據(jù)國(guó)外媒體報(bào)道，冷泉港實(shí)驗(yàn)室研究人員開發(fā)出了一種名為MAPseq（基于測(cè)序技術(shù)的多路分析）技術(shù)的新方法，可以對(duì)大腦皮層的神經(jīng)元以及彼此之間的復(fù)雜聯(lián)系進(jìn)行精確映射，繪制出能夠用于各種神經(jīng)學(xué)研究的精確腦圖。這或?qū)⑼苿?dòng)神經(jīng)科學(xué)的飛速發(fā)展。

　　神經(jīng)學(xué)家托尼·扎多爾（Tony Zador）坐在他位于冷泉港實(shí)驗(yàn)室的院區(qū)辦公室內(nèi)，將桌上的電腦顯示器轉(zhuǎn)向我，展示一個(gè)復(fù)雜的矩陣圖。這看起來像是不同顏色和漸變圖案組成的矩陣圖。扎多爾漫不經(jīng)心地說道：“當(dāng)我告訴人們我找到了成千上萬個(gè)神經(jīng)元連接，并向他們展示這個(gè)的時(shí)候，他們只是會(huì)說‘呃？’但是當(dāng)我向人們展示這個(gè)時(shí)......”，他點(diǎn)擊屏幕上的一個(gè)按鈕，顯示器上出現(xiàn)了一個(gè)透明大腦的三維模型，沿著中軸線不斷旋轉(zhuǎn)，其間充滿不計(jì)其數(shù)的節(jié)點(diǎn)和線條。 “他們立馬會(huì)說‘那是什么！'”。

　　扎多爾向我展示的是關(guān)于小鼠大腦皮層的50,000個(gè)神經(jīng)元連接圖。它清楚地表明每個(gè)神經(jīng)元的細(xì)胞體所處的位置，它們的神經(jīng)元突觸向哪里延伸。此前從未有人繪制出這種尺寸和細(xì)節(jié)的神經(jīng)映射。扎多爾放棄了使用熒光標(biāo)記神經(jīng)元的傳統(tǒng)腦圖映射方法，轉(zhuǎn)而采用了一種不尋常的方法，這種方法有效利用了長(zhǎng)島冷泉港分子生物學(xué)研究的成果。他利用一些基因組信息將一個(gè)獨(dú)特的RNA序列或“條形碼”注入到每個(gè)單獨(dú)的神經(jīng)元中，然后像切蛋糕一樣切成塊狀的立方體，最后將這些細(xì)微的碎片放入DNA測(cè)序儀進(jìn)行分析。結(jié)果是以單個(gè)神經(jīng)元細(xì)胞的分辨率水平上繪制了小鼠大腦皮層中50,000個(gè)神經(jīng)元的三維渲染模型。

　　這件作品堪稱扎多爾的巨作，目前仍在完善中。但是最近在發(fā)表在在著名科學(xué)雜志《自然》上的一篇論文中，扎多爾和他的同事們表明，這種稱為MAPseq（基于測(cè)序技術(shù)的多路分析）的技術(shù)可以用來發(fā)現(xiàn)新的細(xì)胞類型和前所未有的映射模式。該論文還表明，與傳統(tǒng)的熒光技術(shù)相比，這種新的高通量映射方法在精確度上有很強(qiáng)的競(jìng)爭(zhēng)力。據(jù)悉，熒光技術(shù)的是目前關(guān)于繪制腦圖的黃金標(biāo)準(zhǔn)，但只是在分析少量神經(jīng)元上的效果最佳。

　　這個(gè)項(xiàng)目是作為一名神經(jīng)生理學(xué)家的扎多爾在“日常工作”期間遇到的難題中誕生的。扎多爾研究嚙齒類動(dòng)物的聽覺決策：它們的大腦如何聽到聲音，處理音頻信息并決定相應(yīng)的行為方式。電生理記錄以及解決這些問題的其他傳統(tǒng)工具使得扎多爾這位有數(shù)學(xué)專長(zhǎng)科學(xué)家并不滿意其結(jié)果。扎多爾認(rèn)為，根本問題在于我們對(duì)神經(jīng)元回路的了解不夠，這就是他追求“第二份工作”，創(chuàng)造大腦成像工具的原因。

　　腦圖映射技術(shù)的最新進(jìn)展是由艾倫腦圖譜(Allen brain Atlas)所體現(xiàn)的。通過多個(gè)實(shí)驗(yàn)室歷經(jīng)多年的研究，艾倫腦圖譜開發(fā)費(fèi)用高達(dá)2500萬美元。艾倫·阿特拉斯(Allen Atlas)是一種被稱為“大容量連接圖譜”(bulk connectivity Atlas)的小鼠腦圖，因?yàn)樗梢宰粉櫼阎纳窠?jīng)元亞群，同時(shí)也可以預(yù)測(cè)特定群體神經(jīng)元的行為。它對(duì)研究人員非常有用，但它不能區(qū)分不同群體或神經(jīng)元亞群間的細(xì)微差別。

　　如果我們想知道小鼠是如何聽到尖銳的高音，并且清楚了解其大腦皮層如何做出應(yīng)激反應(yīng)以及存儲(chǔ)記憶的話，那么我們就需要有一張關(guān)于小鼠大腦皮層神經(jīng)元的清晰圖譜。在扎多爾看來，正是因?yàn)槲覀內(nèi)狈?duì)神經(jīng)回路的清晰認(rèn)識(shí)，從而部分上導(dǎo)致了人們治療精神疾病方面沒有什么太多的進(jìn)展，還有人工智能并不是那么聰明。

　　斯坦福大學(xué)神經(jīng)科學(xué)家斯圖斯·凱布舒爾(JustusKebschull)是論文的作者之一，也曾是扎多爾實(shí)驗(yàn)室的一名研究生。他表示，在不了解神經(jīng)元回路的情況下研究神經(jīng)科學(xué)就像“試圖從外部觀察計(jì)算機(jī)是如何運(yùn)行的，插上一個(gè)電極就試圖搞清楚一切......如果我們根本不知道硬盤驅(qū)動(dòng)器連接到處理器，或者USB接口為整個(gè)系統(tǒng)提供輸入，那么就很難理解計(jì)算機(jī)中所發(fā)生的事情。“

　　扎多爾關(guān)于MAPseq的靈感來自于另一種名為Brainbow的腦圖技術(shù)。后者在哈佛大學(xué)Jeff Lichtman實(shí)驗(yàn)室中應(yīng)用成效明顯，它使用不同的熒光染料組合同時(shí)對(duì)200個(gè)單一神經(jīng)元進(jìn)行遺傳標(biāo)記，結(jié)果是形成了一個(gè)引人入勝，五彩繽紛的神經(jīng)元連接畫面，詳細(xì)展示了軸突和神經(jīng)元細(xì)胞體的復(fù)雜連接。這項(xiàng)開創(chuàng)性的研究給神經(jīng)科學(xué)家以希望，認(rèn)為建立大腦神經(jīng)元完整連接的愿望很快就會(huì)成為現(xiàn)實(shí)。不幸的是，實(shí)踐中技術(shù)的局限性在于，研究人員通過顯微鏡只能分辨出大約五到十種不同的顏色，這不足以涵蓋大腦皮層中的多個(gè)神經(jīng)元連接，從而一勞永逸地解決多種神經(jīng)元的映射難題。

　　然而扎多爾頭腦中出現(xiàn)了不同的想法。他意識(shí)到，如果研究人員能夠利用高通量基因組測(cè)序技術(shù)不斷進(jìn)步的速度和日益縮減的成本，那么關(guān)于神經(jīng)元連接復(fù)雜性的挑戰(zhàn)就會(huì)被人們克服。 “這就是數(shù)學(xué)家所謂的將問題簡(jiǎn)化到能夠解決的程度?！彼忉屨f。

　　在MAPseq技術(shù)中，研究人員給實(shí)驗(yàn)小鼠注射攜帶各種已知RNA序列或“條形碼”的基因改造病毒。在一周或更長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)，病毒會(huì)在動(dòng)物體內(nèi)繁殖，使每個(gè)神經(jīng)元都有一些關(guān)于這些RNA序列的獨(dú)特組合。當(dāng)研究人員把大腦切成小塊時(shí)，RNA序列可以幫助他們追蹤切片中的單個(gè)神經(jīng)元。

　　Zador的實(shí)驗(yàn)室和倫敦大學(xué)學(xué)院神經(jīng)科學(xué)家Thomas Mrsic-Flogel領(lǐng)導(dǎo)的一個(gè)團(tuán)隊(duì)首先使用MAPseq技術(shù)追蹤鼠類視覺系統(tǒng)中近600個(gè)神經(jīng)元的映射。與老鼠大腦中的數(shù)千萬個(gè)神經(jīng)元相比，600個(gè)神經(jīng)元是一個(gè)合適的開端。但是研究人員想到的實(shí)驗(yàn)?zāi)康暮屠碛墒浅渥愕模核麄冋趯ふ掖竽X連線模式中是否存在可能對(duì)其功能有用的信息結(jié)構(gòu)。目前流行的理論是，在掌管視覺的大腦皮層中，單個(gè)神經(jīng)元會(huì)從諸如眼睛等器官收集特定信息——比如關(guān)于視場(chǎng)中物體的邊緣，或者是物體的運(yùn)動(dòng)方向。然后神經(jīng)元將信號(hào)發(fā)送到大腦中專門處理該類信息的單個(gè)對(duì)應(yīng)區(qū)域。

　　為了驗(yàn)證這一理論，該小組首先通過將遺傳編碼的熒光染料插入單個(gè)細(xì)胞中，以傳統(tǒng)方式映射了小鼠大腦皮層中的少量神經(jīng)元。然后，他們用顯微鏡追蹤這些神經(jīng)元細(xì)胞是如何從主要視覺皮層（接受眼睛輸入的大腦區(qū)域）延伸到大腦其他地方的。他們發(fā)現(xiàn)神經(jīng)元的軸突延展開來，并同時(shí)向許多區(qū)域發(fā)送信息，從而推翻了神經(jīng)元一對(duì)一映射理論。

　　接下來，他們開始研究這些映射是否有規(guī)律可循。他們使用MAPseq技術(shù)來追蹤591個(gè)神經(jīng)元的映射，發(fā)現(xiàn)這些神經(jīng)元延展開來并支配多個(gè)目神經(jīng)元。該研究團(tuán)隊(duì)觀察到軸突的分布是有規(guī)律的：例如，一些神經(jīng)元總是將軸突延伸到區(qū)域A，B和C，但從未到達(dá)D和E.

　　這些結(jié)果表明，視覺系統(tǒng)包含令人眼花繚亂的交叉連接，并且這些連接的模式比一對(duì)一映射更為復(fù)雜。凱布舒爾指出，“更高級(jí)的視覺區(qū)域不只是獲得專門為它們量身定制的信息，”相反，它們會(huì)共享許多相同的輸入信息，“所以它們對(duì)信息的處理可能會(huì)相互關(guān)聯(lián)?！?/p>

　　然而，某些神經(jīng)元軸突向特定區(qū)域延伸的事實(shí)也意味著在視覺皮層內(nèi)存在一些尚未被識(shí)別的特殊神經(jīng)元細(xì)胞。凱布舒爾說這張腦圖就像是一張藍(lán)圖，可以讓后來的研究人員了解這些細(xì)胞在做什么。 “MAPseq技術(shù)允許你映射出硬件連接 ......一旦我們了解了硬件，我們就可以開始研究軟件，或者研究計(jì)算如何進(jìn)行，”他說。

　　MAPseq在映射腦圖方面的速度和成本具有客觀的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)：根據(jù)扎多爾的說法，這項(xiàng)技術(shù)能夠在一到兩周的時(shí)間內(nèi)處理10萬個(gè)神經(jīng)元，且只需花費(fèi)1萬美元。這要遠(yuǎn)遠(yuǎn)快于傳統(tǒng)的映射方法，成本也是后者的一小部分。

　　這樣的優(yōu)勢(shì)將使得映射和比較大腦神經(jīng)回路更加可行。目前對(duì)精神分裂癥以及自閉癥的研究表明其與大腦中神經(jīng)元連接不同有關(guān)。但由于現(xiàn)有的工具不能捕捉足夠的神經(jīng)連接細(xì)節(jié)，讓研究人員無從下手。可以想象，在MAPseq技術(shù)的幫助下，研究人員能夠繪制出關(guān)于小鼠的腦圖，并將其與有各種典型精神類疾病的腦圖進(jìn)行比對(duì)研究。艾倫腦科學(xué)研究所結(jié)構(gòu)科學(xué)部門執(zhí)行主任曾鴻奎 (Hongkui Zeng)表示：“很多精神疾病都是由神經(jīng)元回路層面的問題引起的。而關(guān)于神經(jīng)元的連接信息會(huì)告訴你的研究重點(diǎn)在哪里。”

　　這種高通量的映射方式還可以讓科學(xué)家收集大量神經(jīng)學(xué)數(shù)據(jù)，并尋找反映大腦工作原理的模型。 索爾克研究所（Salk Institute）分子神經(jīng)生物學(xué)家Sreekanth Chalasani說：“托尼所做的就是以一種客觀方式來觀察大腦。正如人類基因組圖譜為測(cè)試基因?qū)W假說以及尋找基因序列和相應(yīng)功能提供了基礎(chǔ)架構(gòu)，托尼的方法也為“大腦結(jié)構(gòu)研究”產(chǎn)生了同樣的影響。

　　人類基因組圖譜目前還無法完全解釋生物學(xué)方面的所有奧秘，但它確實(shí)在分子層面上研究生物學(xué)開辟了新的道路。同樣，在目前的開發(fā)狀態(tài)下，MAPseq還無法提供任何所標(biāo)記神經(jīng)元的功能以及位置信息，也無法顯示哪些神經(jīng)元在相互交流。但是扎多爾計(jì)劃盡快添加此類功能。他還與研究大腦各個(gè)部分的科學(xué)家合作進(jìn)行研究。

　　“我認(rèn)為，我們完全可以從連通性中獲得見解。但就像基因組本身也很枯燥，但卻為生物學(xué)帶來了變革。這就是我很興奮的原因，”扎多爾說，“我希望它能為該領(lǐng)域的下一代工作打下基礎(chǔ)?！?/p>