开天辟地!科学家首次揭示完整动物神经系统

开天辟地!科学家首次揭示完整动物神经系统
2019年07月05日 09:28 新浪科技综合

  来源:奇点网

  生物学领域有一句颠扑不破的真理——结构决定功能。

  翅膀的结构决定如何飞翔,肺的结构决定如何呼吸;蛋白结构决定酶的功能,DNA结构决定基因如何运行。

  而神经的结构,决定了我们的如何思考、学习、运动,乃至决定一些疾病的发生。

  这就是所谓“连接组学(connectomes)”的核心:通过绘制大脑区域和神经系统中的无数神经连接结构,以寻找到导致特定行为的特定神经回路。

  今日,连接组学迎来里程碑式的突破。阿尔伯特·爱因斯坦医学院Scott Emmons教授研究团队成果登上《自然》杂志封面[1],首次完整揭开动物神经系统的神秘面纱。研究提供了两种性别的秀丽隐杆线虫从感觉输入到终端输出的全部神经连接,并对行为调控网络做了多层次分析。

  令人惊讶的是,运动的神经调控复杂程度远超此前想象,从蛛网般复杂的神经网络中揪出特定神经连接依旧任重道远。

图源 | nature.com图源 | nature.com

  早在连接组学这个词出现之前,已经有科学家想要破解神经系统了。

  上个世纪70年代,科学家们把手伸向了秀丽隐杆线虫。线虫具有复杂的生理行为,同时结构却颇为简单。一只线虫成虫只有约1毫米大小,浑身上下不过1000个细胞,其中三分之一都是神经元,是一种理想的实验对象。

  线虫的神经元太小,光学显微镜下看不见,所以科学家们把它固定之后,切成头发丝千分之一薄厚的切片,用光学显微镜拍照记录。

  接下来的步骤就有些简单粗暴费眼睛了。科学家们用肉眼逐个切片识别单个神经元和它们之间的连接,一笔一笔画出了五千多个突触。这项工作于1986年发表,主持者是后来在2002年获得了诺贝尔生理学或医学奖的Sydney Brenner。

Sydney Brenner(1927-2019),因对“调节器官发育和程序性细胞死亡的关键基因”做出的贡献分享2002年诺贝尔生理学或医学奖,开发线虫作为理想动物模型的头号功臣Sydney Brenner(1927-2019),因对“调节器官发育和程序性细胞死亡的关键基因”做出的贡献分享2002年诺贝尔生理学或医学奖,开发线虫作为理想动物模型的头号功臣

  但这份研究报告却说不上完美。

  首先人类的肉眼是有极限的,这份“神经地图”后来被证明是并不完善的;其次,线虫有两种性别,Brenner们只研究了其中雌雄同体的一种。

  显然,这还不足以让我们看到完整的神经系统运作方式。

  为了解决这些问题,Emmons团队开发了能够更加准确映射神经元的软件,并于2012年发表了线虫雄性尾部的神经连接组学数据,论文刊登在《科学》上[2]。

  一方面重新制作雄性线虫的电子显微镜照片,一方面再分析Brenner的旧数据,今天我们终于得以见到首个完整的动物神经系统连接图,包括各个神经元之间的连接、从神经元到肌肉和其他组织的连接、肌肉组织之间的连接,以及这些连接强度的预估数据。

雌雄同体线虫雌雄同体线虫

  显然,性别差异带来的神经系统差异巨大。

  雌雄同体线虫具有302个神经元,其中8个神经元和12块性肌肉是特殊的;雄性线虫具有385个神经元,其中91个神经元和39块性肌肉是特殊的。

  二者的神经元差异主要存在于生殖相关功能和器官,但是许多性别共有的神经通路也存在强度的差异,可能是行为差异的原因之一。研究者估计,神经系统的性别差异应当在10%到30%之间。

  研究者还详细剖析了线虫各级神经网络之间的信息传递,内容颇多也颇学术,这里就不展开了。

雄性线虫雄性线虫

  另外一点很有趣的是,神经元之间的连接网络非常复杂,并非像是电路图或者机器学习网络那样清晰明了,反而更像一张复杂的蜘蛛网。

  有个说法是,世界上任何两个人之间,最多只隔着六层关系。套用这个句式,我们也可以说线虫的任意两个神经元之间,最多只隔着一个神经元。

  神经网络连接之紧密,使得单个感觉神经元只需要经过两个突触,就能够到达70%到98%的其他任意神经元。

  如此复杂的网络,从中确定调控特定行为的神经通路简直是大海捞针,这一步工作还得结合更多神经科学工具,比如荧光指示剂才能实现。

  将这些实时的神经活动叠加到连接组学数据上,我们或许有希望创造一只“存活”在电脑中虚拟线虫,到那时完全解析神经的活动也应该不再是难事了吧。

真·线虫真·线虫

  Emmons团队准备继续研究神经连接与基因表达之间的关系。同时,在世界的各个角落里,不同的科学家正努力攻克果蝇、小鼠等其他实验动物的神经迷宫。

  2010年,NIH拨款4000万美元用于绘制人类大脑地图。人类脑拥有百亿计的神经元和数万亿突触,远比线虫复杂。这是另外一种意义上的星辰大海。

  距离完全理解神经,虽然还很遥远,但我们已经站上了起点。

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