マウスの脳は、単一細胞の解像度で3Dでマッピングされています

脳科学のためのアレン研究所の科学者のチームは、完全なマウスの脳の手動で構築された、3D細胞レベルのアトラスを公に利用可能にしています。 1,657マウスの脳のシリアル二光子断層画像から派生し、アレンマウス脳共通座標フレームワーク、またはCcfv3のこの第三の反復は、集中的なデータ収集と描画の三

「より広い神経科学コミュニティがそれを新しい標準参照アトラスとして使用することを願っています」と、Allen Institute for Brain Scienceの上級ディレクターであり、Cellに掲載されているatlas紙の上級著者の1人であるLydia Ng博士は述べています。 「Atlasと関連ツールをオープンアクセスにすることで、コミュニティ全体で生成された新しいデータとデータ型をより簡単に統合し、同じ空間コンテキストで比較することができます。また、atlasは、脳構造に関する知識が進化するにつれて変更することができます。”

は、アレン脳科学研究所の神経解剖学の准ディレクターであるジュリー-ハリス博士の共同上級著者を追加しました”参照アトラスは、神経解剖学を教えるために使用される真に多目的なツールであり、脳領域を識別するための共通の命名法を提供し、データが収集された場所を記述するための分析を支援し、脳構造の組織に関する私たちの集合的な現在の知識を表しています。「研究者らは、「Allen Mouse Brain Common Coordinate Framework:A3D Reference Atlas」というタイトルのレポートでCcfv3マップについて報告しました。”

このビデオは、CCFフレームワーク内のデータの融合を描いています背景グレースケール画像は、共通の座標系の基礎を形成する1,675個の個々の標本の平均解剖学 色付きの曲線はサンプリングされた流線を表しています。 マウスの皮質は、層間の接続が典型的には表面に垂直である層に編成された3Dシートであり、仮説的な柱状組織を示唆している。 皮質の曲率は、この理論的次元に沿って視覚化することを困難にする。 これらの流線は、曲線形状に基づくこれらの「垂直」の推定値である。 流線が真の曲率を反映しているかどうかを確認するために、それらを実際のデータと比較しました。 ホットメタル色の画像は、選択的にSim1-Cre_Kj18またはA930038C07Rik-Tg1-CreドライバラインにCre依存性ウイルストレーサー注入で標識されたL5ピラミッドニューロンの厚い房状の樹状突起の形状を視覚化するために複数のデータセットの複合体である。 各データセットは、〜100標本からのオーバーレイデータを可能にするためにCCFに登録されました。

マウスの脳には、何百もの異なる領域にわたって約100万個の細胞が含まれています。 マウス脳の神経解剖学の知識は、新しいデータ型を追加し、豊かな新しい詳細に細胞アーキテクチャを明らかにする全脳マッピングプロジェクトの出現と、過去10年間で劇的に進歩しています。

大規模な国際共同研究では、マウスの脳の細胞型やつながりの主要な調査が行われ、モダリティ、空間スケール、脳領域にわたって大量のデータが収集されている、と著者らは説明した。 また、神経科学のデータセットがより大きく複雑になるにつれて、脳の共通の空間マップがより重要になり、多くの異なる種類のデータを共通の3D空間

“最近の大規模な国際共同研究では、マウス脳の細胞型やつながりの主要な調査が行われ、モダリティ、空間スケール、脳領域にわたって大量のデータが集 “これらのデータの統合を成功させるには、標準の3D参照アトラスが必要です。「これは、最新のデジタル参照アトラスが最新の状態を維持するために進化しなければならないことを意味する、とHarris氏は述べています。 「しかし、古典的な標準アトラスは、これらの細胞解像度の3Dデータセットの要求を満たしていないため、作成される全脳データセットの標準的な解剖学的フレームワークとして機能するために、真に3Dアトラスを作成しました。”

アレンマウス脳共通座標フレームワーク(Ccfv3)、3D参照アトラスは、シリアル二光子断層撮影を使用して画像化マウスの脳内の固有の蛍光の平均に基づ 3D平均の仮想セクションが左側に示されています。 右側には、異なる脳領域を示す描写が示されています。

全脳Ccfv3は、脳の最外殻であるマウスの皮質全体をマッピングした2016年にリリースされた部分的なバージョンに基づいて構築されています。 以前のバージョンのatlasは低解像度の3Dマップでしたが、Ccfv3の解像度は個々のセルの位置を特定できるほど十分です。 異なるタイプのデータセットをCcfv3に整列させることで、研究者は800以上の脳構造にラベルを付けることができました。 そうすることによって、彼らは、標準的なマウス脳アトラスでは以前に説明されていないいくつかの脳構造と、他のアトラスでは説明されていないい

“Ccfv3は、43の等皮質領域とその層、329の皮質下灰白質構造、81の繊維路、および8つの心室構造(半球ごと)に分割されている”と科学者は説明した。 “各データセットは、特定のマウスの脳領域のためのユニークなラベリングパターンを明らかにすることを考えると、これらのすべてのデータ型を組み合わせる

著者らは、Ccfv3は、磁気共鳴イメージングに基づく現在存在する3Dマウス脳参照空間よりも高い空間分解能を有すると述べている。 Ccfv3はマウスの大集団からの平均であるため、異なる疾患状態の文脈における3D脳構造の体積の個人間変動性を研究するために使用することが さらに、多くの解剖学的詳細は、任意の単一のマウスの脳で容易に識別できなかった平均的な脳で明らかであった。

Allen Mouse Brain Common Coordinate Framework(Ccfv3)は、3D reference atlasで、マウス皮質の詳細な注釈(虹色)が含まれています。

それは携帯電話のGPSに相当する神経科学と考えることができる、とアレン研究所は示唆している。 代わりに、手動であなたがあなたの周りに見るものに基づいて、紙の地図上であなたの場所を検索するのではなく、GPS(と新しい脳アトラス)は、あなたが 数千または数百万の異なる情報のデータセットでは、その共通の座標セットと、それらの座標に対応する脳のランドマークを特定することが重要です。

「昔は、人々は脳のさまざまな領域を目で定義していました。 より多くのデータを取得するにつれて、その手動キュレーションはもはやスケールしません”とNg氏は述べています。 「私たちが参照ゲノム配列を持っているのと同じように、あなたは参照解剖学を必要とします。”

歴史的に、脳のアトラスは2Dで描かれ、異なる深さで脳のシートのようなビューを取り、それらを並べました。 いくつかのタイプのデータでは、この形式の脳マッピングがうまく機能します。 しかし、脳全体のニューロン活動や細胞特性を調べる現代の神経科学研究では、3D atlasはより良い文脈を与えます。 アトラスを作るために、研究者は、ボクセルとして知られている小さな仮想3Dブロックに脳を分割し、各ブロックに一意の座標を割り当てました。 その3D構造に供給されたデータは、1,675の異なる動物の平均的な脳の解剖学的構造から来ました。 その後、チームは、これらのボクセルのそれぞれをマウス脳の何百もの異なる既知の領域の1つに割り当て、異なる領域の間に慎重な境界線を描きました。

アレンマウス脳共通座標フレームワーク(Ccfv3)、3D参照アトラスは、シリアル二光子断層撮影を使用して画像化マウスの脳内の固有の蛍光の平均に基づ イメージは多くの顕著な解剖特徴を明らかにする平均型板の半透明のトップダウンの眺めを示す。

アトラスのこれら二つの側面に供給されたデータセットは、過去数年間にアレン研究所で行われたいくつかの異なる種類の実験から来ました。 “正確な面積描写を支援するために、平均テンプレート脳に変形可能に登録されたマルチモーダル参照データセットをコンパイルし、キュレーションしました”と著者らは説明しました。 “参照データには、組織学的染色、免疫組織化学、導入遺伝子発現、in situハイブリダイゼーション(ISH)、および順行性トレーサー接続実験が含まれていた。「異なるタイプのデータのこのバックボーンは、参照脳アトラスの間でアトラスをユニークにする、と研究者は言った。

“我々は現在、全脳回路マッピング、単一細胞再構築、包括的な脳細胞型国勢調査の生成など、多くの大規模プロジェクトの共通の解剖学的参照空間とし “これらすべてのデータ、そして脳のアーキテクチャについて学ぶことは、ある時点で更新された次世代の3Dアトラスが必要になりますが、異なる、より自動化されたデータ駆動型の方法で構築される可能性があります。”

今後のアトラスの反復は、現在のバージョンに入った面倒な手動キュレーションではなく、機械学習やその他の自動化に依存する可能性があります。 「私たちが今知っているように、脳がどのように組織されているかについての詳細を学ぶにつれて、更新を行う必要があるため、アトラスは進化し、生きている資源でなければなりません」とHarris氏は述べています。 “自動で公平な方法でアトラスを構築することは、フィールドが移動する可能性が高い場所です。”

Allen CCFはオープンアクセスであり、関連ツールで利用可能ですhttps://portal.brain-map.org/

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