Нейробиологи выпустили первый исчерпывающий атлас клеток мозга

Нейробиологи выпустили первый исчерпывающий атлас клеток мозга

Когда вы щелкнули, чтобы прочитать эту историю, полоса клеток в верхней части вашего мозга отправила сигналы вниз по позвоночнику и наружу в вашу руку, чтобы сказать мускулам указательного пальца, чтобы они надавили с достаточным усилием, чтобы активировать мышь. или трекпад.

Множество новых исследований теперь показывают, что область мозга, ответственная за запуск этого действия, – первичная моторная кора, которая контролирует движение, – имеет до 116 различных типов клеток, которые работают вместе, чтобы это произошло.

17 исследований, появившихся в сети в октябре. 6 в журнале Nature, являются результатом пятилетней работы огромного консорциума исследователей при поддержке Инициативы по исследованию мозга Национальных институтов здравоохранения по продвижению инновационных нейротехнологий (BRAIN) по выявлению множества различных типов клеток в одной части головной мозг. Это первый шаг в долгосрочном проекте по созданию атласа всего мозга, который поможет понять, как нейронные сети в нашей голове управляют нашим телом и разумом и как они нарушаются в случаях психических и физических проблем.

"Если вы думаете о мозге как о чрезвычайно сложной машине, как мы можем понять его, не разбирая его сначала и не зная частей??" – спросил клеточный нейробиолог Хелен Бэйтуп из Калифорнийского университета в Беркли, адъюнкт-профессор молекулярной и клеточной биологии и соавтор флагманской статьи, в которой синтезируются результаты других статей. "На первой странице любого руководства о том, как работает мозг, следует читать: Вот все клеточные компоненты, вот сколько их, вот где они расположены и к кому они подключены."

Отдельные исследователи ранее идентифицировали десятки типов клеток на основе их формы, размера, электрических свойств и того, какие гены экспрессируются в них. Новые исследования идентифицируют примерно в пять раз больше типов клеток, хотя многие из них являются подтипами хорошо известных типов клеток. Например, каждая клетка, которая выделяет определенные нейротрансмиттеры, такие как гамма-аминомасляная кислота (ГАМК) или глутамат, имеет более десятка подтипов, отличающихся друг от друга по экспрессии генов и схемам электрического возбуждения.

В то время как текущие документы касаются только моторной коры головного мозга, сеть переписи клеток BRAIN Initiative Cell Census Network (BICCN), созданная в 2017 году, пытается отобразить все различные типы клеток по всему мозгу, который состоит из более чем 160 миллиардов отдельных клеток, как нейронов, так и вспомогательных клеток. клетки, называемые глия. Инициатива BRAIN была запущена в 2013 году тогдашним президентом Бараком Обамой.

"После того, как мы определили все эти части, мы можем подняться на уровень выше и начать понимать, как эти части работают вместе, как они образуют функциональную схему, как это в конечном итоге приводит к восприятию и поведению, а также к гораздо более сложным вещам," Батеуп сказал.

Вместе с бывшим профессором Калифорнийского университета в Беркли Джоном Нгаи Батеап и его коллега из Калифорнийского университета в Беркли Дирк Хокемейер уже использовали CRISPR-Cas9 для создания мышей, у которых определенный тип клеток помечен флуоресцентным маркером, что позволяет им отслеживать связи, которые эти клетки устанавливают в головном мозге. Для ведущей журнальной статьи команда Беркли создала две разновидности "стук в" репортерных мышей, которые предоставили новые инструменты для выявления связей недавно идентифицированных типов клеток, сказала она.

"Одно из многих наших ограничений в разработке эффективных методов лечения расстройств головного мозга человека заключается в том, что мы просто недостаточно знаем о том, какие клетки и связи подвержены определенному заболеванию, и поэтому не можем точно определить, на что и где нам нужно нацеливаться," сказал Нгаи, который руководил инициативой Brain Initiative Калифорнийского университета в Беркли, прежде чем в прошлом году был задействован для руководства всей национальной инициативой. "Подробная информация о типах клеток, из которых состоит мозг, и их свойствах, в конечном итоге, позволит разработать новые методы лечения неврологических и психоневрологических заболеваний."

Нгаи является одним из 13 авторов-корреспондентов флагманской статьи, у которой в общей сложности более 250 соавторов.

Батеап, Хокемейер и Нгаи совместно работали над более ранним исследованием, чтобы профилировать все активные гены в отдельных дофамин-продуцирующих клетках в среднем мозге мыши, который имеет структуру, аналогичную человеческому мозгу. Этот же метод профилирования, который включает в себя идентификацию всех конкретных молекул матричной РНК и их уровней в каждой клетке, был использован другими исследователями BICCN для профилирования клеток в моторной коре головного мозга. Этот тип анализа с использованием техники, называемой секвенированием одноклеточной РНК, или scRNA-seq, называется транскриптомикой.

Метод scRNA-seq был одним из почти дюжины отдельных экспериментальных методов, используемых командой BICCN для характеристики различных типов клеток у трех разных млекопитающих: мышей, мартышек и людей. Четыре из них включают различные способы определения уровней экспрессии генов и определения архитектуры хроматина генома и статуса метилирования ДНК, который называется эпигеномом. Другие методы включали в себя классические электрофизиологические записи с помощью зажима патч-зажима, чтобы различать клетки по тому, как они запускают потенциалы действия, категоризацию клеток по форме, определение их связности и наблюдение за пространственным расположением клеток в головном мозге. Некоторые из них использовали машинное обучение или искусственный интеллект для различения типов клеток.

"Это было наиболее полное описание этих типов клеток с высоким разрешением и различными методологиями," Хоккемейер сказал. "Вывод статьи состоит в том, что при определении типов клеток с помощью этих различных методов наблюдается замечательное совпадение и последовательность."

Команда статистиков объединила данные всех этих экспериментальных методов, чтобы определить, как лучше всего классифицировать или кластеризовать клетки по различным типам и, предположительно, различным функциям на основе наблюдаемых различий в экспрессии и эпигенетических профилях между этими клетками. Хотя существует множество статистических алгоритмов для анализа таких данных и идентификации кластеров, задача состояла в том, чтобы определить, какие кластеры действительно отличались друг от друга – действительно разные типы клеток, – сказала Сандрин Дудуа, профессор Калифорнийского университета в Беркли и председатель Департамента статистики. Она и биостатист Элизабет Пурдом, доцент статистики Калифорнийского университета в Беркли, были ключевыми членами статистической группы и соавторами ведущего документа.

"Идея состоит не в том, чтобы создать еще один новый метод кластеризации, а в том, чтобы найти способы использовать сильные стороны различных методов и методов комбинирования и оценить стабильность результатов, воспроизводимость кластеров, которые вы получаете," Дудуа сказал. "Это действительно ключевая идея всех этих исследований, направленных на поиск новых типов клеток или новых категорий клеток: независимо от того, какой алгоритм вы попробуете, вы получите кластеры, поэтому это ключ к реальной уверенности в своих результатах."

Батеап отметил, что количество отдельных типов клеток, выявленных в новом исследовании, зависело от используемой техники и варьировалось от десятков до 116. Например, одно открытие заключалось в том, что у людей в этой области мозга примерно в два раза больше различных типов тормозных нейронов, чем у возбуждающих нейронов, в то время как у мышей их в пять раз больше.

"Раньше у нас было что-то вроде 10 или 20 различных типов клеток, которые были определены, но мы понятия не имели, были ли клетки, которые мы определяли по их паттернам экспрессии генов, такими же, как те, которые были определены на основе их электрофизиологических свойств, или те же самые. как типы нейронов, определяемые их морфологией," Батеуп сказал.

"Большой прогресс BICCN заключается в том, что мы объединили множество различных способов определения типа клеток и интегрировали их, чтобы прийти к согласованной таксономии, которая не только основана на экспрессии генов, физиологии или морфологии, но и учитывает все эти свойства," Хоккемейер сказал. "Итак, теперь мы можем сказать, что этот конкретный тип клеток экспрессирует эти гены, имеет эту морфологию, имеет эти физиологические свойства и расположен в этой конкретной области коры головного мозга. Итак, у вас есть гораздо более глубокое и детальное понимание того, что это за тип клеток и его основные свойства."

Дудуа предупредил, что будущие исследования могут показать, что количество типов клеток, идентифицированных в моторной коре, является завышенным, но текущие исследования являются хорошим началом для построения атласа клеток всего мозга.

"Даже среди биологов существуют совершенно разные мнения относительно того, какое разрешение вы должны иметь для этих систем, существует ли эта очень, очень тонкая структура кластеризации или действительно ли у вас действительно есть типы клеток более высокого уровня, которые более стабильны," она сказала. "Тем не менее, эти результаты показывают силу сотрудничества и объединения усилий разных групп. Мы начинаем с биологического вопроса, но один биолог не смог бы решить эту проблему. Чтобы решить такую ​​большую сложную проблему, вам нужна команда экспертов в различных дисциплинах, способных хорошо общаться и хорошо взаимодействовать друг с другом."

Другие члены команды Калифорнийского университета в Беркли включали докторантов Ребекку Ченс и Дэвида Стаффорда, аспиранта Дэниела Крамера, научного сотрудника Шона Аллен из Департамента молекулярной и клеточной биологии, докторанта Эктора Ру де Безье из Школы общественного здравоохранения и докторанта Коэн. Ван ден Берге из Департамента статистики. Батеап является членом Института нейробиологии Хелен Уиллс, Хокемейер – членом Института инновационной геномики, и оба они являются исследователями, финансируемыми Chan Zuckerberg Biohub.