Ein Team von Wissenschaftlern am Allen Institute for Brain Science stellt einen manuell erstellten 3D-Atlas auf zellulärer Ebene des gesamten Mausgehirns öffentlich zur Verfügung. Abgeleitet von seriellen Zwei-Photonen-Tomographen-Bildern der Gehirne von 1.657 Mäusen, ist diese dritte Iteration des Allen Mouse Brain Common Coordinate Framework, oder CCFv3, das Ergebnis von drei Jahren intensiver Datenerfassung und Zeichnung.
„Wir hoffen, dass die breitere neurowissenschaftliche Gemeinschaft es als neuen Standardreferenzatlas verwenden wird“, sagte Lydia Ng, PhD, Senior Director of Technology am Allen Institute for Brain Science und einer der leitenden Autoren des Atlas-Papiers, das in Cell veröffentlicht wurde. „Indem wir unseren Atlas und verwandte Tools Open Access machen, können neue Daten und Datentypen, die in unserer Community generiert werden, leichter integriert und im selben räumlichen Kontext verglichen werden, und der Atlas kann wiederum modifiziert werden, wenn sich unser Wissen über die Gehirnstruktur weiterentwickelt.“
Fügte Co-Senior-Autor Julie Harris, PhD, Associate Director of Neuroanatomy am Allen Institute for Brain Science, hinzu: „Referenzatlanten sind wirklich vielseitige Werkzeuge, die für den Unterricht in Neuroanatomie verwendet werden und eine gemeinsame Nomenklatur zur Identifizierung von Gehirnregionen bereitstellen Analysen zur Beschreibung, wo Daten gesammelt wurden, und Darstellung unseres kollektiven aktuellen Wissens über die Organisation der Gehirnstruktur. Die Forscher berichteten über die CCFv3-Karte in einem Bericht mit dem Titel „The Allen Mouse Brain Common Coordinate Framework: A 3D Reference Atlas.“
Dieses Video zeigt eine Fusion von Daten im CCF-Framework Das Graustufenbild im Hintergrund repräsentiert die durchschnittliche Anatomie von 1.675 einzelnen Proben, die die Grundlage für das gemeinsame Koordinatensystem bilden. Die farbigen gekrümmten Linien stellten abgetastete Stromlinien dar. Der Mauscortex ist ein 3D-Blatt, das in Schichten organisiert ist, wobei die Verbindung zwischen den Schichten typischerweise senkrecht zur Oberfläche steht, was auf eine hypothetische Säulenorganisation hindeutet. Die Krümmung des Kortex macht es schwierig, entlang dieser theoretischen Dimension zu visualisieren. Diese Stromlinien sind eine Schätzung dieser „Vertikalen“ basierend auf der gekrümmten Geometrie. Um zu sehen, ob die Stromlinien die wahre Krümmung widerspiegeln, haben wir sie mit realen Daten verglichen. Das heißmetallfarbene Bild ist ein Verbund aus mehreren Datensätzen, um die Form von dick getufteten Dendriten von L5-Pyramidenneuronen zu visualisieren, die selektiv mit einer Cre-abhängigen viralen Tracer-Injektion in die Sim1-Cre_KJ18- oder A930038C07Rik-Tg1-Cre-Treiberlinie markiert wurden. Jeder Datensatz wurde im CCF registriert, um die Überlagerung von Daten von ~ 100 Proben zu ermöglichen.
Das Gehirn der Maus enthält etwa 100 Millionen Zellen in Hunderten von verschiedenen Regionen. Das Wissen über die Neuroanatomie des Maushirns hat sich in den letzten zehn Jahren dramatisch weiterentwickelt, mit dem Aufkommen von Ganzhirn-Mapping-Projekten, die neue Datentypen hinzufügen und die zelluläre Architektur in vielen neuen Details enthüllen.
Groß angelegte internationale Kooperationen generieren große Erhebungen von Zelltypen und Verbindungen im Mausgehirn und sammeln große Datenmengen über Modalitäten, räumliche Skalen und Gehirnbereiche hinweg, erklärten die Autoren. Und wenn neurowissenschaftliche Datensätze größer und komplexer werden, wird eine gemeinsame räumliche Karte des Gehirns kritischer, ebenso wie die Fähigkeit, viele verschiedene Arten von Daten präzise in einem gemeinsamen 3D-Raum zu registrieren, um sie zu vergleichen und zu korrelieren.
„Jüngste groß angelegte internationale Kooperationen generieren große Erhebungen von Zelltypen und Verbindungen im Mausgehirn und sammeln große Datenmengen über Modalitäten, räumliche Skalen und Gehirnbereiche hinweg“, kommentierte das Team. „Eine erfolgreiche Integration dieser Daten erfordert einen standardmäßigen 3D-Referenzatlas.“ Dies bedeutet, dass sich moderne digitale Referenzatlanten weiterentwickeln müssen, um auf dem neuesten Stand zu bleiben“, kommentierte Harris. „Klassische Standardatlanten erfüllen jedoch nicht die Anforderungen dieser hochauflösenden Datensätze in 3D. Daher haben wir einen echten 3D-Atlas erstellt, der als anatomisches Standardgerüst für die erzeugten Ganzhirndatensätze dient.“
Das Whole-Brain CCFv3 baut auf einer 2016 veröffentlichten Teilversion auf, die den gesamten Mauscortex, die äußerste Hülle des Gehirns, abbildete. Frühere Versionen des Atlas waren 3D-Karten mit niedrigerer Auflösung, während die Auflösung von CCFv3 fein genug ist, um die Positionen einzelner Zellen zu lokalisieren. Durch die Ausrichtung verschiedener Arten von Datensätzen in CCFv3 konnten die Forscher mehr als 800 Gehirnstrukturen kennzeichnen. Auf diese Weise identifizierten sie mehrere Gehirnstrukturen, die zuvor nicht in Standard-Maus-Gehirnatlanten beschrieben wurden, und mehrere neue Nervenfaserbahnen, die in anderen Atlanten nicht beschrieben wurden.
„CCFv3 ist in 43 isokortikale Bereiche und ihre Schichten, 329 subkortikale Strukturen der grauen Substanz, 81 Faserbahnen und 8 ventrikuläre Strukturen (pro Hemisphäre) unterteilt“, erklärten die Wissenschaftler. „Angesichts der Tatsache, dass jeder Datensatz ein einzigartiges Markierungsmuster für bestimmte Mausgehirnregionen aufweist, sollte die Kombination all dieser Datentypen einander ergänzen oder bestätigen, was einen enormen methodischen Vorteil für die genaue Definition von Gehirnstrukturen darstellt“, sagte Ng.
Die Autoren sagen, dass CCFv3 eine höhere räumliche Auflösung hat als jeder derzeit existierende 3D-Maus-Gehirn-Referenzraum, der auf Magnetresonanztomographie basiert. Da CCFv3 ein Durchschnitt aus einer großen Population von Mäusen ist, kann es verwendet werden, um die interindividuelle Variabilität der Volumina von 3D-Gehirnstrukturen im Kontext verschiedener Krankheitszustände zu untersuchen. Darüber hinaus waren viele anatomische Details im durchschnittlichen Gehirn offensichtlich, die in keinem einzigen Mausgehirn ohne weiteres erkennbar waren.
Es kann als das neurowissenschaftliche Äquivalent des GPS eines Telefons angesehen werden, schlägt das Allen Institute vor. Anstatt manuell auf einer Papierkarte nach Ihrem Standort zu suchen, basierend auf dem, was Sie um sich herum sehen, sagt Ihnen das GPS (und der neue Gehirnatlas), wo Sie sich befinden. Bei Datensätzen mit Tausenden oder Millionen verschiedener Informationen ist dieser gemeinsame Koordinatensatz — und die Ermittlung der entsprechenden Landmarken im Gehirn für diese Koordinaten — von entscheidender Bedeutung.
„Früher definierten die Menschen verschiedene Regionen des Gehirns mit dem Auge. Da wir immer mehr Daten erhalten, skaliert diese manuelle Kuration nicht mehr „, sagte Ng. „So wie wir eine Referenzgenomsequenz haben, benötigen Sie eine Referenzanatomie.“
Historisch gesehen wurden Gehirnatlanten in 2D gezeichnet, wobei blattartige Ansichten des Gehirns in verschiedenen Tiefen aufgenommen und aneinandergereiht wurden. Für einige Arten von Daten funktioniert diese Form der Gehirnkartierung gut. Aber für moderne neurowissenschaftliche Studien, die sich mit Neuronenaktivität oder Zelleigenschaften im gesamten Gehirn befassen, bietet ein 3D-Atlas einen besseren Kontext. Um den Atlas zu erstellen, zerlegten die Forscher das Gehirn in winzige virtuelle 3D-Blöcke, sogenannte Voxel, und wiesen jedem Block eine eindeutige Koordinate zu. Die Daten, die in diese 3D-Konstruktion einflossen, stammten aus der durchschnittlichen Gehirnanatomie von 1.675 verschiedenen Tieren. Das Team ordnete dann jedes dieser Voxel einer von Hunderten verschiedener bekannter Regionen des Mausgehirns zu und zeichnete sorgfältige Grenzen zwischen verschiedenen Bereichen.
Die Datensätze, die in diese beiden Aspekte des Atlas einflossen, stammten aus verschiedenen Arten von Experimenten, die in den letzten Jahren am Allen Institute durchgeführt wurden. „Um eine genaue Flächendarstellung zu ermöglichen, haben wir multimodale Referenzdatensätze zusammengestellt und kuratiert, die verformbar auf das durchschnittliche menschliche Gehirn registriert sind“, erklärten die Autoren. „Zu den Referenzdaten gehörten histologische Färbungen, Immunhistochemie, Transgenexpression, In-situ-Hybridisierung (ISH) und anterograde Tracer-Konnektivitätsexperimente.“ Dieses Rückgrat verschiedener Datentypen macht den Atlas einzigartig unter den Referenzatlanten des Gehirns“, sagten die Forscher.
„Wir verwenden diesen Atlas jetzt als gemeinsamen anatomischen Referenzraum für viele groß angelegte Projekte, einschließlich der Abbildung von Schaltkreisen im gesamten Gehirn, Einzelzellrekonstruktionen und der Erstellung einer umfassenden Zählung des Gehirnzelltyps“, sagte Harris. „All diese Daten und was wir wiederum über die Gehirnarchitektur lernen, werden irgendwann einen aktualisierten 3D-Atlas der nächsten Generation erfordern, obwohl er wahrscheinlich mit anderen, automatisierteren, datengesteuerten Methoden erstellt wird.“
Zukünftige Iterationen des Atlas werden daher wahrscheinlich auf maschinelles Lernen oder andere Formen der Automatisierung angewiesen sein, anstatt auf die mühsame manuelle Kuration, die in die aktuelle Version ging. „Wie wir jetzt wissen, sollten sich Atlanten weiterentwickeln und lebende Ressourcen sein, denn wenn wir mehr darüber erfahren, wie das Gehirn organisiert ist, müssen wir Updates vornehmen“, sagte Harris. „Beim automatischen, unvoreingenommenen Erstellen von Atlanten bewegt sich das Feld wahrscheinlich.“
Das Allen CCF ist Open Access und mit zugehörigen Tools unter https://portal.brain-map.org/