Une équipe de scientifiques de l’Allen Institute for Brain Science met à la disposition du public un atlas cellulaire 3D construit manuellement du cerveau complet de la souris. Dérivée d’images tomographiques à deux photons en série du cerveau de 1 657 souris, cette troisième itération du Cadre de coordonnées communes du cerveau de souris Allen, ou CCFv3, est le résultat de trois années de collecte et de dessin intensifs de données.
« Nous espérons que la communauté des neurosciences au sens large l’utilisera comme un nouvel atlas de référence standard », a déclaré Lydia Ng, PhD, directrice principale de la technologie à l’Allen Institute for Brain Science, et l’un des auteurs principaux de l’atlas, qui est publié dans Cell. « En rendant notre atlas et les outils associés en libre accès, les nouvelles données et les nouveaux types de données générés dans notre communauté peuvent être plus facilement intégrés et comparés dans le même contexte spatial, et l’atlas, à son tour, peut être modifié à mesure que nos connaissances sur la structure du cerveau évoluent. »
A ajouté Julie Harris, co-auteure principale, PhD, directrice associée de la neuroanatomie à l’Allen Institute for Brain Science, « Les atlas de référence sont des outils vraiment polyvalents qui sont utilisés pour enseigner la neuroanatomie, fournissant une nomenclature commune pour identifier les régions du cerveau, soutenant les analyses pour décrire l’endroit où les données ont été collectées et représentant nos connaissances actuelles collectives sur l’organisation de la structure du cerveau. » Les chercheurs ont rendu compte de la carte CCFv3 dans un rapport intitulé « The Allen Mouse Brain Common Coordinate Framework: A 3D Reference Atlas « . »
Cette vidéo représente une fusion de données dans le cadre CCF L’image en niveaux de gris d’arrière-plan représente l’anatomie moyenne de 1 675 spécimens individuels formant la base du système de coordonnées commun. Les lignes courbes colorées représentaient des lignes de flux échantillonnées. Le cortex de la souris est une feuille 3D organisée en couches où la connexion entre les couches est généralement perpendiculaire à la surface, suggérant une hypothétique organisation en colonnes. La courbure du cortex rend difficile la visualisation le long de cette dimension théorique. Ces rationalisations sont une estimation de ces « verticales » basées sur la géométrie courbe. Pour voir si les lignes de courant reflètent la courbure réelle, nous les avons comparées avec des données réelles. L’image colorée en métal chaud est un composite de plusieurs ensembles de données permettant de visualiser la forme de dendrite à touffes épaisses de neurones pyramidaux L5 qui ont été marqués de manière sélective avec une injection de traceur viral dépendant du Cre dans la ligne pilote Sim1-Cre_KJ18 ou A930038C07Rik-Tg1-Cre. Chaque ensemble de données a été enregistré dans le CCF pour permettre la superposition des données de ~ 100 spécimens.
Le cerveau de la souris contient environ 100 millions de cellules dans des centaines de régions différentes. La connaissance de la neuroanatomie du cerveau de souris a considérablement progressé au cours de la dernière décennie, avec l’avènement de projets de cartographie du cerveau entier ajoutant de nouveaux types de données et révélant une architecture cellulaire riche en détails.
Des collaborations internationales à grande échelle génèrent des enquêtes majeures sur les types de cellules et les connexions dans le cerveau de la souris, recueillant de grandes quantités de données à travers les modalités, les échelles spatiales et les zones cérébrales, ont expliqué les auteurs. Et à mesure que les ensembles de données en neurosciences deviennent plus grands et plus complexes, une carte spatiale commune du cerveau devient plus critique, tout comme la capacité de co-enregistrer avec précision de nombreux types de données dans un espace 3D commun pour les comparer et les corréler.
« De récentes collaborations internationales à grande échelle génèrent des enquêtes majeures sur les types de cellules et les connexions dans le cerveau de la souris, recueillant de grandes quantités de données à travers les modalités, les échelles spatiales et les zones cérébrales », a commenté l’équipe. » Une intégration réussie de ces données nécessite un atlas de référence 3D standard. »Cela signifie que les atlas de référence numériques modernes doivent évoluer pour rester à jour, a commenté Harris. « Pourtant, les atlas standard classiques ne répondent pas aux exigences de ces ensembles de données à résolution cellulaire en 3D. Nous avons donc produit un véritable atlas 3D pour servir de cadre anatomique standard pour les ensembles de données du cerveau entier produits. »
Le CCFv3 du cerveau entier s’appuie sur une version partielle publiée en 2016 qui a cartographié l’ensemble du cortex de la souris, l’enveloppe la plus externe du cerveau. Les versions précédentes de l’atlas étaient des cartes 3D à faible résolution, tandis que la résolution de CCFv3 est suffisamment fine pour pouvoir localiser les emplacements des cellules individuelles. L’alignement de différents types d’ensembles de données dans CCFv3 a permis aux chercheurs d’étiqueter plus de 800 structures cérébrales. Ce faisant, ils ont identifié plusieurs structures cérébrales non décrites précédemment dans les atlas du cerveau de souris standard, et plusieurs nouvelles voies de fibres nerveuses non décrites dans d’autres atlas.
« CCFv3 est parcellé en 43 zones isocorticales et leurs couches, 329 structures de matière grise sous-corticales, 81 voies fibreuses et 8 structures ventriculaires (par hémisphère) », ont expliqué les scientifiques. « Étant donné que chaque ensemble de données révèle un modèle d’étiquetage unique pour certaines régions du cerveau de souris, la combinaison de tous ces types de données devrait se compléter ou se confirmer, démontrant un énorme avantage méthodologique pour définir avec précision les structures cérébrales », a noté Ng.
Les auteurs disent que CCFv3 a une résolution spatiale plus élevée que tout espace de référence du cerveau de souris 3D actuellement existant basé sur l’imagerie par résonance magnétique. Parce que le CCFv3 est une moyenne d’une grande population de souris, il peut être utilisé pour étudier la variabilité interindividuelle des volumes de structures cérébrales 3D dans le contexte de différents états pathologiques. De plus, de nombreux détails anatomiques étaient apparents dans le cerveau moyen qui n’étaient pas facilement discernables dans un cerveau de souris unique.
Il peut être considéré comme l’équivalent neuroscientifique du GPS d’un téléphone, suggère l’Institut Allen. Au lieu de rechercher manuellement votre position sur une carte papier en fonction de ce que vous voyez autour de vous, le GPS (et le nouvel atlas du cerveau) vous indique où vous vous trouvez. Avec des ensembles de données dans des milliers ou des millions d’informations différentes, cet ensemble commun de coordonnées — et le repérage des repères cérébraux correspondants pour ces coordonnées — est crucial.
« Autrefois, les gens définissaient différentes régions du cerveau à l’œil. À mesure que nous obtenons de plus en plus de données, cette conservation manuelle n’évolue plus « , a déclaré Ng. « Tout comme nous avons une séquence génomique de référence, vous avez besoin d’une anatomie de référence. »
Historiquement, les atlas du cerveau étaient dessinés en 2D, prenant des vues en forme de feuille du cerveau à différentes profondeurs et les alignant. Pour certains types de données, cette forme de cartographie cérébrale fonctionne bien. Mais pour les études de neurosciences modernes qui examinent l’activité des neurones ou les caractéristiques des cellules dans tout le cerveau, un atlas 3D donne un meilleur contexte. Pour créer l’atlas, les chercheurs ont divisé le cerveau en minuscules blocs virtuels 3D, appelés voxels, et ont attribué à chaque bloc une coordonnée unique. Les données qui ont alimenté cette construction 3D provenaient de l’anatomie moyenne du cerveau de 1 675 animaux différents. L’équipe a ensuite affecté chacun de ces voxels à l’une des centaines de régions différentes connues du cerveau de la souris, en traçant des frontières soigneuses entre des zones distinctes.
Les ensembles de données qui ont alimenté ces deux aspects de l’atlas provenaient de plusieurs types d’expériences menées à l’Institut Allen au cours des dernières années. « Pour aider à des délimitations aréales précises, nous avons compilé et organisé des ensembles de données de référence multimodales enregistrés de manière déformable dans le cerveau modèle moyen », ont expliqué les auteurs. « Les données de référence comprenaient des taches histologiques, l’immunohistochimie, l’expression du transgène, l’hybridation in situ (ISH) et des expériences de connectivité des traceurs antérogrades. »Cette colonne vertébrale de différents types de données rend l’atlas unique parmi les atlas cérébraux de référence, ont déclaré les chercheurs.
« Nous utilisons maintenant cet atlas comme espace de référence anatomique commun pour de nombreux projets à grande échelle, y compris la cartographie des circuits cérébraux entiers, les reconstructions unicellulaires et la génération d’un recensement complet du type de cellules cérébrales », a déclaré Harris. « Toutes ces données, et ce que nous apprenons à leur tour sur l’architecture cérébrale, nécessiteront à un moment donné un atlas 3D de nouvelle génération mis à jour, bien qu’il soit susceptible d’être construit avec différentes méthodes plus automatisées et axées sur les données. »
Les futures itérations de l’atlas s’appuieront donc probablement sur l’apprentissage automatique ou d’autres formes d’automatisation, plutôt que sur la laborieuse conservation manuelle qui est entrée dans la version actuelle. « Comme nous le savons maintenant, les atlas devraient évoluer et être des ressources vivantes, car à mesure que nous en apprendrons plus sur l’organisation du cerveau, nous devrons faire des mises à jour », a déclaré Harris. « La construction d’atlas de manière automatique et impartiale est l’endroit où le champ se déplace probablement. »
Le CCF Allen est en libre accès et disponible avec des outils connexes à https://portal.brain-map.org/