艾倫小鼠大腦通用坐標框架第三版
經過3年密集的數據收集和仔細繪圖，製圖者的工作完成了。他們繪製了複雜「地形」，包括高峰、山谷和邊界，但實物只有半英寸長，重量還不及一粒軟心豆粒糖：實驗室老鼠的大腦。
在5月7日發表於《細胞》上的一篇論文中，美國艾倫腦科學研究所科學家描述了這一製圖壯舉——艾倫小鼠大腦通用坐標框架第三版（CCFv3），一個完整的、高解析度的小鼠大腦三維地圖集。研究人員表示，該框架將成為神經科學領域的一個參考。
小鼠被廣泛應用於生物醫學研究，其大腦包含大約1億個細胞，每個細胞分布在數百個不同的區域。隨著神經系統科學數據集變得越來越大、越來越複雜，一張通用大腦空間地圖變得越來越重要。
「在過去，人們會用眼睛定義大腦的不同區域。隨著越來越多數據的湧現，人工管理難以滿足需要，就像我們有一個參考基因組序列一樣，人們需要一個參考解剖學。」艾倫腦科學研究所的Lydia Ng說。
全腦CCFv3建立在2016年版本的基礎上，後者繪製了小鼠大腦最外層的整個皮層。而且，以前版本是低解析度的3D地圖，而CCFv3的解析度足夠好，可以精確定位單個細胞的位置。
為了製作地圖集，研究人員將大腦分成微小的虛擬3D塊，並為每個塊分配一個唯一的坐標。這一3D結構數據來自近1700個動物的平均大腦解剖結構。然後，研究小組將這些小塊分配到小鼠大腦中數百個不同的已知區域，並在不同區域之間小心地畫出邊界。
研究人員表示，你可以把它想像成神經科學中的手機GPS。它們會告訴你所在的位置，而不需要你在紙質地圖上手動搜索位置。對於包含成千上萬條不同信息的數據集來說，這些共同的坐標——以及這些坐標對應的大腦地標——是至關重要的。
從歷史上看，大腦地圖集是用2D繪製的，從不同深度觀察大腦，並將它們排列起來。但對於觀察整個大腦神經元活動或細胞特徵的現代神經科學研究，3D地圖集能提供更好的信息。
華盛頓大學助理教授NickSteinmetz說，他們利用CCFv3分析數據，發現大腦參與視覺選擇的部分比他們之前意識到的要多。「必須有大局觀，CCFv3能幫助我們一起看所有的結果。」他說。
研究人員表示，未來的地圖集可能會依賴於機器學習或其他形式的自動化，而不是目前版本中費力的手工管理。
相關論文信息：http://dx.doi.org/10.1016/j.cell.2020.04.007