大腦作為結構和功能最復雜的器官，是生命活動的司令部，識別大腦的三維結構，對腦科學研究有著重要作用。長久以來，為了能“看清”大腦的內部結構，了解其運轉機制，科學家們都在嘗試繪出一幅包含連接性,功能和微觀結構的大腦高清“地圖”并做出諸多努力，然而其技術難度極大。

7月26日，中國科學院深圳理工大學(籌，簡稱中科院深理工)/中國科學院深圳先進技術研究院(簡稱“深圳先進院”)腦認知與腦疾病研究所畢國強教授、劉北明教授、徐放副研究員率領中科院深理工/深圳先進院、中國科學技術大學和合肥綜合性國家科學中心人工智能研究院團隊的最新研究成果發表于《自然—生物技術》。研究團隊歷時五年，通過自主研發的高通量三維熒光成像VISoR技術和靈長類腦圖譜繪制SMART流程，實現了獼猴大腦的微米級分辨率三維解析，這是目前世界上最高精度的靈長類動物的腦圖譜。

中科院深理工/深圳先進院副研究員徐放，中國科學技術大學研究生沈燕、丁露鋒、楊朝宇為論文第一作者。中科院昆明動物所胡新天團隊、中科院深理工/深圳先進院徐富強團隊、美國麻省理工學院、南加州大學以及加州大學洛杉磯分校等單位科學家共同參與該項工作。

在獼猴層面實現大腦三維高清“地圖”

大腦是一個三維立體結構，其內部的神經網絡結構就像是地球表面錯綜復雜的道路與河流，繪制大腦圖譜就是要把這些河流與道路測繪出來，精細分解和描繪大腦復雜的三維結構。

為了理解人類大腦，科學家需要將果蠅、小鼠等作為基準和模型，其中獼猴是研究最為深入的非人類靈長類動物，為理解人類大腦健康和疾病提供了最佳模型系統。由于技術限制，目前的腦圖譜研究主要集中于小鼠層面，國際通用的成像技術對小鼠進行微米分辨率全腦成像通常需要數天的時間。獼猴腦體積為鼠腦的200倍以上，要在較短時間內完成獼猴全腦成像是一項極大的挑戰。

此前，研究團隊經過數年的攻關，研發了VISoR高速三維熒光成像技術，該項成果于2019年發表于《國家科學評論》。這一技術通過斜截面掃描照明與同步成像，實現了在樣品連續運動時進行無模糊的圖像采集，消除了傳統大樣品成像需要在不同的小視野切換、停頓所帶來的時間損失，數據采集速度比當前通用于小鼠腦圖譜繪制的幾種三維光學成像技術提升了數十倍，使得猴腦圖譜解析成為可能。

除了成像通量的挑戰，對獼猴腦進行高分辨全腦成像還面臨溝回結構復雜、組織透明度差等多方面的困難。在通過了嚴格審核的倫理規范下，科研人員對獼猴大腦展開研究，采取先對離體大腦進行包埋切片的方式，使得溶液滲透效率僅依賴于切片厚度，而不受其大小的影響，并且發展了高折射率的PuClear組織透明化方法，對腦片的灰質與白質不同部分、不同深度達到均勻透明。然后通過改進的VISoR2系統，最終對獼猴全腦樣品在100小時內完成1×1×2.5微米三維分辨率的圖像采集,項目中兩只獼猴大腦圖像原始數據量超過了1 PB，約相當于113塊10T硬盤的數量存儲大小。

“如此海量的數據蘊含著非常龐大的信息量，但也為數據分析帶來極大的挑戰。”徐放表示。面對龐大的數據體積，研究團隊開發了自動的三維圖像拼接技術，實現了獼猴大腦的三維圖像重建。“目前這項工作只是一個非常初步的開始，未來我們還需要更多的數據科學家的合作參與，進行更深入的圖像數據挖掘和分析，共同理解靈長類動物的大腦精細結構與智能的關系。”

實現神經元的長距離追蹤，發現新路徑

大腦有著上億個神經元，其長長的神經元軸突就像是電線，延伸到大腦的各個區域，發揮著傳輸信號的功能。只有對全腦進行微米級分辨率的成像與重建，才能對單個神經元軸突形態進行完整描繪。

研究團隊開發了漸進式的半自動追蹤技術，實現了對神經元軸突的長距離追蹤，并基于前期工作基礎，發現了前所未知的獼猴軸突纖維投射特性及其在大腦皮質溝回處轉折延伸的多種路徑形態。

“他們的初步觀察表明，大腦皮層下方白質中的許多軸突具有出乎意料的復雜軌跡，包括與皮層折疊相關聯的急轉彎。這一發現可能對理解大腦形態發生和“布線長度最小化”原則具有深遠的意義。美國科學院院士、神經生物學與解剖學家、華盛頓大學David van Essen(大衛·馮·埃森)教授表示，研究團隊克服了艱難的技術障礙，實現了完整的數據采集和分析流程，用于詳細繪制和可視化單個獼猴神經元的長距離軸突軌跡和神經聯接。該研究是一項技術杰作，標志著我們在獼猴整腦中準確有效地繪制長距離連接的能力取得了驚人的進步。

中國科學院院士、浙江大學腦科學與腦醫學學院院長段樹民教授評論道，近些年來對小動物介觀全腦圖譜繪制技術取得了很大進展，但對靈長類等大動物全腦的介觀成像，在很多技術層面(如成像速度，大范圍高精度成像，大數據處理等)上仍然面臨巨大挑戰。畢國強團隊研發的包括VISoR和SMART等集成技術為解決這一難題提供了可行的手段。

“VISoR技術作為當前世界最快的大尺度三維組織成像方法，可以對各種模型動物大腦進行高通量、高精度的定量解析，并可擴展至其它組織器官，在大規模藥物篩選、快速病理診斷，以及更大型生物樣品成像等領域都有廣闊的應用前景。這項技術產生的超大規模數據與人工智能技術的結合，將有望幫助理解人類大腦和身體器官的精細結構及其在疾病中的變化規律，加速醫療診斷和藥物研發，促進人類健康。”論文共同通訊作者畢國強表示。

據了解，研究團隊將深入研究靈長類大腦結構的組成，以及其與大腦智能的關系和疾病中的變化，并與醫院、人工智能相關公司開展合作，繼續開發相關技術，用于動物及人類器官病理組織的高分辨全景三維成像。(記者 劉傳書)

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