神經(jīng)科學(xué)的一項長(cháng)期目標是探究微觀(guān)尺度上的分子和細胞結構如何導致大腦區域之間的宏觀(guān)交流。近日，發(fā)表在《自然神經(jīng)科學(xué)》上的一項研究首次識別出數百種大腦蛋白，這些蛋白能解釋人類(lèi)大腦功能連接及其結構變異間的個(gè)體差異。

“神經(jīng)科學(xué)的核心目標是構建一個(gè)理解大腦的理論，以描述機體認知和行為的機制基礎。”阿拉巴馬大學(xué)伯明翰分校神經(jīng)學(xué)系副教授Jeremy Herskowitz博士表示，他與紐約州立大學(xué)上州醫學(xué)大學(xué)的 Chris Gaiteri博士共同擔任這項研究的通訊作者。“這項研究展示了將來(lái)自不同生物物理尺度的數據進(jìn)行整合，從而實(shí)現對機體大腦連接的分子理解的可能性。”

通過(guò)宗教秩序研究和 Rush 記憶與老齡化項目，研究團隊將蛋白質(zhì)和mRNA的分子尺度與大范圍神經(jīng)影像的功能和結構磁共振成像有效結合。

Herskowitz、Gaiteri及其團隊研究了來(lái)自98名ROSMAP參與者的大腦樣本及其數據，數據類(lèi)型包括靜息態(tài)功能性磁共振成像（fMRI）、結構性磁共振成像、遺傳學(xué)、樹(shù)突棘形態(tài)學(xué)、蛋白組學(xué)及大腦額上回和顳下回的基因表達測量。

圖片信息：研究概述。

“基于個(gè)體內功能連接模式的穩定性，我們假設可以將分子數據與同一人群的神經(jīng)影像數據結合，以?xún)?yōu)先考慮大腦連接背后的分子機制。”Herskowitz說(shuō)道。

在這項研究中，研究人員對每種組學(xué)、細胞及神經(jīng)影像數據類(lèi)型進(jìn)行了詳細描述，然后使用計算聚類(lèi)算法整合不同的數據類(lèi)型。

研究的關(guān)鍵在于利用中間尺度的測量——樹(shù)突棘形態(tài)學(xué)，即棘突的形狀、大小和密度——將分子尺度與腦全局神經(jīng)影像尺度連接起來(lái)。整合樹(shù)突棘形態(tài)學(xué)以為蛋白組和轉錄組信號提供背景，對檢測蛋白質(zhì)與功能連接的關(guān)系至關(guān)重要。“起初，蛋白質(zhì)和RNA的測量無(wú)法解釋個(gè)體之間的功能連接差異；然而，當我們整合樹(shù)突棘形態(tài)后，分子與大腦區域間的交流便變得清晰。”Herskowitz表示。

圖片信息：這是朝著(zhù)理解大腦邁出的一步，大腦最終描述了人類(lèi)認知和行為的機制基礎。

樹(shù)突是神經(jīng)元主體的分支延伸，能夠接收來(lái)自其他神經(jīng)元的電脈沖。每個(gè)樹(shù)突可以有成千上萬(wàn)的稱(chēng)為棘突的小突出部分。每個(gè)棘突的頭部可以形成一個(gè)接觸點(diǎn)，稱(chēng)為突觸，從而接收來(lái)自其他神經(jīng)元軸突的電脈沖。樹(shù)突棘在形成新突觸的過(guò)程中可以迅速改變形狀或體積，這是大腦可塑性的一部分，而棘突的頭部在結構上支持突觸后密度。根據三維結構，棘突可以分為多種形狀亞類(lèi)，例如細長(cháng)型、蘑菇型、短粗型或指狀突。Herskowitz及其團隊在另一項研究中使用ROSMAP樣本表明，年長(cháng)者的記憶保持更多依賴(lài)于棘突頭部的品質(zhì)，而非大腦中突觸的數量。

在這項最新研究中，研究人員識別出了數百種解釋個(gè)體間功能連接和結構變異差異的蛋白質(zhì)，這些蛋白質(zhì)主要與突觸、能量代謝及RNA處理相關(guān)。“通過(guò)整合遺傳、分子、亞細胞和組織層面的數據，我們將突觸的特定生化變化與大腦區域間的連接聯(lián)系了起來(lái)。”Herskowitz說(shuō)。

“總體來(lái)看，這項研究表明，從同一系列樣本中獲取有關(guān)人類(lèi)神經(jīng)科學(xué)的各個(gè)重要方面的數據，對于理解人類(lèi)大腦功能在多種生物物理尺度上如何得到支持是基礎性的。”Herskowitz指出。“盡管未來(lái)的研究對于全面確定多尺度大腦同步的范圍和成分仍然必要，但我們已經(jīng)確立了一套明確定義的初步分子，預計這些分子的效應能在各種生物物理尺度上產(chǎn)生共鳴。”

雜志：Nature Neuroscience

DOI：10.1038/s41593-024-01788-z