Во всем мире есть много разных типов людей, и их идентичность может многое сказать о том, где они живут. Тип работы, на которой они работают, на какой машине они ездят, а также на еду, которую они едят, – все это может быть использовано для прогнозирования страны, штата или, возможно, даже города, в котором живет человек.
Мозг ничем не отличается. Существует много типов нейронов, определяемых в основном паттернами генов, которые они используют, и они "жить" во многих различных областях мозга. Но исследователи еще не имеют полного представления об этих типах нейронов и о том, как они распределяются в головном мозге. Сегодня группа ученых из лаборатории Колд-Спринг-Харбор (CSHL) во главе с профессором Парта Митра описывает новую математическую модель, которая объединяет большие наборы данных для прогнозирования расположения различных типов клеток в головном мозге на основе их молекулярной идентичности.
Ученые из Института исследований мозга Аллена в Сиэтле используют микроскопию, чтобы непосредственно наблюдать активность генов, по одному, в тонких, как бритва, срезах ткани мозга мыши. Этот подход позволяет получить карты мозга, известные под общим названием «Атлас мозга мыши Аллена». Каждая отдельная карта показывает, где в мозгу экспрессируется отдельный ген. Когда несколько карт накладываются друг на друга, начинают появляться закономерности, показывающие, как разные области мозга активируют определенные и часто дискретные дополнения генов. Эти шаблоны известны как "совместное выражение" профили.
В другом месте другие исследовательские группы использовали дополнительный подход, собирая нейрон одного типа из мозга и профилируя все гены, которые экспрессируются этой клеткой. Но в этих данных отсутствует пространственная составляющая атласа, составленного Институтом мозга Аллена.
Митра и научный сотрудник Паскаль Грейндж, Ph.D., намеревались интегрировать эти два типа наборов данных. Они разработали математическую модель, которая делает именно это. "Наша модель проста," говорит Митра, "но у него есть предсказательная сила. Если измеряется профиль экспрессии гена нейронного типа, то модель предсказывает, где в головном мозге может быть найден этот тип нейрона."
Значение новой модели, по словам Гранджа, заключается в том, что "это позволяет нам теперь иметь биологическое понимание паттернов, профилей коэкспрессии, замеченных в Атласе экспрессии генов Аллена в мозге мыши."
Поскольку ученые продолжают генерировать большие наборы данных об активации генов для нейронов, эта модель позволит им составить все более точную карту их распределения в головном мозге. Конечная цель – лучше понять, как передача сигналов между разными типами нейронов контролирует память и познание.