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      【華大集團】蒲慕明院士、駱清銘院士點評!帶你看懂腦科學領域里程碑式成果

      文章來源:腦科學與智能技術卓越創新中心  |  發布時間:2023-08-02  |  【打印】 【關閉

        

        7月12日,國際頂級學術期刊《細胞》(Cell)發布全球迄今最完整的靈長類腦細胞圖譜研究成果。該研究由中國科學院腦科學與智能技術卓越創新中心(神經科學研究所)、華大生命科學研究院等多家單位的100多位跨學科、跨領域的研究人員共同完成。 

        該研究成果發布后,中國科學院院士、中國科學院腦科學與智能技術卓越創新中心學術主任蒲慕明,中國科學院院士、海南大學校長駱清銘等腦科學領域專家予以點評,文章部分主創作者為熱點問題答疑釋惑,一起來看看吧!   

       

       

      [video:華大集團0802]

        關于靈長類大腦的研究,此前國內外相關領域進行到了哪個階段?本次研究成果取得了哪些突破? 

      孫怡迪(文章共同通訊作者、中國科學院腦智卓越中心青年研究員) :靈長類動物的大腦體積是比較大的,而且分成了不同的腦區來實現復雜的功能。之前國內外關于靈長類大腦的研究主要局限在個別腦區,比如對于運動皮層單一的腦區進行單細胞轉錄組分析,來研究這個區域中有什么細胞類型以及細胞類型分布的規律。但受限于技術手段,這些研究通常只是一個很小的區域,難以實現大規模的、高通量的轉錄組數據的繪制。
      本次研究基于華大自主研發的時空組學技術與高通量單細胞核轉錄組測序技術,首次對獼猴大腦皮層的143個腦區中單個細胞的基因表達及狀態、空間分布信息進行聯合分析 ,獲取了最完整的獼猴大腦皮層的轉錄組數據,成功繪制了全球首個獼猴大腦全皮層的三維單細胞圖譜。
       

       

        

         作為腦科學研究領域的領軍人物,您如何評價本次研究成果的意義? 

      駱清銘(中國科學院院士、海南大學校長):非人靈長類動物與人類具有95%以上的遺傳物質同源性和最接近的基因背景及表型特征,是許多神經系統疾病研究最合適甚至是唯一的模型動物。非人靈長類如獼猴腦皮層的細胞有多少種類型、這些細胞按什么規律組織在一起等,是國際科學前沿也是各國腦計劃優先布局的研究熱點。
      本項研究工作為進一步理解腦結構和功能提供了重要的基礎數據庫,將有助于理解腦細胞的構成以及腦疾病發生發展的原因,是具有里程碑意義的進展。
       

       

        

         本次研究繪制的獼猴腦細胞圖譜,對未來腦科學領域的發展起到何種作用? 

      蒲慕明(中國科學院院士、中國科學院腦智卓越中心學術主任):獼猴大腦圖譜的繪制工作可以分為三類,第一類是本次研究完成的腦細胞分布圖譜。第二類是結構圖譜,在明確了獼猴腦細胞類型之后,我們能夠追蹤不同細胞的連接,真正完成各類細胞之間的連接圖譜。同時,在這個基礎上,我們還可以研究這些連接產生了什么功能,也就是第三類——功能圖譜。
      可以說,腦細胞分布圖譜是進一步研究結構圖譜和功能圖譜的必要條件。本次研究成果是一個很好的開端,為后續一系列的腦科學研究計劃提供了重要的參考基礎。
       

       

        

         AI算法在本次研究中扮演了什么樣的角色? 

      姚建華(文章共同通訊作者、騰訊AI Lab AI醫療首席科學家):時空組學技術Stereo-seq是全球領先的一項技術,它的主要特點是視野大、分辨率高,這樣也就造成了數據量非常大。在龐大的數據量面前,傳統的數據分析方法很難取得較好的結果,因此需要更先進的AI算法,才能實現非常高效、準確的分析。
      AI算法在本次研究中主要負責兩方面工作,一個是定位細胞,另一個是把每類細胞準確地注釋出來。這些工作的完成,主要也是基于我們前期在圖像分析以及基因數據分析上積累的優勢。
       

       

        

         研究團隊接下來期待在哪些研究方向取得新進展? 

      李澄宇(文章共同通訊作者、中國科學院腦智卓越中心研究員):在本次研究的基礎上,研究團隊后續將聚焦在兩個方向進行重點攻關。第一個方向是人腦相關的研究,因為我們最終還是希望能夠更好地理解人腦,幫助推進人類腦疾病的研究和治療。目前關于阿爾茨海默病、抑郁癥、帕金森病等疾病,我們急需找到有哪些好的治療靶點。原創性靶點是一個國家在生物醫藥領域是否占有領先地位的一個重要標志,所以我們也希望能夠在這方面有所突破。
      此外,了解大腦有一個很重要的方向就是演化。我們現在規劃了演化方向的研究工作,希望通過比較性研究,探索關鍵腦區中關鍵類型的細胞是在什么時候出現的、如何出現的。這對未來理解人腦智能的產生是相當重要的,也是我們接下來重點攻關的第二個方向。 

       

        

         

        

       
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