【Nature】人工“迷你大脑”,首次揭示人脑神经网络建模机制

【新智元导读】本周发表于《自然》的两篇论文向理解人类大脑神经网络迈出了重要一步。斯坦福大学的研究人员在培养皿中构建了神经元三维模型,并将两种不同脑区不同类型的细胞融合在一起,首次观察到工作中的人脑神经回路。哈佛大学和 MIT 的合作研究则描述了在培养皿中让“迷你大脑”发育 9 个多月。两项研究都有助于理解人类大脑发育及结构,相信对人工智能研究也有一定的启发。

科学家对人类大脑早期发育过程知之甚少。从 2013 年开始,神经科学家一直在使用由 iPS 细胞(诱导多能干细胞,详见文末注释)诱导而成的神经元研究人类大脑的发育过程,也即在培养皿中培育模拟全脑结构的“迷你大脑”,这些迷你大脑一般只有豌豆大小,功能也远不及真正的人类大脑。

2017 年 4 月 26 日,《自然》发表了两项研究,使用创新的技术,在现有基础上大幅推进了相关的研究方法。在第一篇论文《光敏人脑组织中的细胞多样性和网络动态》(Cell diversity and network dynamics in photosensitive human brain organoids),哈佛大学的 Paula Arlotta 等人描述了“迷你大脑”(下统称为“有机体”)的发育过程。

第二篇论文《组装功能集成的人类前脑球体》(Assembly of functionally integrated human forebrain spheroids),斯坦福大学的 Sergiu Pasca 等人使用神经球(neural spheroid)——每个组织中含有超过 100 万个神经元的组织球,研究了对大脑皮质发育的两个关键脑区。

这两项研究都对理解人类大脑神经元发育做出了很大的贡献,神经元发育初期的灵活性以及多样性,神经元之间如何连接,相信对人工智能研究也有一定的启发。

业界评论:首次观察到工作中的人脑神经回路

弗朗西斯·克里克研究所分子神经生物学小组组长兼分部主任 Francois Guillemot 博士评论称:这还是第一次有人观察到工作中的人脑神经回路的具体情况。

由于许多神经精神疾病和障碍受遗传影响,所以在标准动物模型中难以对其进行研究。因此,这类疾病必须使用来自患者的细胞进行建模,因为这是获得该患者基因组的唯一方法。哈佛&MIT和斯坦福的研究表明,现在科学家可以使用 iPSC 在培养皿中对人脑建模。这不但扩大了研究范围,增强了研究获得的信息量,也减少了研究对患者的负担。当然,使用现有的动物细胞建模方法也不会被取代,新方法会和以前的方法更好地配合,拓展我们对人类大脑构造的理解。

没有参与者两项研究的伦敦帝国学院脑科学系 Paul Matthews 教授在 Science Media Centre 网站发表评论称,这两项研究“描述了在生成自组装脑组织(brain organoid)方面最基本的重要方法的持续进步……这令人兴奋!类似人脑微小区域的活体的迷你(microscopic)结构已经在实验室里培养出来了……这些研究一起为更好地了解人类大脑的发育情况开辟了许多机会,创造出比现有的动物模型更利于研究的新型脑疾病模型,加速新药的开发。”

同样没有参与研究的 Cardiff University 神经科学与精神病讲师 Dean Burnett 博士也在 Science Media Centre 网站发表评论表示,

“这两项研究都采用了创新且大有应用潜力的技术。不论是从大脑的各个不同部分重新创建神经网络,从外部利用光信号操纵这些网络(注释:哈佛那项研究中,组织体生成了各种视网膜细胞,因此可以利用光线操控神经元网络的活动)并且能看到实际发生了什么,还是实时监测遗传异常对神经网络发育的影响,这些方法有很大的潜力拓展我们对人类大脑形成、工作和出错的理解。”

不过,Burnett 也指出,虽然有用,但在实验室里构建的神经网络,其复杂程度和功能都无法与真正的人类大脑相比。正常工作的人脑不只有一个神经网络,大多数神经系统疾病和障碍也涉及多个脑区和细胞的异常行为。Burnett 很形象地总结说:“理解这两项研究有助于我们理解整个大脑,但就像学会字母表是写小说的基础”,我们距离理解人类大脑还有很长的路要走。”

斯坦福研究:将两个脑区不同细胞融合在一起

下面我们来具体看一看这两项研究。研究培育的组织结构是不同的,哈佛 Arlotta 等人研究的是全脑结构,关注神经元细胞的多样性。斯坦福 Pasca 等人则是让 iPSC 生成特定脑区的有机体(神经球),并把两个不同的神经球体融合在了一起。

首先看斯坦福的研究。

根据斯坦福大学官方网站的报道,实验中,研究人员将他们培养的神经球分成了两批,并分别诱导让其发育成人脑不同区域的细胞。一批是含有谷氨酸能神经元的皮质类神经球(注释:大脑皮质属于端脑,是人脑和整個神经系统演化上出现最晚、功能最高的一部分。另一批则是类似新皮层神经球(GABA 能细胞发源的脑区)。

简单说,可以粗略理解为研究人员用 iPSC 诱导培养出两批不同的神经球,第一批跟精神分裂症有关(紫色),第二批则与焦虑、躁狂和癫痫有关(绿色)。

然后,研究人员将这两种不同类型的神经球放在一起。不出三天,两个球体就发生了融合,其中一个球体的 GABA 能神经元开始迁移到富含谷氨酸能神经元的球体当中。研究人员发现,这种迁移模式是阶段性的:GABA 能神经元先朝着目标球体移动一段时间,然后停止,隔一段时间后再次开始移动/侵袭。

代表两个不同大脑区域的神经球在培养皿中融合,绿色球体(类似 GABA 能细胞发源的新皮层)的神经元迁移到另一个球体里面,与那里原有的神经元形成连接。来源:Pasca lab

当 GABA 能细胞全部迁移/融合过去以后,就开始生长,能够接收来自其他神经元的输入,并与含有谷氨酸能的神经元形成工作关系。电生理测试表明,GABA 能和谷氨酸能神经元成功地形成电路并相互发送信号。(GABA 能细胞和谷氨酸能细胞的迁移与一种极为罕见的遗传疾病 Timothy 综合征有关。)

斯坦福这项研究的带头人 Pasca 在新闻稿中表示:“我们在培养皿中组装神经回路,并仔细地描述了其特征,这为观察人类胎儿大脑的正常发育打开了一扇窗。更重要的是,这将有助于我们了解个体患者是如何出现这种情况的。”

哈佛 & MIT 研究:在培养皿里让“迷你大脑”活了 9 个多月

再来看哈佛和 MIT 的合作研究。这项研究最引人瞩目的是研究人员在培养皿里让培育的人脑组织“活”了超过 9 个月。对该组织的单细胞分析显示出了全新的神经元多样性、成熟过程,以及如何对刺激做出反应(responsivenes)。

正如上文所说,为了研究人类大脑的发育过程,科学家越来越多地转向有机体(神经球),也就是从 iPSC 培养的三维器官模型。但是,目前大多数脑组织模型由于种种原因,只能存在数天或数周,对于了解神经系统发育后期情况及致病条件作用十分有限。

在这项实验中,哈佛和 MIT 的研究人员对人类脑组织发育方案和培养条件做了特殊的改进,使他们培育的脑组织能够在 9 个月或更长时间里生长和发育,并且实现了前所未有的细胞成熟水平。也因此,研究人员在这些相对成熟的脑组织中看到了一些惊人的现象,包括自激活(spontaneously active)神经网络和光敏细胞的发育过程。

大规模的单细胞测序表明人类脑组织中广泛的细胞类型的发展。来源:Giorgia Quadrato et. al/ Nature 2017

这篇论文提供了迄今关于脑组织中产生的细胞类型的多样性和再生性(reproducibility)最大的分子图,并且表明三维脑组织有可能对高级功能建模,例如细胞相互作用和神经回路异常相关的发育和精神疾病。

论文通讯作者、哈佛干细胞研究所神经系统疾病计划联合主任、哈佛大学干细胞和再生生物学教授 Paola Arlotta 在相关的新闻通稿中说:“过去,研究人员利用各种方法将 iPSC 诱导发育为神经元、星形胶质细胞等不同类型的细胞。但大脑包含的细胞类型多样到令人难以置信,它们相互作用并形成连接。我们接受了这一挑战,就是要看看在培养皿中产生细胞类型可以产生多大程度的复杂性和多样性,以及组织细胞类型如何反映内源性组织的细胞类型。”

研究人员发现,脑组织发育时间越长,生成的细胞类型也就越多。这一发现令他们自己也十分吃惊。论文其中一位作者、哈佛医学院遗传学副教授 Steve McCaroll 表示:“组织内干细胞能产生如此多的脑细胞类型……对人体内发育过程如何发挥作用有很大的启示。”

这项研究中有机体生成的细胞包括大脑皮质的神经元和祖细胞的亚型,还有许多属于视觉系统中存在的细胞类型。研究分析显示,这个有机体实际上已经产生了人类视网膜(包括感光细胞样细胞)中几乎完整的细胞类型阵列。因此,当研究人员使用光线照射有机物时,刺激会影响神经元的活动

光刺激增加了发育到第 8 个月的有机体中c-FOS表达(红色)。杆状细胞使用视紫红质染色,用绿色表示。来源:Quadrato et al./ Nature 2017

研究人员表示,他们的这个模型有可能有助于未来研究神经网络对生理感觉刺激的反应。

此外,在经过大约 8 个月的培养以后,研究人员通过电子显微镜观察到有机体中的神经元发育出了树突棘(dendritic spines,神经突触的树状突出),这是表示神经元成熟的一个重要标志,也是在培养皿中非常难以得到的。

有机体突触发展的过程。突触标记SYN1(绿色)的表达在培养第 1个月(左上)是尚不存在,到第 3 个月开始出现成熟组织(右上)。有机体在第 6个月(左下)和第 9个月(右下)继续成熟。

鉴于树突棘与精神分裂症等多种精神疾病和障碍有关,研究人员得到的树突棘也有助于他们研究相关的神经疾病。

该研究团队还在不断探索,深化他们的研究。Arlotta 表示:“最终,我们希望为下一代疾病建模制定一个框架,查看在当今模型中无法获得的人类神经生物学方面的信息。”

相关论文:

  1. F. Birey et al., “Assembly of functionally integrated human forebrain spheroids,” Nature, doi:10.1038/ Nature22330, 2017.
  2. G. Quadrato et al., “Cell diversity and network dynamics in photosensitive human brain organoids,” Nature, doi:10.1038/ Nature22047, 2017.

【注释】诱导性多能干细胞(Induced Pluripotent Stem Cell,缩写 iPS 细胞或者 iPSC)为利用导入特定基因或是特定基因产物(蛋白质)等方式送入体细胞(比如皮肤细胞或是肝脏细胞),使该体细胞拥有像胚胎干细胞(ES 细胞)那样,可以分化成各种不同的细胞多功能分化能力,并且可以持续增生分裂。这项技术在 2006 年首度由日本京都大学山中伸弥教授团队提出。山中伸弥也因为这项研究与约翰·格登共同获颁 2012 年诺贝尔生理学或医学奖。

编译来源:

  1. 哈佛 Broad 学院新闻稿:https://www.broadinstitute.org/news/molecular-map-brain-organoids-reveals-unprecedented-levels-neuronal-cell-maturation-and
  2. 斯坦福新闻稿:https://med.stanford.edu/news/all-news/2017/04/scientists-assemble-working-human-forebrain-circuits-in-lab-dish.html

原文发布于微信公众号 - 新智元(AI_era)

原文发表时间:2017-04-28

本文参与腾讯云自媒体分享计划,欢迎正在阅读的你也加入,一起分享。

发表于

我来说两句

0 条评论
登录 后参与评论

相关文章

来自专栏AI科技评论

独家 | 让城市不再与炸弹同眠:大数据​助力城市危险品管理

AI 科技评论按:距离 8·12 天津滨海新区爆炸事故已经过去了两周年。这起因危险品的不合理存放和管理导致的重大伤亡事故也让高校科研人员高度关注如何用大数据来防...

31170
来自专栏AI研习社

「用 AI 识别 xxx」,真的靠谱么?

最近不少人工智能和计算机视觉的学者,带着自己的机器学习技术投身于心理学研究。出发点很好:用更新的技术探究问题。但是他们的成果让人担心。前有用人工智能分析潜在罪犯...

38580
来自专栏ATYUN订阅号

Nvidia与Scripps合作研究AI在基因组学处理和分析中的作用

Scripps Research Translational Institute(SRTI)是一家非营利性研究机构,与Nvidia合作开发基于AI的基因组学处理...

8610
来自专栏吉浦迅科技

GPU运用电流协助找出人脑的庞大记忆容量

下次你忘记约会、放错钥匙或是记不起来某个人的名字,就不能再胡乱编个理由了:一项新的研究指出人脑的记忆容量达到 petabyte 等级,比起过去研究人员认为的数字...

28840
来自专栏量子位

大开眼界:Facebook做了一个会“开眼”的AI,拯救眨眼照片

想象一下,当你带着貌若天仙的女友在海边,她穿着飘逸的波西米亚大摆长裙,海风吹着裙子飞舞,蓦然回首的一刻,露出新垣结衣般的笑容。

16130
来自专栏大数据文摘

2015: 基因编辑技术哪家强

291110
来自专栏大数据文摘

11张图带你走过数据可视化的前生今世

254150
来自专栏镁客网

科学家揭示个体衰老速度差异之谜,为抗衰老研究开辟新的道路 | 黑科技

16000
来自专栏社区的朋友们

如何构建一个 AI 问答系统:从生物进化的角度开始讨论

作者:蔡政 导语: 无论是几十纳米的病毒, 几十微米的叶绿体, 几十毫米的蜜蜂,都会使用各自的"语言"。语言都是一种自然"沟通手段".,通过语言, 可以影响其...

39570
来自专栏数据派THU

【独家】关于深度学习,Yann LeCun给大学生的十四条建议

作者:Yann LeCun 翻译:白静 校对:丁楠雅 本文长度为800字,建议阅读2分钟 本文是人工智能大师Yann LeCun在问答平台Quora上对问题“W...

20580

扫码关注云+社区

领取腾讯云代金券