北京5月9日电 (记者 孙自法)如何看清楚大脑？中国科学家为此基于非人灵长类动物模型，最新研究绘制出猕猴脑部空间组织架构的全景式脑图谱，并将这项对转化到人类具有重要意义与影响的相关研究数据，通过网络面向全球开放共享。
中国科学院自动化研究所5月9日发布消息说，该所脑网络组研究中心团队绘制全新猕猴脑网络组图谱的成果论文，近日已在学术期刊《科学通报》(Science Bulletin)发表，图谱也已在脑网络组研究中心官网开放共享，其相关数据可在“科学数据银行”下载获取。
为什么选猕猴绘制脑图谱
研究团队介绍说，目前，大量脑科学研究将非人灵长类动物研究作为阐明认知神经基础并促进转化医学的核心来源。猕猴作为研究人类认知功能机制和模拟人类脑部疾病的理想模型，其在遗传学、生理学和脑结构上与人类高度相似。因此，一份能够描绘猕猴脑部空间组织架构的全景式脑图谱对于将研究成果从猕猴转化到人类具有重要意义。
这样的图谱可以表征不同区域的特征，包括连接性、结构和几何拓扑等，有助于学界理解脑的功能、发育发展和演化。不过，现有的图谱构建主要集中在特定区域的片段化研究，而全面、标准的全脑尺度猕猴脑图谱却一直难以实现。
在过去几十年中，研究人员尝试创建各种猕猴脑图谱，但多数都仅限于特定层面或特定区域的研究，无法全面揭示脑部组织规律及其功能的多样性。
全新脑图谱有何特色优势
中国科学院自动化所脑网络组研究中心团队长期致力于脑图谱领域的研究，近年来成功绘制首版人类脑网络组图谱，并建立其验证和应用体系，在脑图谱领域达到国际领先水平。
本项研究中，该团队延续“基于脑连接信息绘制图谱”思想，绘制出全新的猕猴脑网络组图谱(MacBNA)，其构建基于高空间和角度分辨率的弥散磁共振成像数据。
全新猕猴脑网络组图谱将猕猴大脑划分为304个精细脑区结构，并定量描绘每个脑区的解剖和功能连接模式，为在宏观尺度上明确大脑的组织模式提供不可或缺的工具。与其他猕猴脑图谱的指标定量比较结果表明，该猕猴脑网络组图谱不仅对脑区进行合理且精细的分区、详细描述每个脑区亚区之间的宏观连接，还能很好表征大脑的连接拓扑模式，并作为可靠的参考系统，能够有效整合多尺度脑图像和多组学信息，从而多模态跨尺度呈现猕猴脑部空间组织架构。
作为一套描绘猕猴脑部空间组织架构的全景式脑图谱，全新猕猴脑网络组图谱还将克服现有图谱的诸多缺陷，包括仅针对特定解剖区域、仅有单一模态信息等局限性。同时，基于相同理论与方法绘制的人类和猕猴脑网络组图谱，将为从猴脑获得的信息和知识有效地迁移到人脑发挥关键作用。
研究有哪些意义与影响
研究团队表示，本项研究利用细胞构筑和介观连接在分区边界、连接准确度两个方面验证了图谱结果的可靠性，揭示出猕猴脑网络组图谱在一定程度上具有生物学意义。
同时，全新猕猴脑网络组图谱还集成影像、染色切片和神经示踪数据，在同一个标准空间中提供宏观连接、介观连接以及组织学信息，这既为全面地理解大脑不同尺度下的属性、探究模态间的关系奠定坚实基础，也为设计开发多模态融合、跨尺度计算等算法建立数据平台。猕猴脑网络组图谱不仅为多层面地理解大脑功能的工作机理提供新的多模态空间地图，也将推动转化医学、跨物种比较和大脑数字建模等重要研究领域发展。
此外，这次研究中的跨模态多尺度数据集还将提供一个开放获取平台，用于解决计算问题，例如建立猕猴数字孪生脑和跨尺度图像配准。脑网络组图谱绘制思想和方法还具有扩展到其他物种进行比较研究的潜力，将在跨物种比较、转化医学和计算建模方面发挥重要作用。
中国科学院自动化所脑网络组研究中心团队表示，脑网络组图谱是脑图谱发展和神经技术进步的必然趋势，也是脑科学、认知科学等相关学科取得突破的关键。
该团队目前正在持续收集数据，以进一步完善猕猴脑网络组图谱，并增加额外的神经示踪和组织切片染色图像。在已有成果基础上，未来脑网络组图谱将沿着跨物种脑图谱、多模态多尺度脑图谱方向发展，为诊断治疗、跨物种研究和启发类脑智能等提供支撑。(完)
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