高清晰度地了解大脑：快速，自动识别单个活脑细胞

神经细胞的形状像年幼的植物：大的圆形种子（细胞体）被一个方向（树突状）的卷曲根巢包围，而另一个长茎（另一个轴突）则延伸。该图像以椭圆形显示了不同动物之间某些神经元细胞体位置的变化。每个神经元是随机着色的。由于神经元位于蠕虫中的鼻到尾（前后）和背到腹部（背腹），因此它们在图中从上到下和从左到右排列。

研究人员致力于以高清晰度，单细胞的细节来了解大脑，他们设计了一种新的计算机程序来识别活体蠕虫的荧光显微镜图像中的每个神经细胞。以前的自动识别个体神经细胞的尝试由于以下事实而受到阻碍：同一细胞可能位于不同蠕虫中的极大不同位置。

蠕虫是 C.线虫，一种微小的round虫，在世界各地的土壤和研究实验室中都很常见。在动物的透明的1毫米长的身体中，每个959个细胞都已被识别，命名和作图，包括它们的302个神经细胞。

科学家完成了 C.线虫的神经系统在1986年就一直在改进。最近的项目包括OpenWorm，这是一项全球性的持续性工作，旨在逐个单元地设计行为精确的虚拟C。 elegans –一种值得研究的Tamagotchi宠物版本。

研究小组开发了秀丽隐杆线虫基因修饰菌株中使用的三种荧光色，显示了秀丽隐杆线虫神经元的中央含DNA的细胞体。请注意相邻的单元格是如何不同的颜色。成功注释的神经元用字母标记，无法标识身份的细胞用数字标记。并非所有的302秀丽隐杆线虫神经元都存在于该图像中。

尽管它们具有价值，但广义的脑图谱，即所谓的连接图谱，仍然无法识别蠕动的蠕虫中的神经元。

“试想一下，如果您知道地图上所有城市的名称，但是每次查看时城市都会移动。就是这样，试图将当前的脑图谱与活体进行比较。”东京大学的Yuichi Iino教授说，他是BMC Biology上发表的最新研究论文的最后共同作者。

Iinos研究小组希望识别并绘制 C中每个神经细胞的图。线虫，以便他们可以绘制出使行为，学习和记忆成为可能的电脉冲的路径。

C。线虫的大脑神经元并没有被困在头骨中，而只是在动物的头部形成了一个由150个神经元组成的松散组合。

神经元很小，位于 C的头部。线虫，它们包围着消化系统一部分的大鳞茎，因此随着动物的运动或进食，它们会被推拉很多。

研究人员从发现独特的基因组合开始，这些基因组合在人工附着到荧光蛋白标签上时，会在显微镜下引起35个不同的小神经元群发光。

这些新的转基因的C。秀丽线虫使所有研究人员随后的图像研究和计算机编程工作成为可能。

研究人员在总共311个蠕虫中识别出了单个神经元，在35个神经元组中每个蠕虫中都发现了10个蠕虫，并在显微镜图像中测量了成对神经元之间的距离和相对位置。

尽管已知神经元会在每种蠕虫中移动，但没有人期望神经元在不同的个体中具有不同的“本垒”位置。在不同的动物之间，某些神经元的中央细胞体的位置相差超过0.02毫米，对于只有1毫米长的动物而言，这是一个很大的距离。

个体C。线虫被认为是统一的，因为它们都具有几乎相同的细胞谱系和定型的神经回路。然而，令人惊奇的是，个体动物之间的位置差异有多大。最近的研究论文的共同第一作者，Iino实验室成员Yu Toyoshima助理教授说。

然后，研究小组使用了他们新的位置变化数据和 C. elegans connectome脑图集，以开发一种计算机程序来自动识别神经元。该程序使用数学算法来分析C的显微镜图像。线虫大脑，并根据该神经元相对于其他神经元的位置，为每个神经元分配统计上最可能的身份。

“该算法的准确率只有60％，对于全自动细胞识别而言太低了，但是它加快了我们的工作速度，足以使其他项目可以理解基于全脑成像数据的神经网络，” Toyoshima说。

使该项目成为可能的部分原因在于 C.线虫是每个神经元都已经知道并命名。在其他动物中使用类似的技术将需要进行微调的基因操作，以使成群的神经元在显微镜下发光并知道需要识别多少个神经元。

人类的大脑拥有数十亿个神经元，因此要在单细胞水平上了解我们自己的大脑将非常困难。线虫的大脑很小，但是他们仍然可以学习和改变行为，因此它们可以使我们了解神经元网络如何创造行为，伊诺说。

参考：神经元ID数据集有助于神经元注释，用于 C的全脑活动成像。线虫，丰岛裕夫，吴泉，金森奈奈美，佐藤博文，月日章，大江铃美，村上悠子，村上隆之，禅贤公园，岩崎由志，石原武史，吉田良一和饭野一一，2020年3月19日
，BMC Biology。 DOI：10.1186 / s12915-020-0745-2