东南大学脑科学与智能技术研究院在全脑映射领域取得新突破

东南大学脑科学与智能技术研究院彭汉川教授为文章的通讯作者,东南大学兼职教授屈磊和安徽大学2019级博士研究生李园园为文章的共同第一作者,脑智院谢芃、刘力娟为文章的主要作者。

近日,东南大学脑科学与智能技术研究院在单细胞精度全脑映射领域取得重要进展,相关成果以“Cross-modal coherent registration of whole mouse brains”为题,在线发表于国际方法学顶级期刊Nature Methods。该研究由东南大学脑科学与智能技术研究院牵头,联合美国艾伦脑科学研究所、安徽大学、华中科技大学、海南大学、西奈山伊坎医学院、中国科学技术大学、深圳先进技术研究院、上海大学、腾讯天衍实验室、美国加州大学洛杉矶分校等多个国内外团队完成。该文章是东南大学脑科学与智能技术研究院10月份Nature文章相关的重要方法学文章之一,东南大学为文章通讯单位和主要完成单位。

图1 mBrainAligner用于跨模态图像配准、大脑轮廓绘制、全脑完整形态神经元重建数据映射、fMOST鼠脑图谱建立的总体流程

图2 CCF配准后丘脑神经元投射的拓扑分析

全脑神经元映射和解析是脑科学研究的重要方向。随着近年来多个大型国际全脑映射项目的开展,采用不同高维度、高通量成像技术(如STPT、fMOST、LSFM、VISoR、MRI)产生的全脑成像数据正以前所未有的速度增加。将这些不同模态、不同尺度的高维脑图像及其各层次大规模神经元重建数据配准到一个公共坐标空间,对于神经细胞类型鉴定、脑空间定位图谱以及神经联接图谱构建等研究至关重要。然而不同标记方法、样本制备和成像方式导致数据在亮度、纹理和解剖结构上差异巨大,高精度跨模态脑配准仍然是当前的一个挑战。

针对上述问题,课题团队提出了基于相干标记点映射(Coherent Landmark Mapping,CLM)和深度神经网络(Deep Neural Networks,DNNs)的图像配准框架,并构建了跨模态图像配准管线——mBrainAligner(图1),以系统化应对模式生物跨模态脑配准挑战。作为东南大学脑科学与智能技术研究院全脑神经元重建以及分析平台的关键模块之一,基于mBrainAligner,团队构建了首个fMOST模态鼠脑图谱,将CCFv3的应用从神经元群体水平拓展到单细胞水平;首次在单细胞分辨率下完成了神经元投射的拓扑分析(图2);通过在全脑神经元重建以及分析平台内整合mBrainAligner模块和团队前期提出的高通量神经元的重建模块Vaa3D-TeraVR(Nature Communication, 2019)以及神经元分析模块mBrainAnalyzer(Nature,2021),团队完成了31个高分辨率fMOST脑图像及1741个小鼠全脑神经元形态重建数据到CCFv3图谱的映射,为大规模全脑单细胞神经元形态分析和类型鉴定提供了重要支撑(相关研究结果于10月6日在Nature文章发表)。腾讯公司研究人员与东南大学团队紧密合作研发了在线多模态数据配准平台,已提供给世界范围内研究人员使用,有力支撑了本项目进展。

mBrainAligner将东南大学脑科学与智能技术研究院相关研究人员在全脑神经元重建以及分析平台的应用从线虫(Cell,2009; Nature Methods,2009)和果蝇(Nature Methods,2011)进一步推进到小鼠等多模态数据,并将持续为“中国脑计划”中多类模式生物脑图谱构建及相关神经生物学研究提供支撑。

东南大学脑科学与智能技术研究院彭汉川教授为文章的通讯作者,东南大学兼职教授屈磊和安徽大学2019级博士研究生李园园为文章的共同第一作者,脑智院谢芃、刘力娟为文章的主要作者。

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