Science发表迄今最全面的人类和非人灵长类动物大脑细胞图谱,涵盖超3千种脑细胞类型

时间:2023-10-22 23:34:58   热度:37.1℃   作者:网络

导 读

大脑的结构极为精妙、复杂。近年来,随着技术的发展和研究的深入,尤其是单细胞技术的突飞猛进,使得科学家们能够对大脑中不同细胞种类组成进行解析。2017年,美国国立卫生研究院(NIH)启动了一项大脑研究的计划—“Brain Research through Advancing Innovative Neurotechnologies(BRAIN)Initiative–Cell Census Network”,简称“BICCN”。该联盟旨在通过整合细胞的分子、形态学、生理学和解剖学等信息和特征,利用最前沿的技术对小鼠、非人灵长类动物和人类大脑的细胞类型进行识别和分类,以及针对特定细胞类型开发新的遗传工具。

近日,顶级学术期刊Science及子刊Science AdvancesScience Translational Medicine刊发了21篇研究论文,展示了BICCN联盟在细胞类型水平上对人脑的大规模多组学分析,并公布了迄今为止最全面的人类和非人灵长类动物大脑细胞图谱。研究人员通过对3,000多种人类脑细胞类型进行特征分析,阐明了某些人类脑细胞与其它灵长类动物的区别,并着重强调了人脑许多区域的神经系统细胞构成以及人脑的独特之处。

加州大学圣地亚哥分校神经科学家任兵博士在接受采访时表示:“这些研究是第一次系统地研究了整个人类大脑,从前端到末端,从内到外,包括中脑,后脑,额叶皮层等,这真正代表一个史无前例的大脑图谱。”

小编对Science此次发表的12篇研究文章进行了简要整理,让我们来一探究竟吧。

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Science杂志封面

人类大脑单细胞转录组图谱

大脑由多个与不同功能相关的区域组成,这些区域在人类谱系中已进一步特化,但这种特化是如何发生的以及其如何在人类发育过程、进化过程中出现目前尚不清楚。

瑞典卡罗林斯卡研究所Siletti等人从3名死后捐者前脑、中脑和后脑约100个解剖部位采集了300多万个细胞核样本,并对其进行单细胞RNA测序。依据发育起源组织,研究团队确定了461个类(cluster)和3313个亚类(subcluster),揭示了中脑和后脑神经元的高度多样性。该研究结果揭示了大脑的复杂性,同时强调了人类脑干中存在的复杂性和细胞多样性程度,而非是更广泛的大脑皮层研究。

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图:人类大脑的细胞多样性

美国艾伦脑科学研究所Jorstad等人使用单细胞转录组学对成人大脑皮层的8个区域进行了细胞表征,以更好地了解皮质区域特化。研究人员根据基因表达相似性将细胞核分为24个细胞亚类,这些亚类在所有皮层区域都被发现且组成高度一致;兴奋性神经元在比例、层流分布和基因表达方面表现出较大的空间梯度和区域差异,而在抑制性神经元或非神经元细胞中则不明显。特别地,区域富集和区域特异性细胞类型在初级视觉皮层(V1)最明显,其存在许多不同的兴奋性神经元类型和几种不同的抑制性神经元类型。

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图:人类皮质细胞类型的区域特化

人类大脑的发育过程

成年人的大脑被分成数百个空间域,每个空间域由数十或数百个不同的神经元、胶质和其他细胞类型组成,这种复杂的细胞排列在胚胎发育的前三个月就建立起来。为全面绘制妊娠前三个月的脑细胞类型和基因表达轨迹,卡罗林斯卡学院Sten Linnarsson团队收集了孕后5到14周(pcw)的26个大脑样本,并使用单细胞RNA测序和空间转录组学技术分析了1,665,937个细胞。该研究共确定了12个主要的细胞类型以及616种不同的细胞状态(state),并详细描述了人类前脑和中脑的分化轨迹,发现了大量区域特异性胶质母细胞成熟为不同的前星形胶质细胞和前少突胶质细胞前体细胞。

据悉,这也是研究人员首次对大脑发育前三个月进行全面研究,这些发现强调了早期模式事件的重要性,为一些特定脑区的疾病提供了潜在的治疗靶点。

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图:发育中的人类大脑图谱

人类的皮层发育是一个精心调控的过程,在产前数月和出生后数年的生命中逐步展开,这个过程包括各种细胞系的发生、分化和成熟,对大脑的复杂结构和功能至关重要。美国加州大学旧金山分校(UCSF)Velmeshev等人通过整合单核RNA测序(snRNA-seq)和染色质可及性分析,绘制了一个全面的皮层谱系转录组图谱(包括产前和产后发育),揭示了人类皮层谱系发育背后的分子变化,并确定了关键的转录网络。特别地,该研究还发现了性别特异性的发育变化。

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丘脑是大脑与外界交流的关键节点。来自UCSF的Nowakowski团队对发育中的人类丘脑进行了深入的单细胞转录组学研究,并通过整合先前发表的数据集,生成了妊娠早期以及妊娠中期丘脑的参考图谱。该研究首次提供了对发育中人类丘脑的细胞类型及其空间组织的全面表征,发现了在不同解剖结构的细胞核中差异富集的谷氨酸能神经元的主要亚型,以及在丘脑核中共享和独特的γ-氨基丁酸能(GABAergic)神经元的6个亚型。

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耶鲁大学医学院Pasko Rakic等人领导的研究团队则对端脑进行了深度分析,解剖了恒河猴产前端脑的多个区域,并对76.1万个细胞进行了单细胞RNA测序。该研究破译了早期组织中心的分子程序,揭示了神经干细胞(NSC)特性进展和神经元及神经胶质区域特异性的分子机制,并发现与神经精神疾病和脑癌风险相关的基因可能在早期端脑组织和NSC进展过程中发挥关键作用

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人类大脑表观基因组图谱

人类基因组中有数以万计的序列变异与神经精神疾病的病因相关,但其大多数位于蛋白质编码区之外,缺乏功能注释。在题为“A comparative atlas of single-cell chromatin accessibility in the human brain”的文章中,美国加州大学圣地亚哥分校任兵课题组利用测序技术(snATAC-seq)对人类大脑中的染色质可及性进行综合分析,研究了来自42个不同大脑区域的110万个细胞,绘制了人脑单细胞染色质图谱。

该研究共定义了107种不同的脑细胞类型,并揭示了这些细胞类型中544,735个推定的转录调控元件的染色质可及性状态。此外,研究团队还开发了机器学习模型来预测疾病风险变异的调节功能。

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图:人脑染色质可及性的单细胞分析

Salk研究所的Joseph R. Ecker等人检测了来自3个成年男性大脑46个区域的51.7万个细胞的DNA甲基化和染色质构象,在单细胞分辨率下全面研究了人类脑细胞的表观基因组。该研究确定了188种细胞类型,并表征了其分子特征;发现不同细胞类型、皮质区域和基底节结构的DNA甲基化、染色质可及性、染色质组织和基因表达发生了一致性变化,揭示人类大脑单细胞DNA甲基化和3D基因组结构图谱

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跨物种比较分析揭示人类大脑的独特之处

大脑细胞有哪些特征是人类所特有的,这是人们想要探究的一个关键问题。为此,来自美国艾伦脑科学研究所的多个团队深度分析了成年人类与其他灵长类动物大脑皮层。

了解不同细胞类型的基本特性,对于深度探究其在认知功能和疾病中的作用至关重要。Lee等人证明通过快速病毒遗传标记和膜片钳电生理学RNA结合测序(Patch-seq),可分析人类神经外科组织中的特定细胞类型,能够表征人类皮层神经元的多模态特性。该研究揭示了GABAergic神经元的分层组织,并提示多模式Patch-seq数据对于转录组细胞类型的细化分类至关重要。这项研究为未来人类脑细胞类型功能研究奠定的基础,并提供了丰富的开放数据集。

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在题为“Morphoelectric and transcriptomic divergence of the layer 1 interneuron repertoire in human versus mouse neocortex”的文章中,Thomas Chartrand领导的研究团队利用单细胞转录组学来定义人类和小鼠大脑皮层L1中的神经元细胞类型,定量识别了跨物种的同源亚类,并对存在的差异进行量化。利用人类神经外科组织的Patch-seq记录,研究人员确定了四个具有小鼠L1同源物的转录组亚类,并表征了人类L1中独有的两种细胞类型:“rosehip neuron”和“double-bouquet cell”,其具有独特的表型。

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Nikolas L. Jorstad等人通过snRNA-seq比较分析了来自成人、黑猩猩、大猩猩、恒河猴和普通狨猴的颞中回(MTG)样本,解析了人类新皮层的特定特征。研究结果表明,与猕猴和狨猴相比,人类、黑猩猩和大猩猩MTG显示出高度相似的细胞类型组成;人类特异性差异表达基因(DEG)在可能的适应性基因组变化附近富集。与神经元相比,小胶质细胞、星形胶质细胞和少突胶质细胞在物种间的表达差异较大,神经元在人类谱系中的表达分化更快。

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Trygve E. Bakken等人领导的研究团队使用snRNA-seq和全基因组测序(WGS)对75位人脑捐献者的皮层组织进行了分析,在细胞类型水平上评估了皮质细胞丰度和基因表达的变化。该研究表明,人类个体的细胞组成高度一致,但个体间在供体特征、疾病状况和遗传调控等方面存在实质性差异;在大多数细胞类型中,基因组变异与150至250个基因的表达有关,这些数据对未来的疾病研究具有重要的参考价值。

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图:snRNA-seq分析揭示了人类大脑皮层细胞类型的个体差异。

结 语

综上所述,BICCN联盟的多个研究团队围绕五个主题对成人大脑进行了深入探究,在转录、表观遗传和功能水平上检测了成人和发育中的人类大脑的细胞组成,并绘制了迄今最全面的人脑细胞图谱。这些研究产生的大量数据可帮助科研人员更深入地了解人类的大脑,解决有关人类大脑及其遗传组织的基本科学问题,并有望促进治疗脑部肿瘤或精神疾病的药物研发。据悉,这些大脑图谱将被纳入到人类细胞图谱中,后者是一项更大的项目,旨在绘制人体所有细胞的图谱。

参考文献:

[1] Kimberly Siletti et al., Transcriptomic diversity of cell types across the adult human brain. Science (2023) Doi: https://doi.org/10.1126/science.add7046

[2] Nikolas L. Jorstad et al., Transcriptomic cytoarchitecture reveals principles of human neocortex organization. Science (2023) Doi: https://doi.org/10.1126/science.adf6812

[3] Emelie Braun et al., Comprehensive cell atlas of the first-trimester developing human brain. Science (2023) Doi: https://doi.org/10.1126/science.adf1226

[4] Dmitry Velmeshev et al., Single-cell analysis of prenatal and postnatal human cortical development. Science (2023) Doi: https://doi.org/10.1126/science.adf0834

[5] Chang N. Kim et al., Spatiotemporal molecular dynamics of the developing human thalamus. Science (2023) Doi: https://doi.org/10.1126/science.adf9941

[6] Nicola Micali et al., Molecular programs of regional specification and neural stem cell fate progression in macaque telencephalon. Science (2023) Doi: https://doi.org/10.1126/science.adf3786

[7] Yang Eric Li, et al., A comparative atlas of single-cell chromatin accessibility in the human brain. Science (2023) Doi: https://doi.org/10.1126/science.adf7044

[8] Wei Tian et al., Single-cell DNA methylation and 3D genome architecture in the human brain. Science (2023) Doi: https://doi.org/10.1126/science.adf5357

[9] Brian R. Lee et al., Signature morphoelectric properties of diverse GABAergic interneurons in the human neocortex. Science (2023) Doi: https://doi.org/10.1126/science.adf6484

[10] Thomas Chartrand et al., Morphoelectric and transcriptomic divergence of the layer 1 interneuron repertoire in human versus mouse neocortex. Science (2023) Doi: https://doi.org/10.1126/science.adf0805

[11] Nikolas L. Jorstad et al., Comparative transcriptomics reveals human-specific cortical features. Science (2023) Doi: https://doi.org/10.1126/science.ade9516

[12] Nelson Johansen et al., Interindividual variation in human cortical cell type abundance and expression. Science (2023) Doi: https://doi.org/10.1126/science.adf2359

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