|通过高分辨率MRI探索灵长类脑连接:迈向认知科学的新里程碑 - 广东省实验动物监测所

Nature Methods|通过高分辨率MRI探索灵长类脑连接:迈向认知科学的新里程碑

2024年06月11日 浏览量: 评论(0) 来源:生物谷 作者:生物谷 责任编辑:lascn
摘要:Nature Methods的报道“Detailed mapping of the complex fiber structure and white matter pathways of the chimpanzee brain”提供了一套详细的磁共振成像(magnetic resonance imaging, MRI)资源,用于研究黑猩猩的WM结构连接。

Nature Methods的报道“Detailed mapping of the complex fiber structure and white matter pathways of the chimpanzee brain”提供了一套详细的磁共振成像(magnetic resonance imaging, MRI)资源,用于研究黑猩猩的WM结构连接。这一开放获取资源包含:(1)一具黑猩猩脑的高质量弥散磁共振成像(diffusion magnetic resonance imaging, dMRI)数据;(2)一种优化和验证的方法,用于高质量纤维方向的重建;(3)主要纤维束的分割,用于跨物种形态学比较。该数据集使我们能够识别黑猩猩连接组(Connectome)的系统发育相关细节,并预计将显著促进对人类大脑进化的理解。

人类大脑的复杂结构和功能架构是人类独有技能(如艺术和语言能力)的基础。然而,目前对于人类大脑结构如何在进化过程中发展的理解仍不充分。现代人类与已灭绝的进化祖先的大脑直接比较是不可行的,因此,人类进化神经科学从人与非人灵长类的比较中受益匪浅。

灵长类大脑的进化特征包括大脑体积的增加以及白质与灰质比例的显著增加。WM纤维连接使得不同皮层和皮层下灰质区域的神经元能够进行交互,是灵长类掌握复杂认知能力的核心神经生物学基础。磁共振成像(MRI)的技术和方法进步使得可以在全脑范围内非侵入性地绘制这些纤维束。弥散磁共振成像(dMRI)提供了关于WM微结构组织特性和结构连接的信息。dMRI成像中的一个重大挑战是准确重建复杂的WM结构,这涉及几乎大脑每个区域内的交叉纤维。然而,准确解析WM微结构和连接是理解高级认知功能(如语言)和神经疾病的关键。

通过与黑猩猩、猴子等灵长类动物的WM脑连接结构进行比较,提供了探索大脑进化神经生物学的机会。遗体dMRI能够提供高质量的数据,在这一过程中发挥独特作用。宏观和微观结构特征表明,大猩猩的大脑与人类的大脑更为接近,而不是与其他灵长类(如猕猴)接近。因此,详细描述大猩猩的大脑解剖结构对于理解人类大脑的进化至关重要。

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人类大脑的进化是神经科学中最引人注目的课题之一。通过研究黑猩猩等与人类近缘的灵长类动物,我们可以更好地理解人类大脑的结构和功能。黑猩猩与人类共享最近的共同祖先,因此对黑猩猩大脑的研究能够提供关于人类大脑进化的重要信息。该研究介绍了一项利用高分辨率弥散磁共振成像(diffusion magnetic resonance imaging, dMRI)技术对黑猩猩大脑白质纤维结构的详细研究,探讨了其在理解人类大脑进化中的潜在价值。

在大脑进化过程中,白质(white matter, WM)的结构连接不断扩展,对高级认知功能的发展起到了关键作用。白质纤维连接不同皮层和皮层下灰质区域的神经元,形成复杂的神经网络,是实现高级认知能力(如语言和艺术创造力)的基础。然而,由于法律和伦理限制,涉及黑猩猩的神经科学研究受到严格限制,导致现有的数据细节有限,主要依赖于与进化上较远的猴类进行比较。这限制了我们对黑猩猩及其与人类大脑结构相似性的全面理解。

该研究提供了一套详细的磁共振成像资源,用于研究黑猩猩的白质结构连接。该开放获取资源包括:(1)使用从大猩猩获得的最高质量弥散磁共振成像数据重建的黑猩猩脑白质结构;(2)一种优化和验证的高质量纤维方向重建方法;(3)主要纤维束的分割,用于跨物种形态学比较。这些数据使我们能够识别与系统发育相关的黑猩猩连接组(connectome)细节,并有望显著推动对人类大脑进化的理解。

研究对象为一只47岁的成年雌性黑猩猩,其因无法治愈的颈部平滑肌瘤在瑞典Kolmården野生动物园接受安乐死。大脑在4小时内取出并用4%多聚甲醛固定6个月。随后,将大脑置于充满全氟聚醚(perfluoropolyether, PFPE)的球形丙烯酸容器中进行MRI扫描。

在9.4T的Bruker Biospec 94/30 MRI系统上,使用高分辨率dMRI和解剖MRI数据采集全脑数据。dMRI数据通过分段的三维EPI自旋回波序列采集,参数设置为各向同性分辨率500微米,扩散加权b值为5000 s/mm²,55个方向。解剖MRI数据通过快速低角度拍摄(FLASH)序列采集,分辨率同样为500微米,并获取了多种对比度的数据集。

dMRI数据预处理包括信号去偏、MP-PCA去噪、三维体积Gibbs环形伪影校正、场漂移校正、涡流校正和离共振EPI畸变校正等步骤。随后,使用局部球形反卷积(local spherical deconvolution, LSD)方法重建白质纤维方向分布函数(fiber orientation distribution functions, fODF),并进行全脑纤维束追踪。

超高分辨率MRI数据

研究获得了全脑dMRI数据,分辨率为500微米各向同性。组织学和免疫组织化学评估显示脑组织保存良好,显示出清晰的髓鞘层结构。高分辨率数据使得我们能够解析之前在MRI数据中难以观察到的解剖细节,如脑干中的细小解剖结构、小脑的纤细分叶结构和纹状体中的细胞桥等。

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通过高分辨率磁共振成像技术获得的黑猩猩大脑数据(Credit: Nature Methods)

整脑颜色编码的各向异性分数(FA)重建图:展示了通过高分辨率(500微米各向同性)遗体黑猩猩dMRI数据集获取的全脑图像。图像颜色表示组织方向,亮度编码各向异性。

放大区域图像:包括顶行的DTI(扩散张量成像)数据和底行的150微米各向同性分辨率的FLASH MR显微图像。图像提供了FLASH MR显微数据上的解剖标签,如侧膝状核(lateral geniculate nucleus, LGN)、中脑(posterior commissure, PC)等。

关键发现

脑干和小脑的细小解剖结构:在脑干中,细小解剖结构如桥核(pontine nuclei, PN)或桥交叉束(pontine crossing tract, PCT)清晰可见。此外,可以看到锥体束(corticospinal tract, CST)在桥内的分界以及侧和内侧丘脑板(lemnisci)。

纹状体:在纹状体中,观察到纹状体之间的内囊纤维交叉。

海马:数据分辨率允许研究齿状回(dentate gyrus, DG)的卷曲结构。

图像质量

颜色编码的各向异性分数(FA)图像:从扩散测量中获得的FA图像展示了不同的脑区和纤维方向。

高分辨率人类体内dMRI数据对比:与7T人类连接组计划(Human Connectome Project)的数据相比,黑猩猩的高分辨率数据展示了更细致的解剖细节。

局部球形反卷积(LSD)

LSD方法通过选择最优去卷积核来重建局部白质纤维结构,克服了传统CSD方法在处理复杂纤维交叉区域时的不足。LSD重建的fODFs更为清晰、有序,接近已知的人类解剖结构,在交叉纤维区域表现尤为突出。

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局部球形反卷积(Local Spherical Deconvolution, LSD)技术的使用及其在重建白质纤维方向分布函数(fiber Orientation Distribution Functions, fODFs)中的表现(Credit: Nature Methods)

全脑纤维束追踪

基于LSD重建的fODFs,进行了全脑纤维束追踪,生成了高质量的纤维束密度图(track-density image, TDI)。在追踪数据中,可以清晰地识别出主要的白质纤维束,如上下纵向束(superior longitudinal fasciculus, SLF)、弓状束(arcuate fasciculus, AF)和扣带束(cingulum, CG)等。

纤维束分割

通过分割主要的白质纤维束,该研究提供了跨物种形态学比较的重要数据。例如,在黑猩猩大脑中,发现了类似于人类的上额枕束(superior fronto-occipital fasciculus, SFO)和Muratoff的胼胝下束(subcallosal fascicle of Muratoff, MU),这些结构在进化上的变化对于理解人类大脑独特的进化路径具有重要意义。

通过该研究的高分辨率数据和优化的纤维重建方法,我们能够详细描述与人类大脑最接近的进化亲属——黑猩猩的大脑组织结构。这对于追踪大脑进化的轨迹至关重要。特别是,通过比较人类和黑猩猩的纤维连接,我们能够更好地理解语言能力等复杂认知功能的神经基础。

同时,鉴于伦理和法律限制,全球范围内已禁止对大型猿类进行活体成像实验,且这些物种正面临灭绝威胁,因此通过详细的跨物种比较来追踪大脑进化轨迹变得尤为紧迫。

该研究通过高分辨率dMRI和优化的纤维重建方法,提供了详细的黑猩猩大脑白质纤维结构数据。这些数据不仅填补了现有研究的空白,也为理解人类大脑进化提供了重要的科学依据。未来的研究可以基于这些数据,进一步探讨大脑结构与功能的进化关系,为揭示人类独特认知能力的起源提供新的视角。

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