解析果蝇幼虫“主演”的黑白短片
2017年08月16日
来源:科学网
作者:科学网
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摘要:Marta Zlatic 拥有可谓最冗长乏味的影片资料库。在她位于美国弗吉尼亚州霍华德·休斯医学研究所珍妮莉亚研究园区的实验室中,这位神经科学家储存了 2 万多个小时、由果蝇幼虫“主演”的黑白短片。这些影片的主角正在做一些日常的事情,比如蠕动、爬行,但它们能帮助回答现代神经科学中的最重要问题之一 ——大脑回路如何创造行为。
图片来源:Daniel Hertzberg
Marta Zlatic 拥有可谓最冗长乏味的影片资料库。在她位于美国弗吉尼亚州霍华德·休斯医学研究所珍妮莉亚研究园区的实验室中,这位神经科学家储存了 2 万多个小时、由果蝇幼虫“主演”的黑白短片。这些影片的主角正在做一些日常的事情,比如蠕动、爬行,但它们能帮助回答现代神经科学中的最重要问题之一 ——大脑回路如何创造行为。
这是整个神经科学领域的重要目标:阐明神经元如何连接成网络,信号如何在网络中移动以及它们如何协作来指引动物四处移动、作出决定,或者对人类来说,表达情绪和创造意识。
聚焦果蝇
科学家拥有的最简单大脑的整个“布线图”来自秀丽隐杆线虫——只有 300 多个神经元。它的连接体(每个单独的神经连接的地图)在上世纪 80 年代绘制完成。不过,仔细观察这些活动中的连接体是一件很困难的事情。一些神经科学家怀疑,这种蠕虫的大脑和较大的大脑以相同的方式运转。
这便是为何很多像 Zlatic 一样的科学家依靠另一种无脊椎动物——果蝇。果蝇的幼虫复杂到足以展现一些有趣的行为,但拥有的神经元又少到足以使绘制脑回路的项目具有可行性。此外,Zlatic 和同事掌握了一系列相关技术,比如光遗传学。利用该技术,当果蝇活动时,光敏蛋白被用于控制或者监控神经元活动。
Zlatic 和同在珍妮莉亚研究园区工作的丈夫 Albert Cardona 正在开发方法,以收集果蝇幼虫大脑的高分辨率横断面图像,并且使追踪各部分之间所有连接的艰辛过程变成自动化。随后,通过将幼虫的行为和活动模式同地图相配,该团队得以发现哪些回路带来相应的行为。
比如,一个不解之处在于大脑如何在两种有竞争性的行为之间作出选择。去年,Cardona、Zlatic 及其团队追踪了果蝇幼虫的一种大脑回路。当幼虫面临讨厌的气流时,研究人员让它们在把头蜷缩起来和将头弯曲之间作出选择。第二次遭遇气流时,同样的幼虫可能首先选择将头弯曲,然后蜷缩头部。该团队确认了哪些神经元正在对冒出的气流作出响应,并且利用光遗传学依次将其激活。他们观察到蜷缩时的脑回路被抑制,而将头弯曲时的脑回路得到增强。所有这些发生在几毫秒内。随后,研究人员建立了计算机模型,预测幼虫以特定的方法受到刺激时作出的响应。
绘制“布线图”
如果说研究神经回路能带来启示的话,那就是任何一个网络都不会小到无法产生惊喜,试图理解它们的尝试也屡屡遭到挫败。30 年来,马萨诸塞州布兰迪斯大学神经科学家 Eve Marder 一直在研究螃蟹肠胃系统中由 30 个神经元构成的简单回路。它的作用很简单,“布线图”也早在数十年前被绘制出来。然而,这种简单的回路仍提供了一些谜题。比如,Marder 发现,尽管单个动物的回路可能看上去相似并且产生相同的输出,但它们在信号强度和突触电导方面存在很大差异。如今,她正专注于研究回路如何随着时间的流逝维持其身份,因为诸如离子通道和受体等东西会被替换。“替换所有组件但仍能维持回路,这其中存在什么规则?”Marder 表示,所有这些挑战同样适用于较大的网络。“在弄清楚如何处理从动物作出各种行为和执行复杂任务中获得的信息上,我们还有很长的路要走。”
科学家正在为应对这一挑战作准备。此项努力需要若干种收集和分析数据的新方法,而很多方法在过去 5 年左右的时间里已得到普及。Zlatic 团队同珍妮莉亚研究园区的其他科学家合作,调整了光遗传学工具。为分析果蝇幼虫的视频,Zlatic 将统计学家和擅长机器学习的计算机专家纳入麾下,以设计将幼虫运动进行分类的方法。
随后,在 Cardona 的实验室中,科学家编辑了上千张利用电子显微镜获取的大脑切片图像并且竭尽全力地追踪神经元之间的连接,以绘制幼虫大脑的地图。这幅地图成了他们开展其他工作的起点,包括绘制大脑回路地图、操控脑回路、观察幼虫行为。不过,Cardona 表示,就目前来说,绘制过程是该领域遇到的一大障碍。重建果蝇气味探测回路的 160 个神经元花费了 Cardona 团队 1100 多个小时。一项从此前果蝇研究中推断出的估测显示,绘制成年果蝇整个大脑的地图需要上百人花费一年时间才能完成。虽然让这个过程自动化会有所帮助,但算法可能添加假连接或者完全错过一些连接。
致力于研究较大回路的科学家通常将问题分解——首先组合一个细胞类型列表。位于西雅图的艾伦脑科学研究所“小鼠大脑连接图谱”项目正在采取这种方法。在一项 2014 年发表的研究中,该团队仅在小鼠视觉皮质中就辨认出 49 种细胞。这些细胞在大小和形状、放电速度以及表达的基因方面都不相同。研究人员预测,整个大脑的细胞类型比这多出几个数量级。“我猜最多可能有 1 万种神经元。”来自上述项目的研究人员 Hongkui Zeng 表示。
为医疗问题提供信息
位于很多神经科学家愿望清单上的另一项重点任务是同时记录多个神经元的活动。通过这种方式,研究人员可以刺激一个神经元并观察还有哪些神经元被激发,然后构建促成各种行为的控制链的动态图像。“这就是绘制更复杂大脑地图面临的下一个巨大挑战。”Zeng 表示。
即便在受到 Marder 青睐的含有 30 个细胞的回路中,这仍然是假设性的。Marder 能同时将电极插入若干个细胞。其他研究小型回路的科学家利用各种技术,寻找哪些细胞正在放电和细胞何时放电的指示物。例如,研究人员能测量神经元放电后释放的钙离子,或者观察对细胞膜周边电压变化作出响应的荧光反应。不过,这就像利用一辆车经过时产生的风的力量,测量它的行驶速度:指示物的速度跟不上放电速率本身。“现在,你可以记录下所有神经元的活动,但是有点慢,只能达到两秒一次。”Zlatic 介绍说,“但就在你错失的时间段里,事情发生了。”
更加精确地掌握大脑回路的动力学或能为解决医疗问题提供信息。Marder 用了 25 年的时间将关于大脑网络的知识传授给学生,包括研究帕金森氏症的专家绘制的大脑网络。她承认,如果治疗方法起作用,脑回路细节其实并不重要,但它们可能有助于弄清楚为何药物对于一些人有效却对其他人无效,或者哪些因素同药物的疗效存在关联。临床证据表明,不同的帕金森氏症患者在特定大脑区域和回路中拥有不同的潜在异常。
http://www.nature.com/news/how-to-map-the-circuits-that-define-us-1.22437
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