作者：轉化醫學平台
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經過三年密集的數據收集和仔細繪製，研究人員的工作完成了。 他們繪製的複雜地形，包括所有的山峰、峽谷和邊界，只有半英寸長，重量還不及一粒軟糖：實驗室老鼠的大腦。
在近日發表在Cell雜誌上的一篇論文中，艾倫研究所的製圖師描述了這一製圖特徵--第三代艾倫小鼠大腦通用坐標框架的第三次疊代（Allen Mouse Brain Common Coordinate Framework），或稱CCFv3 (https：//portal.brainmap.org/)，這是一個完整的、高解析度的小鼠大腦三維地圖集。
該框架的創造者表示，該框架將成為神經科學領域的一個參考圖譜。老鼠被廣泛應用於生物醫學研究。他們的大腦包含大約1億個細胞，這些細胞分布在數百個不同的區域。隨著神經科學數據集變得越來越大、越來越複雜，大腦的公共空間地圖變得越來越重要，將許多不同類型的數據精確地放置到一個普通的3-D空間進行比較和關聯的能力也變得越來越重要。
把它想像成神經科學領域的手機GPS。GPS(和新的大腦圖譜)會告訴你你所在的位置，而不是根據你在周圍看到的東西在紙質地圖上手動搜索你的位置。對於包含成千上萬條不同信息的數據集來說，共同的協調點集--以及為這些協調點找到相應的大腦地標--是至關重要的。
圖片來源：Cell
該研究共同通訊作者之一、艾倫研究所的艾倫腦科學研究所高級技術負責人Lydia Ng博士說道："在過去，人們會用眼睛來定義大腦的不同區域。隨著越來越多的數據，人工管理不再適用。就像我們有一個參考的基因組序列一樣，你需要一個參考解剖學數據。"Allen腦科學研究所神經解剖學副主任Julie Harris博士是該研究的另一個通訊作者。
整個大腦的研究
全腦CCFv3建立在2016年發布的部分版本的基礎上，該版本繪製了小鼠大腦最外層的整個皮層。以前的地圖集是解析度較低的3-D地圖，而CCFv3的解析度足夠高，可以精確定位單個細胞的位置。最新的全腦圖譜自2017年末開始向公眾開放，幾個不同的神經科學團隊已經開始使用它。
華盛頓大學(University of Washington)的助理教授、艾倫腦科學研究所的領導人Nick Steinmetz博士在最近的一項研究中使用了該圖譜，該研究觀察了小鼠在實驗室測試中看到的不同圖像之間進行選擇時的神經元活動。這項研究使用了神經像素，這是一種微小的電子探針，可以同時捕捉跨越幾個不同大腦區域的數百個神經元的活動。
Steinmetz說，當他們分析數據時，很明顯，大腦參與視覺選擇的部分比他們之前意識到的要多。他們必須有一個大局觀，CCFv3幫助他們一起看所有的結果。
Steinmetz說："圖集是一個非常必要的資源，它支持了在大腦層面進行研究的想法。當你從大腦的數百個部位進行記錄時，就引入了一種新的調查規模。你必須對所有的位點有一個更大的視野，而CCF使這成為可能。"
一個不斷發展的地圖集
為了製作地圖集，研究人員將大腦分解成微小的虛擬3-D塊，即所謂的體素，並為每個塊分配一個唯一的坐標。3-D模型的數據來自於近1700種不同動物的平均大腦解剖結構。研究小組隨後將每一個體素分配到老鼠大腦中數百個不同的已知區域，在不同區域之間小心地畫出邊界。研究人員說，提供給地圖集這兩個方面的數據集來自過去幾年在艾倫研究所進行的幾種不同類型的實驗。地圖集包含不同類型的數據，這使得它在參考大腦地圖集中獨具一格。
在歷史上，大腦地圖集是用2-D繪製的，從不同深度觀察大腦，並將它們排列起來。對於某些類型的數據，這種形式的大腦圖譜工作得很好。但對於觀察整個大腦的神經元活動或細胞特徵的現代神經科學研究來說，三維地圖集提供了更好的背景。
圖片來源：Allen Institute for Brain Science
研究人員說，未來地圖集的更新可能會依賴於機器學習或其他形式的自動化，而不是像當前版本那樣需要費力的人工管理。
Harris說："正如我們現在所知，地圖集應該是不斷演變的生命資源，因為隨著我們對大腦組織方式的了解越來越多，我們將需要更新。以一種自動的、不帶偏見的方式建造地圖集，是地圖集領域可能發生變化的地方。"
參考資料： A new high-resolution， 3-D map of the whole mouse brain Cell， Wang， Ding， and Li et al.： "The Allen Mouse Brain Common Coordinate Framework：A 3D Reference Atlas" DOI：10.1016/j.cell.2020.04.007
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