近日，人類大腦計劃（HBP）的一支國際研究團隊成功繪制出了獼猴大腦中的神經遞質受體地圖，定義了大腦的關鍵組織原則，并揭示了其在區分內部思維和外部影響生成的情緒中的潛在作用。

該團隊通過HBP的EBRAINS基礎設施，將研究結果免費提供給神經科學界，架起了連接從微觀到整個大腦的神經科學不同層面的橋梁。布里斯托爾大學計算機科學系的肖恩弗勞迪斯特-沃爾什博士解釋道：“將大腦比作一座城市。近年來，大腦研究一直關注于研究其道路，但在這項研究中，我們繪制了迄今為止最詳細的交通信號燈圖譜，即神經遞質受體，它們控制信息流動…我們的研究旨在創建迄今為止最詳細的這些‘交通信號燈’地圖…我們發現了這些‘交通信號燈’如何排列的模式，幫助我們理解它們在知覺、記憶和情緒中的功能。這就像找到了一座城市交通流動的關鍵，為我們了解正常大腦的運作方式打開了令人興奮的可能性。將來，其他研究人員可能會利用這些地圖來針對特定的大腦網絡和功能開發新的藥物。”

弗勞迪斯特-沃爾什博士是該團隊在《自然神經科學》上發表的文章的主要作者，該文章名為“獼猴皮質中神經遞質受體表達的梯度”。該合作研究還包括來自Jlich研究中心、杜塞爾多夫海因里希-海涅大學、布里斯托爾大學、紐約大學、兒童心靈研究所和巴黎城市大學的研究人員。

【資料圖】

神經遞質受體是大腦信號傳遞的關鍵分子。在神經元內部，信息傳遞通過軸突的電信號進行。但神經元之間的信息傳遞通常需要釋放被稱為神經遞質的分子到細胞外空間，并結合目標神經元上的受體。

在這項報道的研究中，HBP團隊利用體外受體顯影法，在獼猴大腦的非常薄的切片上繪制了神經遞質受體的密度。他們測量了109個獼猴皮質區域中14種神經遞質受體的密度，然后將這些數據與多個結構參數整合到神經成像模板中。

為了發現這一龐大數據中的模式，他們應用了統計技術，并結合專業解剖知識使用現代神經成像技術。這使他們能夠揭示受體模式、腦連接和解剖之間的關系。研究人員發現每個神經元存在一條主要梯度和一條次要梯度的受體表達。換句話說，通過繪制皮質上的受體密度，他們確定了兩種主要排列方式，揭示了皮質的分子和神經元組織之間的聯系。他們指出：“我們發現了一個主要的受體表達梯度沿皮質等級逐漸增加。這個受體梯度將感覺和認知網絡分開。”“次要梯度將背側注意力網絡與默認模式網絡和顯著網絡分開。第二個受體梯度還將活動與社會情緒和數字空間功能分開。”

作為本研究的資深作者，由于很多時候大腦的解剖結構相對靜態，了解大腦如何適應不斷變化的世界是神經科學面臨的重要挑戰之一。然而，研究團隊指出，僅有連接性還不足以解釋神經回路動力學背后的大腦功能。他們指出，突觸連接的功能影響取決于受體。他們寫道：“為了補充對連接組的映射的持續努力，我們需要一個系統的受體密度圖譜，以跨皮質提供關鍵的分子和系統組織聯系。”

通過理解大腦中的受體組織，希望能夠更好地將大腦活動、行為和藥物作用聯系起來。由于受體是藥物的靶點，這項研究未來可能指導開發針對特定腦功能的新治療方法。弗勞迪斯特-沃爾什補充說：“接下來，我們計劃利用這些數據集開發大腦的計算模型…這些以大腦為靈感的神經網絡模型將幫助我們理解正常的知覺和記憶，以及像精神分裂癥患者或服用‘迷幻蘑菇’等物質影響下的人群的差異。”“我們還計劃更好地整合跨物種的發現，將在嚙齒動物中進行的詳細的電路水平神經科學研究與人類觀察到的大規模腦活動相連接。”

通過將神經成像數據與其他多種解剖和功能數據整合到常見的大腦皮層空間中，研究人員為不同物種間的研究加速了進程。Palomero-Gallagher博士表示：“這些數據將免費提供給神經科學界，以便其他計算神經科學家使用，以創建其他生物學模型。”這項研究產生的部分數據已經被應用于一個關于多巴胺如何將信息傳遞到額頂葉工作記憶網絡的計算模型中。

正如作者們總結的：“這里呈現的受體數據以及連接性數據可以為大規模的腦功能模型和理論提供解剖學基礎。未來的大規模腦功能理論可能揭示靈活的高級認知是如何沿著主要的受體梯度產生的。”這項工作有望加快物種間的轉化研究進展。Palomero-Gallagher表示，這些數據對于幫助研究人員將大腦活動、行為和藥物作用聯系起來具有重要意義。

編輯：王洪

排版：李麗

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