北師大賀永團隊PNAS刊文,揭示人腦有氧糖酵解代謝的結構連接基礎

2021-01-08 中國生物技術網

人腦作為複雜網絡，腦區之間要實現連接功能，需要葡萄糖代謝提供能量支持。近日由北師大認知神經科學與學習國家重點實驗室賀永教授課題組與合作者在PNAS雜誌在線發表論文，探索了人腦有氧糖酵解代謝的結構連接基礎。該研究對於闡釋人腦代謝與腦連接組關係有重要價值。

近日，北京師範大學認知神經科學與學習國家重點實驗室賀永教授課題組與合作者在PNAS在線發表題為「Association of aerobic glycolysis with the structural connectome reveals a benefit-risk balancing mechanism in the human brain」的研究論文。該研究通過探索人腦有氧糖酵解代謝與腦結構連接組的關係，揭示了大腦在收益與風險之間平衡的工作機制。　

人腦作為一個複雜的網絡，不同腦區之間的聯繫需要大量的結構連接作為連線成本，同時消耗大量的葡萄糖代謝作為運行成本以維持正常的功能。賀永課題組與合作者前期的工作，發現人腦功能網絡與葡萄糖代謝、腦血量量具有密切的關係，且能夠根據認知任務的需求進行調控（Liang et al 2013）。然而，人腦代謝的空間分布是否收到結構連接組的約束並不清楚。該研究綜合採用多模態PET腦代謝數據、彌散和功能磁共振腦成像數據、以及計算神經模型，系統探索了人腦有氧糖酵解代謝與結構連接組的關係。

有氧糖酵解（AG）是指存在足夠氧時葡萄糖的非氧化代謝。成年人腦中，AG佔葡萄糖代謝的10-12%，但在幼兒期，AG達到葡萄糖代謝總量的1/3。研究表明，AG是大腦的重要代謝方式，能夠快速產生ATP，是生物合成的關鍵，在突觸可塑性和神經保護對抗氧化應激中發揮重要作用。然而以前的研究也報導了腦AG的代謝水平與澱粉樣蛋白沉積等病理特徵緊密關聯。因此，該研究提出的科學假說為人腦中AG代謝帶來的收益與風險平衡可能受到結構網絡連接的約束。

該研究首先基於PET數據，發現靜息態下人腦高AG代謝值的區域主要集中於額頂網絡和默認網絡（圖1）。為了估計人腦網絡中每個腦節點的軸突連接總長度，該研究設計了一個基於空間歐式距離的含權預測計算模型。該模型分別在獼猴化學示蹤劑追蹤（圖2）和小鼠雙光子成像技術獲得的腦結構連接組實驗數據中進行了驗證，發現實驗數據獲得的軸突連接總長度和模型估計的總長度高度一致。然後，該研究將建立的計算模型應用於人腦彌散磁共振影像獲得的結構連接組數據，發現所估計的腦區軸突連接總長度和AG的代謝水平高度關聯，具有高AG代謝水平的腦區在功能網絡裡具有高的整合能力，並且AG代謝水平對於結構-功能網絡的關係起到中介作用（圖3）。基於網絡優化重連模型，研究發現高AG腦區的總軸突長度具有優化的布線設計（圖4）；如果腦網絡被隨機布線，高AG腦區需要的總軸突長度和面臨的脆弱性風險將成倍增加（圖4）。這些結果表明高AG腦區雖然具有昂貴的布線成本，但其布線的安排具有高度的優化，以滿足代謝的需求並同時降低風險，從而揭示了人腦在收益與風險之間平衡的工作機制。研究不僅對於闡釋人腦代謝與腦連接組的複雜關係具有重要價值，而且對於理解腦發育及腦疾病中的代謝變化的結構基礎具有重要意義。

圖1：年輕健康被試的人腦中有氧糖酵解（AG）分布。

圖2：基於該研究提出的計算模型，發現獼猴大腦結構連接組中，所估計的腦區軸突連接總長度與染色纖維追蹤實驗獲得的軸突連接總長度高度一致。

圖3：人腦網絡中的AG代謝水平、結構網絡中的軸突連接總長度與功能網絡中腦區的整合能力三者之間的關係。

圖4：基於網絡優化和隨機重連接模型，研究高AG代謝的腦區的布線優化程度和脆弱性程度。

該論文第一作者為陳育涵博士，通訊作者為賀永教授和香港浸會大學的周昌松教授。論文合作者包括林起湘博士和廖旭紅博士。該研究得到國家自然科學基金重點項目、國際合作重點項目、教育部長江學者特聘教授基金等項目的資助。

賀永教授課題組主頁：　https://helab.bnu.edu.cn/

論文連結：

https://www.pnas.org/content/118/1/e2013232118

參考文獻：

【1】Chen Y, Lin Q, Liao X, Zhou C, He Y (2021) Association of aerobic glycolysis with the structural connectome reveals a benefit-risk balancing mechanism in the human brain, Proc Natl Acad Sci 118 (1): e2013232118.【2】Liang X, Zou Q, He Y, Yang Y (2013) Coupling of functional connectivity and regional cerebral blood flow reveals a physiological basis for network hubs of the human brain. Proc Natl Acad Sci 110:1929-1934.

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