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Nat Neurosci特刊:不容錯過的新技術(shù)

時間:2016-10-10閱讀:298
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隨著各國對神經(jīng)科學(xué)的越來越重視,這門學(xué)科已逐漸成為了生命科學(xué)領(lǐng)域的一大熱點(diǎn),出現(xiàn)了更多靈敏度高,選擇性大,數(shù)據(jù)更易收集的新方法。近期Nature出版社旗下神經(jīng)科學(xué)期刊Nature Neuroscience推出技術(shù)特刊,匯集了現(xiàn)代神經(jīng)科學(xué)zui前沿的技術(shù)發(fā)展,并在一些綜述中提出了針對這些技術(shù)的思考。

目前多項(xiàng)性大規(guī)模神經(jīng)科學(xué)研究項(xiàng)目在世界各地開展,比如歐洲人類大腦研究計(jì)劃(the European Union's Human Brain Project)、中國腦計(jì)劃(China Brain Project)、日本的Brain/MIND項(xiàng)目,以及美國的腦圖計(jì)劃BRAIN Initiative等。要完成這些項(xiàng)目困難重重,特刊中介紹了有助于神經(jīng)科學(xué)發(fā)展的一些新進(jìn)展。

Opportunities and challenges in modeling human brain disorders in transgenic primates

這篇綜述是由麻省理工學(xué)院大腦與認(rèn)知科學(xué)系McGovern大腦研究所的馮國平教授、中科院神經(jīng)所仇子龍研究員,Broad研究所的張鋒博士等人完成,探討了以下幾個方面:靈長類動物研究的新技術(shù);何時使用靈長類動物?靈長類動物與人類的相似性可能引發(fā)的倫理問題;制備轉(zhuǎn)基因靈長類動物的方法等等。

作者指出,基因編輯技術(shù)發(fā)展的非常迅猛,從而讓我們有理由樂觀的相信,今天這項(xiàng)推測性的技術(shù),在不久的將來將是司空見慣的。即便如此,靈長類動物的研究仍然是昂貴的,并且在倫理上存在挑戰(zhàn)性,因此,開發(fā)新模型的工作,仍然需要幾年的時間來實(shí)現(xiàn)。

 但是,相比較不成功的臨床試驗(yàn)已經(jīng)花費(fèi)的大筆投資,這種成本還是比較適度的,與在腦疾病的龐大經(jīng)濟(jì)投入相比(估計(jì)數(shù)萬億美元),這點(diǎn)成本也是微不足道的。當(dāng)然,靈長類動物模型是否將帶來新的療法,還是不得而知的,但是鑒于過去幾十年里神經(jīng)和精神疾病藥物開發(fā)的慘淡記錄,我們相信,有強(qiáng)有力的證據(jù)支持嘗試新方法,并且,圍繞著動物研究的倫理問題必須加以權(quán)衡,以為目前不能治愈的腦疾病患者尋求更好的療法。

 作者認(rèn)為,基本的神經(jīng)科學(xué)不能為許多腦疾病提供新的和有效的治療方法,部分原因是動物建模的物種,它們的大腦與人類的不太一樣。遺傳學(xué)靈長類動物模型提供了新的希望,值得我們進(jìn)行投資,如果我們認(rèn)真對待,做到,就能改善世界各地的人類健康。

Technologies for imaging neural activity in large volumes

Improving data quality in neuronal population recordings

神經(jīng)科學(xué)有一個zui基本的問題是如何的去大規(guī)模的解讀大腦或者中樞神經(jīng)系統(tǒng)的神經(jīng)電信號。有人說我們現(xiàn)在有腦電技術(shù),我們可以通過腦電圖描記技術(shù)觀察整個大腦腦電信號;又或者我們有電生理技術(shù),我們可以通過胞外記錄或者全細(xì)胞記錄來捕捉大腦神經(jīng)元信號。但是,其實(shí)這兩類技術(shù)對于神經(jīng)科學(xué)研究的貢獻(xiàn)都非常的小。

首先腦電技術(shù)太寬泛,分辨率很低,即使現(xiàn)在*的微陣列也做不到一個電極記錄一個神經(jīng)元,只能記錄一群神經(jīng)元。而電生理技術(shù),范圍太小,一個電極進(jìn)去后只能記錄到該電極附近的單個或多個神經(jīng)元,就好比一個電視屏幕,只看到電視屏幕里的幾個雪花點(diǎn),于是想推斷整個電視在播放什么是*不可能的,甚至是錯誤的。Stanford的人機(jī)結(jié)合或者腦機(jī)接口技術(shù)在*做的比較好,但是現(xiàn)在依然不能夠*解碼大腦神經(jīng)元信號,進(jìn)而用機(jī)械*的代替人的肢體,這主要還是因?yàn)榇笠?guī)模神經(jīng)解碼的困難。zui近一些年發(fā)展起來的的神經(jīng)元鈣成像技術(shù)以及高分辨顯微拍照技術(shù)從不同的方向?yàn)槲覀兇笠?guī)模準(zhǔn)確記錄大腦信號,為解讀大腦信號內(nèi)容提供可能。

The Human Connectome Project's neuroimaging approach

2009年美國人腦連接組項(xiàng)目(human connectome project, HCP)試圖從結(jié)構(gòu)連接網(wǎng)絡(luò)的視角,探尋大腦的神經(jīng)環(huán)路是通過怎樣的功能整合與功能分化來完成認(rèn)知任務(wù)[,這一項(xiàng)目也成為2013年4月啟動的腦活動圖譜(brain activity mapping, BAM)項(xiàng)目的基礎(chǔ)。這篇文章主要介紹了這一項(xiàng)目中采用的技術(shù)方法。

人腦連接組項(xiàng)目利用的是一種強(qiáng)大的定制的MRI機(jī)器,繪制出1200名年輕人的大腦圖譜。今年Nature公布了相關(guān)的研究成果:繪制出新的迄今為止zui為詳細(xì)的人類大腦皮層圖譜,其中皮層是大腦的zui外層,也是參與感官知覺、注意力以及截然不同的人類功能如語言、工具使用和抽象思維的主要結(jié)構(gòu)。

這幅新的圖譜基于物理差異(如皮層厚度)、功能差異(如哪些區(qū)域?qū)φZ言刺激作出反應(yīng))和大腦區(qū)域連接上的差異,將左腦半球和右腦半球都劃分為180個區(qū)域。大腦繪圖學(xué)并不只是注意到這里有“山”那里有“河”,這是因?yàn)榇竽X大部分區(qū)域從表面上看起來是一樣的。這幅圖譜更像是一幅標(biāo)注出州界的地圖,而不只是展現(xiàn)出地形特征;從天空上看,zui為重要的分界線不但是看不到的,而且看起來都是一樣的。

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