng)的(de)超(chao)大(da)规(gui)模(mo)数(shu)据与人(ren)(ren)工(gong)智(zhi)能技术的(de)结合,将(jiang)有(you)望帮助理解人(ren)(ren)类大(da)脑和身体(ti)器官的(de)精(jing)细结构及其(qi)在(zai)疾病中的(de)变化规(gui)律,加速(su)医疗诊断和药物研(yan)发,促进(jin)人(ren)(ren)类健康。


合(he)(he)肥微(wei)尺度物质科(ke)(ke)学国家研(yan)(yan)(yan)究(jiu)(jiu)(jiu)中(zhong)心(xin)博士后、现任(ren)中(zhong)科(ke)(ke)院(yuan)深(shen)圳先进技术(shu)研(yan)(yan)(yan)究(jiu)(jiu)(jiu)院(yuan)副(fu)研(yan)(yan)(yan)究(jiu)(jiu)(jiu)员(yuan)徐放(fang),生(sheng)命科(ke)(ke)学学院(yuan)研(yan)(yan)(yan)究(jiu)(jiu)(jiu)生(sheng)沈燕、丁露(lu)锋、杨(yang)朝宇(yu)是(shi)论(lun)文第一作者。论(lun)文的共(gong)同(tong)作者还包括(kuo)合(he)(he)肥综(zong)合(he)(he)性国家科(ke)(ke)学中(zhong)心(xin)人工智能研(yan)(yan)(yan)究(jiu)(jiu)(jiu)院(yuan)王浩(hao)副(fu)研(yan)(yan)(yan)究(jiu)(jiu)(jiu)员(yuan)、合(he)(he)肥微(wei)尺度物质科(ke)(ke)学国家研(yan)(yan)(yan)究(jiu)(jiu)(jiu)中(zhong)心(xin)祝清源高(gao)级(ji)工程师、徐程副(fu)研(yan)(yan)(yan)究(jiu)(jiu)(jiu)员(yuan)、中(zhong)科(ke)(ke)院(yuan)昆明动(dong)物所胡新天研(yan)(yan)(yan)究(jiu)(jiu)(jiu)员(yuan)、中(zhong)科(ke)(ke)院(yuan)深圳先进院徐富强研究员、麻省(sheng)理(li)工学院Robert Desimone教授(shou)(shou)、加州大学洛杉矶(ji)分校董红卫教授(shou)(shou)、南加州大学张砺教授(shou)(shou)等。毕国(guo)强(qiang)教授(shou)(shou)和刘北(bei)明教授(shou)(shou)是论文的通讯作者。


研究得到中(zhong)国科学院战(zhan)略性先导专项、国家自然科学(xue)基金、广东(dong)省重(zhong)点领域(yu)研(yan)发计(ji)划、深(shen)(shen)圳市脑解析与脑模拟重(zhong)大科技基础设施、深(shen)(shen)港(gang)脑科学(xue)创(chuang)新研(yan)究院(yuan)等项目支持。


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