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黑猩猩腦網絡組圖譜發布 跨物種研究揭示人腦演化新線索
  • 點擊數:829     發布時間:2025-01-16 17:05:04
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2025年1月,中國科學院自動化研究所腦網絡組研究團隊聯合國內外多個科研機構,發布了迄今為止最精細的黑猩猩腦圖譜——黑猩猩腦網絡組圖譜(Chimpanzee Brainnetome Atlas, ChimpBNA),這一成果不僅為比較神經科學領域的研究提供了重要工具,也為理解人腦的演化提供了新的視角。
關鍵詞:

2025年1月,中國科學院自動化研究所腦網絡組研究團隊聯合國內外多個科研機構,發布了迄今為止最精細的黑猩猩腦圖譜——黑猩猩腦網絡組圖譜(Chimpanzee Brainnetome Atlas, ChimpBNA),這一成果不僅為比較神經科學領域的研究提供了重要工具,也為理解人腦的演化提供了新的視角。

圖1. 研究工作的圖文摘要

黑猩猩(Pan troglodytes)是人類(Homo sapiens)最親近的靈長類親戚之一,與人類共享大約600萬至800萬年前的共同祖先。盡管黑猩猩的大腦體積只有人類的三分之一左右,但它們在神經解剖學和認知功能上展現出許多相似之處,包括社會行為、工作記憶和工具使用。這些相似性使得黑猩猩成為理解人類演化的關鍵比較對象。然而,當前跨物種神經科學研究面臨的一個主要挑戰是缺乏具有生物學意義的標準化腦部參考系統。以往的比較分析嘗試通過細胞構筑、髓鞘配布、宏觀解剖、功能連接模式、功能激活或這些特征的組合來定義物種間的同源大腦皮層區域,但由于構建這些圖譜所使用的模態和尺度不一致,跨物種的直接比較十分困難。

針對這一難題,腦網絡組研究團隊基于先前提出的利用腦連接信息繪制腦圖譜的基本思想,成功繪制出黑猩猩腦網絡組圖譜。利用這一圖譜,研究團隊重建了同源白質纖維束,并為人類和黑猩猩構建了連接指紋圖,為在亞區級別進行細粒度的跨物種腦連接差異分析以及識別相關的白質束提供了可能。研究團隊進一步檢查了每個物種腦連接模式的廣泛側化,并將這些模式與物種間連接性差異的關系對齊到一個共同的空間中,由此順利識別了與物種間連接性差異相關的基因及其表達模式(圖2)。

研究結果表明,黑猩猩腦網絡組圖譜揭示了與人類大腦皮層顯著不同的連接模式,特別是在外側顳葉和背外側前額葉皮層。這些差異與大腦皮層擴張的模式不同,表明大腦皮層演化中的連接性變化可能比之前認為的更為復雜和微妙(圖4)。此外,研究還發現了物種間連接性不對稱的區域,其形成可能與演化分歧有關。在這些連接性差異區域高表達的基因富集在對皮層投射回路和突觸形成至關重要的細胞類型中,表明這些基因在神經回路的發展、功能和演化中發揮了重要作用(圖5)。

此次發布的黑猩猩腦網絡組圖譜呈現了黑猩猩腦部的詳細地圖,將成為神經科學研究的重要資源,并為揭示人類大腦獨特性提供新線索。該研究通過將神經影像數據與遺傳數據相結合,為人類認知能力演化的物種特異性差異提供了潛在的基因表達相關性。研究團隊的后續工作將專注于建立更準確的跨物種同源映射,進一步增強跨物種腦圖譜在理解神經系統演化中的實用性。

為了促進全球科研人員的合作研究,研究團隊已公開黑猩猩腦網絡組圖譜的表面和體積數據文件,以及支持所有圖表的源數據。相關研究工作發表于綜合性期刊The Innovation(IF=33.2)。論文的第一作者為自動化所博士生王玙璠和桂林電子科技大學程祿祺博士,自動化所樊令仲研究員及初從穎副研究員為共同通訊作者。論文的主要合作者包括:自動化所蔣田仔研究員、美國喬治·華盛頓大學的Chet C. Sherwood教授、德克薩斯大學安德森癌癥中心的William D. Hopkins教授以及比利時魯汶大學的Wim Vanduffel教授。該研究受到國家科技創新2030—“腦科學與類腦研究”重大項目和國家自然科學基金等項目的資助。

圖2.研究框架圖

圖3.黑猩猩腦網絡組圖譜

圖4.腦連接模式的跨物種差異

圖5.跨物種(人類vs黑猩猩)腦連接差異背后的遺傳基礎


論文信息:

Yufan Wang, Luqi Cheng, Deying Li, Yuheng Lu, Changshuo Wang, Yaping Wang, Chaohong Gao, Haiyan Wang, Camilla T. Erichsen, Wim Vanduffel, William D. Hopkins, Chet C. Sherwood, Tianzi Jiang, Congying Chu, Lingzhong Fan. The Chimpanzee Brainnetome Atlas reveals distinct connectivity and gene expression profiles relative to humans, The Innovation, 2025, DOI:?10.1016/j.xinn.2024.100755.

論文鏈接

開源數據

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來源:中國科學院自動化研究所


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