コールド スプリング ハーバー研究所のローワー キャンパス オフィスのデスクに座っていた神経科学者のトニー ザドールは、コンピューター モニターを私の方に向け、複雑なマトリックス スタイルのグラフを見せてくれました。スプレッドシートのように見えるものを想像してみてください。数字の代わりに、さまざまな色合いやグラデーションの色で塗りつぶされています。何気なく彼は言った：「私が何万ものニューロンの接続性を理解したと人々に話してこれを見せると、彼らはただ『え？』と言うだけだけど、私がこれを人々に見せると…」軸を中心に回転する脳の 3D モデルが現れ、数え切れないほどの節と線で満たされていた。 「彼らは『なんて_____!』と言っている」
Zador が私に見せてくれたのは、マウスの大脳皮質にある 50,000 個のニューロンの地図でした。それは、すべてのニューロンの細胞体がどこに位置し、どこに長い軸索枝を送ったかを示していました。このサイズと詳細のニューラル マップは、これまで作成されたことはありません。ニューロンを蛍光でマーキングする従来の脳マッピング方法をやめて、Zador は、ロングアイランドのコールド スプリング ハーバーでの分子生物学研究の長い伝統を利用した、珍しいアプローチを取りました。彼はゲノム情報のビットを使用して、固有の RNA シーケンスまたは「バーコード」を個々のニューロンに吹き込みました。次に、脳をシート ケーキのような立方体に解剖し、その断片を DNA シーケンサーに入力しました。結果:マウス皮質の 50,000 個のニューロンの 3D レンダリング (さらに多くのニューロンが間もなく追加される予定) が、単一細胞の解像度でマッピングされました。
ザドールの最高傑作であるこの作品は、現在も出版に向けて改良が重ねられています。しかし、Nature が最近発表した論文では 、彼と彼の同僚は、MAPseq (Multiplexed Analysis of Projections by Sequencing) と呼ばれる手法を使用して、これまで観察されたことのない新しい細胞タイプと投影パターンを見つけることができることを示しました。この論文はまた、この新しいハイスループット マッピング手法が、現在のゴールド スタンダードであるが、少数のニューロンで最もうまく機能する蛍光手法と精度において強力に競合することを示しました。
このプロジェクトは、Zador が皮肉を込めて言及したように、神経生理学者としての「本業」でのフラストレーションから生まれました。彼はげっ歯類の聴覚による意思決定を研究しています。彼らの脳がどのように音を聞き、音声情報を処理し、行動の出力や行動を決定するかを研究しています。このような問題に対処するための電気生理学的記録やその他の従来のツールは、数学に傾倒した科学者を満足させませんでした。 Zador 氏によると、問題はニューロンの回路について十分に理解されていないことであり、それが彼が脳を画像化するためのツールを作成する「2 つ目の仕事」を追求する理由です。
脳マッピングの現在の最先端技術は、2,500 万ドル以上の費用をかけて数年間にわたって多くの研究所で行われた作業から編集された Allen Brain Atlas によって具現化されています。アレン アトラスは、ニューロンの既知の亜集団とそれらのグループとしての投影を追跡するため、バルク接続アトラスとして知られています。これは研究者にとって非常に有用ですが、グループまたはニューロン亜集団内の微妙な違いを区別することはできません.
マウスがどのように甲高い鳴き声を聞き、さわやかな飲み物の報酬が利用可能であることを意味するかを処理し、後でご馳走を思い出すために新しい記憶を作成する方法を知りたい場合は、地図または配線図から始める必要があります。脳。 Zador の見解では、この種の神経回路に関する知識の欠如は、精神障害の治療においてこれ以上の進歩が見られない理由の一部と、人工知能がまだそれほど知的ではない理由の一部に責任があると考えています.
Justus Kebschull、スタンフォード大学の神経科学者、新しい Nature の著者 論文とザドールの研究室の元大学院生は、回路について知らずに神経科学を行うことは、「コンピューターを外側から見て、電極を突き刺して、何が見つかるかを調べることで、コンピューターがどのように機能するかを理解しようとするようなものです. … ハード ドライブがプロセッサに接続されていて、USB ポッドがシステム全体に入力を提供していることを知らなければ、何が起こっているのかを理解するのは困難です。」
MAPseq のインスピレーションは、Brainbow と呼ばれる別の脳マッピング技術を知った Zador を襲った。ハーバード大学の Jeff Lichtman の研究室から生まれたこの方法は、蛍光色素のさまざまな組み合わせを使用して、最大 200 個の個々のニューロンを同時に遺伝子標識したという点で注目に値します。結果は、軸索とニューロン細胞体の複雑な混合を詳細に示した、食欲をそそるネオン色のニューロンの多彩なタブローでした。この画期的な研究は、脳内の神経接続の完全な計画であるコネクトームのマッピングが間もなく実現するという希望を与えました。残念なことに、この手法の実際の限界は、顕微鏡を通して、実験者が約 5 から 10 の異なる色しか解像できなかったことです。これは、皮質内のニューロンのもつれを突き破り、多くのニューロンを一度にマッピングするには十分ではありませんでした。
その時、ザドルの頭の中で電球が点灯しました。彼は、ハイスループット ゲノム配列決定技術の速度の向上とコストの低下を研究者が利用できれば、コネクトームの巨大な複雑さの課題が緩和される可能性があることに気付きました。 「これは、数学者が以前に解決した問題に還元することと呼んでいるものです」と彼は説明しました。
MAPseq では、研究者は、さまざまな既知の RNA 配列または「バーコード」を持つ遺伝子組み換えウイルスを動物に注入します。ウイルスは 1 週間以上動物の体内で増殖し、各ニューロンをこれらのバーコードの特徴的な組み合わせで満たします。次に研究者が脳を切片に切断すると、RNA バーコードは、スライドからスライドへと個々のニューロンを追跡するのに役立ちます。
ザドールの洞察が新しい Nature につながった この論文では、彼の研究室と、神経科学者 Thomas Mrsic-Flogel が率いるユニバーシティ カレッジ ロンドンのチームが MAPseq を使用して、マウスの視覚系における約 600 のニューロンの投影を追跡しました。 （編集者注:Zador と Mrsic-Flogel はどちらも、Quanta を発行している Simons Foundation から資金提供を受けています。 .)
600 個のニューロンは、マウスの脳の数千万個に比べて控えめなスタートです。しかし、研究者が念頭に置いていた特定の目的には十分でした。彼らは、脳の配線パターンに、その機能について有益な構造があるかどうかを見極めようとしていたのです。現在一般的な理論は、視覚野では、個々のニューロンが目から特定の情報を収集するというものです。たとえば、視野内の物体の端、動きの種類、空間的方向などです。次にニューロンは、そのタイプの情報の処理を専門とする脳内の対応する 1 つの領域に信号を送信します。
この理論を検証するために、チームは最初に、遺伝的にコード化された蛍光色素を個々の細胞に挿入することにより、従来の方法でマウスの少数のニューロンをマッピングしました。次に、顕微鏡を使用して、細胞が一次視覚野（目からの入力を受け取る脳領域）から脳の他の場所の終点までどのように伸びるかを追跡しました.彼らは、ニューロンの軸索が分岐して多くの領域に同時に情報を送信し、1 対 1 のマッピング理論を覆すことを発見しました。
次に、これらの予測に何らかのパターンがあるかどうかを尋ねました。彼らは MAPseq を使用して、591 個のニューロンが分岐して複数の標的に神経支配する際の投影を追跡しました。チームが観察したことは、軸索の分布が構造化されていることでした。たとえば、一部のニューロンは常に軸索を領域 A、B、および C に送信し、D および E には決して送信しませんでした。
これらの結果は、視覚系にはめまいがするレベルの相互接続性が含まれており、それらの接続のパターンは 1 対 1 のマッピングよりも複雑であることを示唆しています。 「より高い視覚領域は、特別に調整された情報を取得するだけではありません」とケブシュルは言いました。代わりに、それらは同じ入力の多くを共有するため、「計算が互いに結び付けられる可能性があります」。
それにもかかわらず、特定の細胞が特定の領域に投射するという事実は、視覚野内にまだ特定されていない特殊な細胞があることも意味します。ケブシュル氏によると、この地図は、後の研究者がこれらの細胞が何をしているかを理解できるようにする青写真のようなものです。 「MAPseq を使用すると、ハードウェアをマッピングできます。 … ハードウェアがわかったら、ソフトウェア、または計算がどのように行われるかを調べ始めることができます」と彼は言いました。
このような調査のスピードとコストにおける MAPseq の競争力はかなりのものです。Zador 氏によると、この技術は、わずか 10,000 ドルで 1 ～ 2 週間以内に 100,000 個のニューロンを処理するようにスケールアップできるはずです。
このような利点により、多数の脳の神経経路をマッピングして比較することがより実現可能になります。統合失調症や自閉症など、脳配線の違いから生じると考えられている状態の研究は、利用可能なツールが神経相互接続の十分な詳細を捉えていないため、しばしば研究者を苛立たせてきました。研究者がこれらの状態のマウスモデルをマッピングし、それらをより典型的な脳と比較して、新たな研究ラウンドを開始できると考えられます. 「多くの精神疾患は、回路レベルの問題によって引き起こされます」と、アレン脳科学研究所の構造化科学部門のエグゼクティブ ディレクターである Hongkui Zeng 氏は述べています。 「接続情報は、どこを見ればよいかを教えてくれます。」
また、ハイスループット マッピングにより、科学者は多くの神経学的データを収集し、脳の働きの一般原則を反映するパターンを探すことができます。ソーク研究所の分子神経生物学者である Sreekanth Chalasani は、次のように述べています。 「ヒトゲノム地図が仮説を検証し、[遺伝子] 配列と機能のパターンを探すための足場を提供したように、トニーの方法は脳の構造についても同じことができます。」
ヒトゲノムの詳細な地図は、生物学がどのように機能するかのすべての謎をすぐに説明したわけではありませんが、生体分子の部品リストを提供し、革新的な研究の洪水への道を開きました.同様に、開発の現在の状態では、MAPseq は、タグ付けしている細胞の機能や位置に関する情報を提供したり、どの細胞が互いに話しているかを示したりすることはできません。しかし、Zador はこの機能をすぐに追加する予定です。彼はまた、恐怖条件付けの根底にある神経回路など、脳のさまざまな部分を研究している科学者と協力しています.
「コネクティビティから得られる洞察があると思います。しかし、ゲノム自体が興味深いものではないのと同じように、ゲノムが可能にするものこそが変革をもたらします。それが私が興奮している理由です」とザドールは言いました。 「この分野における次世代の研究の足場となることを願っています。」
この記事は Wired.com に転載され、スペイン語版は Investigacionyciencia.es に転載されました .
