【華大集團(tuán)】蒲慕明院士、駱清銘院士點(diǎn)評！帶你看懂腦科學(xué)領(lǐng)域里程碑式成果
文章來源：腦科學(xué)與智能技術(shù)卓越創(chuàng)新中心 | 發(fā)布時間：2023-08-02 | 【打印】 【關(guān)閉】
7月12日，國際頂級學(xué)術(shù)期刊《細(xì)胞》（Cell）發(fā)布全球迄今最完整的靈長類腦細(xì)胞圖譜研究成果。該研究由中國科學(xué)院腦科學(xué)與智能技術(shù)卓越創(chuàng)新中心（神經(jīng)科學(xué)研究所）、華大生命科學(xué)研究院等多家單位的100多位跨學(xué)科、跨領(lǐng)域的研究人員共同完成。
該研究成果發(fā)布后，中國科學(xué)院院士、中國科學(xué)院腦科學(xué)與智能技術(shù)卓越創(chuàng)新中心學(xué)術(shù)主任蒲慕明，中國科學(xué)院院士、海南大學(xué)校長駱清銘等腦科學(xué)領(lǐng)域?qū)＜矣枰渣c(diǎn)評，文章部分主創(chuàng)作者為熱點(diǎn)問題答疑釋惑，一起來看看吧！
問 關(guān)于靈長類大腦的研究，此前國內(nèi)外相關(guān)領(lǐng)域進(jìn)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(xué)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(qū)來實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的功能。之前國內(nèi)外關(guān)于靈長類大腦的研究主要局限在個別腦區(qū)，比如對于運(yùn)動皮層單一的腦區(qū)進(jìn)行單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組分析，來研究這個區(qū)域中有什么細(xì)胞類型以及細(xì)胞類型分布的規(guī)律。但受限于技術(shù)手段，這些研究通常只是一個很小的區(qū)域，難以實(shí)現(xiàn)大規(guī)模的、高通量的轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)的繪制。 本次研究基于華大自主研發(fā)的時空組學(xué)技術(shù)與高通量單細(xì)胞核轉(zhuǎn)錄組測序技術(shù)，首次對獼猴大腦皮層的143個腦區(qū)中單個細(xì)胞的基因表達(dá)及狀態(tài)、空間分布信息進(jìn)行聯(lián)合分析 ，獲取了最完整的獼猴大腦皮層的轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)，成功繪制了全球首個獼猴大腦全皮層的三維單細(xì)胞圖譜。
問 作為腦科學(xué)研究領(lǐng)域的領(lǐng)軍人物，您如何評價本次研究成果的意義？
駱清銘（中國科學(xué)院院士、海南大學(xué)校長）：非人靈長類動物與人類具有95%以上的遺傳物質(zhì)同源性和最接近的基因背景及表型特征，是許多神經(jīng)系統(tǒng)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(xì)胞有多少種類型、這些細(xì)胞按什么規(guī)律組織在一起等，是國際科學(xué)前沿也是各國腦計(jì)劃優(yōu)先布局的研究熱點(diǎn)。 本項(xiàng)研究工作為進(jìn)一步理解腦結(jié)構(gòu)和功能提供了重要的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫，將有助于理解腦細(xì)胞的構(gòu)成以及腦疾病發(fā)生發(fā)展的原因，是具有里程碑意義的進(jìn)展。
問 本次研究繪制的獼猴腦細(xì)胞圖譜，對未來腦科學(xué)領(lǐng)域的發(fā)展起到何種作用？
蒲慕明（中國科學(xué)院院士、中國科學(xué)院腦智卓越中心學(xué)術(shù)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(xì)胞分布圖譜。第二類是結(jié)構(gòu)圖譜，在明確了獼猴腦細(xì)胞類型之后，我們能夠追蹤不同細(xì)胞的連接，真正完成各類細(xì)胞之間的連接圖譜。同時，在這個基礎(chǔ)上，我們還可以研究這些連接產(chǎn)生了什么功能，也就是第三類——功能圖譜。 可以說，腦細(xì)胞分布圖譜是進(jìn)一步研究結(jié)構(gòu)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(xù)一系列的腦科學(xué)研究計(jì)劃提供了重要的參考基礎(chǔ)。
問 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(yī)療首席科學(xué)家）：時空組學(xué)技術(shù)Stereo-seq是全球領(lǐng)先的一項(xiàng)技術(shù)，它的主要特點(diǎn)是視野大、分辨率高，這樣也就造成了數(shù)據(jù)量非常大。在龐大的數(shù)據(jù)量面前，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法很難取得較好的結(jié)果，因此需要更先進(jìn)的AI算法，才能實(shí)現(xiàn)非常高效、準(zhǔn)確的分析。 AI算法在本次研究中主要負(fù)責(zé)兩方面工作，一個是定位細(xì)胞，另一個是把每類細(xì)胞準(zhǔn)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(shù)據(jù)分析上積累的優(yōu)勢。
問 研究團(tuán)隊(duì)接下來期待在哪些研究方向取得新進(jìn)展？
李澄宇（文章共同通訊作者、中國科學(xué)院腦智卓越中心研究員）：在本次研究的基礎(chǔ)上，研究團(tuán)隊(duì)后續(xù)將聚焦在兩個方向進(jìn)行重點(diǎn)攻關(guān)。第一個方向是人腦相關(guān)的研究，因?yàn)槲覀冏罱K還是希望能夠更好地理解人腦，幫助推進(jìn)人類腦疾病的研究和治療。目前關(guān)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(diǎn)。原創(chuàng)性靶點(diǎn)是一個國家在生物醫(yī)藥領(lǐng)域是否占有領(lǐng)先地位的一個重要標(biāo)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(xiàn)在規(guī)劃了演化方向的研究工作，希望通過比較性研究，探索關(guān)鍵腦區(qū)中關(guān)鍵類型的細(xì)胞是在什么時候出現(xiàn)的、如何出現(xiàn)的。這對未來理解人腦智能的產(chǎn)生是相當(dāng)重要的，也是我們接下來重點(diǎn)攻關(guān)的第二個方向。
