中國網/中國發展門戶網訊 近日，中國科學院自動化研究所腦網路組研究中心團隊延續了“基於腦連接資訊繪製圖譜”的這一思想，繪製出全新的獼猴腦網路組圖譜（Macaque Brainnetome Atlas, MacBNA），其構建基於高空間和角度解析度的彌散磁共振成像數據。MacBNA不僅對腦區進行了合理且精細的分區，還詳細描述了每個腦區亞區之間的宏觀連接。作為可靠的參考系統，它能夠有效地整合多尺度腦圖像和多組學資訊，從而繪製出多模態跨尺度的獼猴腦圖譜。

獼猴腦網路組圖譜

據了解，獼猴作為研究人類認知功能機制和模擬人類腦部疾病的理想模型，其在遺傳學、生理學和腦結構上與人類高度相似。目前，大量腦科學研究將非人靈長類動物研究作為闡明認知神經基礎並促進轉化醫學的核心來源。因此，一份能夠描繪獼猴腦部空間組織架構的全景式腦圖譜對於將研究成果從獼猴轉化到人類具有重要意義。

獼猴腦網路組圖譜作為一套描繪獼猴腦部空間組織架構的全景式腦圖譜將克服現有圖譜的諸多缺陷，包括僅針對特定解剖區域、僅有單一模態資訊等局限性。同時，基於相同理論與方法繪製的人類和獼猴腦網路組圖譜將為從猴腦獲得的資訊和知識有效地遷移到人腦發揮關鍵作用。此外，本研究中的跨模態多尺度數據集還將提供一個開放獲取平臺，用於解決計算問題。研究團隊目前正在持續收集數據，以進一步完善獼猴腦網路組圖譜，並增加額外的神經示蹤和組織切片染色圖像。另外，腦網路組圖譜繪製思想和方法具有擴展到其他物種進行比較研究的潛力，將在跨物種比較、轉化醫學和計算建模方面發揮重要作用。

獼猴腦網路組圖譜將獼猴大腦劃分為了304個精細腦區結構，並且定量描繪了每個腦區的解剖和功能連接模式，為在宏觀尺度上明確大腦的組織模式提供了不可或缺的工具。與其他獼猴腦圖譜的指標定量比較結果表明，獼猴腦網路組圖譜能夠好地表徵大腦的連接拓撲模式。本研究利用細胞構築和介觀連接在分區邊界和連接準確度兩個方面驗證了圖譜結果的可靠性，揭示了獼猴腦網路組圖譜在一定程度上具有生物學意義。此外，該圖譜整合了影像、染色切片和神經示蹤數據，在同一個標準空間中提供宏觀連接、介觀連接以及組織學資訊，這為全面地理解大腦不同尺度下的屬性、探究模態間的關係打下了堅實的基礎，也為設計開發多模態融合、跨尺度計算等演算法建立了數據平臺。獼猴腦網路組圖譜不僅為多層面地理解大腦功能的工作機理提供了新的多模態空間地圖，也將推動轉化醫學、跨物種比較和大腦數字建模等重要研究領域的發展。

腦網路組圖譜是腦圖譜發展和神經技術進步的必然趨勢，是腦科學、認知科學等相關學科取得突破的關鍵。在已有成果的基礎上，未來腦網路組圖譜將沿著跨物種腦圖譜、多模態多尺度腦圖譜方向發展，為診斷治療、跨物種研究和類腦智慧啟發提供支撐。

該成果目前發表在《科學通報》（Science Bulletin），中國科學院自動化研究所的博士生陸玉恒、副研究員崔玥、博士生曹龍和博士生董振偉為該論文的共同第一作者，中國科學院自動化研究所蔣田仔研究員、樊令仲研究員和楊正宜副研究員為共同通訊作者。