Journal of Neuroscience

Các biến thể trong mạch thần kinh, được kế thừa hoặc thu được, có thể là nguyên nhân gây ra sự khác biệt quan trọng giữa các cá nhân trong suy nghĩ, cảm xúc và hành động. Ở đây, chúng tôi đã sử dụng phân tích kết nối không nhiệm vụ để tách biệt và đặc trưng hóa hai mạng lưới khác nhau thường được kích hoạt đồng thời trong các nhiệm vụ chụp cộng hưởng từ chức năng (fMRI). Chúng tôi đã xác định một “mạng lưới độ nổi bật”, được neo bởi vỏ não cingulate trước trên (dACC) và vỏ não trước đảo (orbital frontoinsular), có kết nối mạnh mẽ đến các cấu trúc dưới vỏ và limbic, và một “mạng lưới kiểm soát hành động” liên kết các vỏ não trước bên ngoài (dorsolateral frontal) và vỏ não đỉnh (parietal neocortices). Các mạng lưới kết nối nội tại này cho thấy sự tương quan tách biệt với các chức năng được đo bên ngoài máy quét. Các đánh giá lo âu trước khi quét có tương quan với kết nối chức năng nội tại của nút dACC thuộc mạng lưới độ nổi bật, nhưng không có vùng nào trong mạng lưới kiểm soát hành động, trong khi hiệu suất thực hiện nhiệm vụ điều hành có tương quan với các nút đỉnh bên (lateral parietal) của mạng lưới kiểm soát hành động, nhưng không có vùng nào trong mạng lưới độ nổi bật. Những phát hiện của chúng tôi gợi ý rằng phân tích kết nối nội tại không nhiệm vụ có thể giúp làm sáng tỏ các kiến trúc thần kinh hỗ trợ các khía cạnh cơ bản của hành vi con người.

Các lớp tế bào chính của não khác nhau về quy trình phát triển, chuyển hóa, tín hiệu và chức năng. Để hiểu rõ hơn về các chức năng và tương tác của các loại tế bào tạo thành những lớp này, chúng tôi đã tinh chế các quần thể đại diện của các tế bào neuron, tế bào astrocyte, tế bào tiền thân oligodendrocyte, oligodendrocyte mới hình thành, oligodendrocyte myelinating, microglia, tế bào nội mô và pericyte từ vỏ não chuột. Chúng tôi đã tạo ra một cơ sở dữ liệu transcriptome cho tám loại tế bào này bằng phương pháp giải trình tự RNA và sử dụng một thuật toán nhạy để phát hiện các sự kiện splicing thay thế ở mỗi loại tế bào. Phân tích tin sinh học đã xác định được hàng nghìn gen và isoform splicing mới giàu có đặc trưng cho từng loại tế bào, sẽ cung cấp các dấu ấn mới cho việc nhận diện tế bào, công cụ cho thao tác di truyền và những hiểu biết về sinh học của não. Ví dụ, dữ liệu của chúng tôi cung cấp manh mối về cách mà các tế bào neuron và astrocyte khác nhau trong khả năng điều chỉnh động học dòng glycolytic và tạo ra lactate nhờ vào sự splicing độc đáo của PKM2, gene mã hóa cho enzyme glycolytic pyruvate kinase. Tập dữ liệu này sẽ cung cấp một nguồn tài nguyên mạnh mẽ mới cho việc hiểu biết về sự phát triển và chức năng của não. Để đảm bảo việc phân phối rộng rãi các tập dữ liệu này, chúng tôi đã tạo ra một trang web thân thiện với người dùng (http://web.stanford.edu/group/barres_lab/brain_rnaseq.html) cung cấp một nền tảng để phân tích và so sánh hồ sơ phiên mã và splicing thay thế cho các lớp tế bào khác nhau trong não.

Bài báo này trình bày các nghiên cứu về sự phối hợp của các chuyển động tay tự nguyện của con người. Một mô hình toán học được hình thành và cho thấy khả năng dự đoán cả các đặc điểm định tính và chi tiết định lượng quan sát được trong các chuyển động tay đa khớp trong mặt phẳng. Sự phối hợp được mô hình hóa toán học bằng cách định nghĩa một chức năng mục tiêu, một thước đo hiệu suất cho bất kỳ chuyển động nào có thể xảy ra. Quá trình vận động duy nhất mang lại hiệu suất tốt nhất được xác định bằng cách sử dụng lý thuyết tối ưu hóa động. Trong công trình được trình bày ở đây, chức năng mục tiêu là bình phương độ lớn của giật (tốc độ thay đổi gia tốc) của tay được tích hợp trong suốt quá trình chuyển động. Điều này tương đương với việc giả định rằng một mục tiêu chính của sự phối hợp động cơ là sản xuất các chuyển động mượt mà nhất có thể của bàn tay. Các quan sát thực nghiệm được thực hiện trên các đối tượng con người thực hiện các chuyển động tự nguyện không bị ràng buộc trong mặt phẳng ngang đã được trình bày. Chúng xác nhận các dự đoán sau đây của mô hình toán học: các chuyển động từ điểm này đến điểm khác không bị ràng buộc gần như là đường thẳng với các mẫu tốc độ tiếp tuyến hình chuông; các chuyển động cong (qua một điểm trung gian hoặc vòng quanh một chướng ngại vật) có những phần cong thấp được nối với những phần cong cao; tại các điểm cong cao, tốc độ tiếp tuyến bị giảm; thời gian của các phần cong thấp khoảng tương đương nhau. Phân tích lý thuyết hoàn toàn dựa trên động học của chuyển động độc lập với động lực của hệ cơ xương và chỉ thành công khi được xây dựng theo chuyển động của tay trong không gian ngoại bào. Các tác động liên quan đến tổ chức chuyển động cũng được thảo luận.

Các neuropeptide mới được gọi là hypocretin (orexin) gần đây đã được xác định là chỉ được tập trung độc quyền trong các thân tế bào ở một tiểu vùng của phần tuberal của hypothalamus. Cấu trúc của các hypocretin, sự tích lũy của chúng trong các túi của các đầu tận thần kinh, và tác động kích thích của chúng lên các neuron hypothalamus nuôi cấy gợi ý rằng các hypocretin có chức năng trong giao tiếp liên tế bào. Để phân loại rõ hơn các peptide này và giúp hiểu rõ hơn về các chức năng sinh lý mà chúng có thể phục vụ, chúng tôi đã thực hiện một nghiên cứu miễn dịch mô học để kiểm tra sự phân bố của các neuron và sợi thần kinh phản ứng với preprohypocretin trong não chuột lang. Các neuron dương tính với preprohypocretin được tìm thấy ở nhân perifornical và các khu vực hypothalamus lưng và bên. Những tế bào này khác biệt với những tế bào biểu hiện hormone tập trung melanin. Mặc dù chúng đại diện cho một nhóm tế bào hạn chế, các hệ thống chiếu của chúng lại được phân bố rộng rãi trong não. Chúng tôi quan sát thấy các sợi có đánh dấu trải dài trong toàn bộ hypothalamus. Hệ thống chiếu ngoài hypothalamus dày đặc nhất được tìm thấy ở locus coeruleus. Các sợi cũng được quan sát thấy ở nhân septal, nhân giường của chất trắng cuối, nhân paraventricular và reuniens của thalamus, vùng không chắc chắn, nhân dưới thalamus, chất xám trung tâm, chất đen, nhân raphe, khu vực parabrachial, cấu trúc lưới tủy, và nhân của đường đơn độc. Các hệ thống chiếu ít nổi bật hơn được tìm thấy ở các vùng vỏ não, các nhân hạch amygdala trung tâm và trước, cũng như củ khứu giác. Những kết quả này gợi ý rằng các hypocretin có thể đóng vai trò trong các chức năng sinh lý ngoài việc tiếp nhận thức ăn như điều hòa huyết áp, hệ thống nội tiết thần kinh, nhiệt độ cơ thể, và chu kỳ giấc ngủ-thức.

Các nghiên cứu gần đây cho thấy sự teo cơ và mất neuron hồi hải mã do căng thẳng có thể góp phần vào bệnh sinh của trầm cảm. Mục tiêu của nghiên cứu này là điều tra tác động của thuốc chống trầm cảm lên neurogenesis trong hồi hải mã của chuột trưởng thành, sử dụng phân tử tương tự thymidine bromodeoxyuridine (BrdU) như một dấu hiệu cho các tế bào phân chia. Nghiên cứu của chúng tôi cho thấy điều trị thuốc chống trầm cảm mạn tính làm tăng đáng kể số lượng tế bào có nhãn BrdU trong rãnh dentate và hilus của hồi hải mã. Việc sử dụng một số loại thuốc chống trầm cảm khác nhau, nhưng không phải các tác nhân không phải chống trầm cảm, được phát hiện là làm tăng số lượng tế bào có nhãn BrdU, cho thấy đây là một hành động phổ biến và chọn lọc của thuốc chống trầm cảm. Ngoài ra, sự gia tăng số lượng tế bào có nhãn BrdU được quan sát thấy sau điều trị mạn tính, nhưng không phải mạn tính, phù hợp với thời gian tác động điều trị của thuốc chống trầm cảm. Các nghiên cứu bổ sung cho thấy điều trị bằng thuốc chống trầm cảm làm tăng sự sinh sản của các tế bào hồi hải mã và những tế bào mới này trưởng thành và trở thành neuron, được xác định bởi việc đánh dấu ba chiều cho BrdU và các dấu hiệu đặc hiệu cho neuron hoặc tế bào glial. Những phát hiện này làm dấy lên khả năng rằng sự gia tăng sinh sản tế bào và số lượng neuron có thể là một cơ chế mà thuốc chống trầm cảm điều trị vượt qua sự teo cơ do căng thẳng và mất neuron hồi hải mã, và có thể góp phần vào các tác dụng điều trị của việc điều trị bằng thuốc chống trầm cảm.

Việc hiểu biết về các tương tác giữa tế bào điều khiển sự phát triển và chức năng của hệ thần kinh trung ương (CNS) từ lâu đã bị giới hạn bởi việc thiếu các phương pháp tách biệt sạch sẽ các loại tế bào thần kinh. Ở đây, chúng tôi mô tả các phương pháp để tách rời và tinh chế có triển vọng các tế bào thần kinh đệm, tế bào thần kinh và tế bào oligodendrocyte từ não trước phát triển và trưởng thành của chuột. Chúng tôi đã sử dụng FACS (phân loại tế bào hoạt động bằng huỳnh quang) để tách rời các tế bào thần kinh đệm từ chuột chuyển gen biểu hiện protein huỳnh quang xanh lá cây tăng cường (EGFP) dưới sự điều khiển của một trình điều khiển S100β. Bằng cách sử dụng Affymetrix GeneChip Arrays, chúng tôi đã tạo ra một cơ sở dữ liệu transcriptome về mức độ biểu hiện của hơn 20,000 gen bằng cách lập hồ sơ gen cho ba loại tế bào thần kinh chính của CNS ở các độ tuổi sau sinh khác nhau từ ngày sau sinh thứ nhất (P1) đến P30. Cơ sở dữ liệu này cung cấp một đặc điểm và so sánh toàn cầu chi tiết về các gen được biểu hiện bởi các tế bào thần kinh đệm, tế bào thần kinh và tế bào oligodendrocyte đã được tách rời một cách cấp tính. Chúng tôi phát hiện rằng Aldh1L1 là một dấu ấn kháng nguyên đặc hiệu cao cho các tế bào thần kinh đệm với kiểu hình biểu hiện tế bào thần kinh đệm rộng hơn đáng kể so với dấu ấn tế bào thần kinh đệm truyền thống GFAP. Các tế bào thần kinh đệm được làm giàu trong các con đường chuyển hóa và tổng hợp lipid cụ thể, cũng như các con đường phagocytic draper/Megf10 và Mertk/integrin α_vβ₅ cho thấy rằng các tế bào thần kinh đệm là những thực bào chuyên nghiệp. Những phát hiện của chúng tôi đặt ra câu hỏi về khái niệm về một lớp tế bào “tế bào đệm” khi mà hồ sơ gen của các tế bào thần kinh đệm và tế bào oligodendrocyte không tương đồng với nhau như chúng là với các tế bào thần kinh. Cơ sở dữ liệu transcriptome này của các tế bào thần kinh đệm, tế bào thần kinh và tế bào oligodendrocyte đã được tách rời và tinh chế cung cấp một tài nguyên cho cộng đồng thần kinh học bằng cách cung cấp các dấu ấn cụ thể cho loại tế bào tốt hơn và hiểu rõ hơn về sự phát triển, chức năng và bệnh lý thần kinh.

Sự phát triển của tính chọn lọc đối với kích thích trong vỏ não cảm giác chính của các động vật có xương sống bậc cao được xem xét trong một khuôn khổ toán học tổng quát. Một sơ đồ tiến hoá synapse kiểu mới được đề xuất, trong đó các kiểu hình đưa vào chứ không phải các nhánh cảm giác hội tụ cạnh tranh với nhau. Sự thay đổi trong hiệu quả của một synapse nhất định không chỉ phụ thuộc vào hoạt động của các synapse trước và sau ngay lập tức mà còn phụ thuộc vào giá trị trung bình theo thời gian thay đổi chậm của hoạt động sau synapse. Giả sử một dạng phi tuyến phù hợp cho sự phụ thuộc này, sự phát triển của tính chọn lọc đạt được dưới các điều kiện khá tổng quát về môi trường cảm giác. Không yêu cầu tính phi tuyến của khả năng tích hợp của neuron cũng như không cần giả định bất kỳ dạng nào cho mạch não trong. Điều này được minh hoạ lần đầu tiên trong những trường hợp đơn giản, ví dụ, khi môi trường bao gồm chỉ hai kích thích khác nhau được trình bày luân phiên theo cách ngẫu nhiên. Tuyên bố chính thức tiếp theo được đưa ra: trạng thái của hệ thống hội tụ với xác suất 1 đến các điểm có tính chọn lọc tối đa trong không gian trạng thái. Tiếp theo, chúng tôi xem xét vấn đề phát triển sớm của tính chọn lọc về phương hướng và tương tác hai mắt trong vỏ não thị giác chính. Bằng cách tạo ra một hình thức môi trường phù hợp, chúng tôi thu được các đường cong điều chỉnh phương hướng và sự thống trị mắt so sánh với những gì quan sát được ở các con mèo hoặc khỉ trưởng thành nuôi dưỡng bình thường. Các mô phỏng với đầu vào hai mắt và nhiều loại môi trường bình thường hoặc thay đổi cho thấy sự phù hợp tốt với dữ liệu thực nghiệm liên quan. Các thí nghiệm được gợi ý để có thể kiểm tra lý thuyết của chúng tôi thêm.

Các đột biến trong gen của protein tiền chất amyloid (APP) và presenilin (PS1, PS2) làm tăng sản xuất β-amyloid 42 (Aβ₄₂) và gây ra bệnh Alzheimer gia đình (FAD). Chuột chuyển gen biểu hiện APP đột biến FAD và PS1 sản xuất dư thừa Aβ₄₂ và thể hiện bệnh lý mảng bám amyloid tương tự như tìm thấy ở AD, nhưng hầu hết các mô hình chuyển gen phát triển mảng bám chậm. Để gia tăng tốc độ phát triển mảng bám và điều tra tác động của mức độ Aβ₄₂ trong não rất cao, chúng tôi đã tạo ra chuột chuyển gen APP/PS1 đồng biểu hiện năm đột biến FAD (chuột 5XFAD) và gia tăng thêm sản xuất Aβ₄₂. Chuột 5XFAD sản xuất Aβ₄₂ gần như hoàn toàn và tích lũy nhanh chóng mức độ Aβ₄₂ trong não với số lượng lớn. Sự lắng đọng amyloid (và gliosis) bắt đầu từ 2 tháng tuổi và đạt được một gánh nặng rất lớn, đặc biệt là ở khu vực hồi hải mã và các lớp vỏ não sâu. Aβ₄₂ nội nơron tích lũy trong não chuột 5XFAD bắt đầu từ 1,5 tháng tuổi (trước khi mảng bám hình thành), được tổng hợp (theo kết quả nhuộm thioflavin S), và xuất hiện trong soma và nhánh nơron. Một số lắng đọng amyloid bắt nguồn từ soma nơron có hình thái bất thường chứa Aβ nội nơron. Các dấu ấn synapse như synaptophysin, syntaxin và mật độ sau synapse 95 (PSD-95) giảm theo tuổi tác trong não chuột 5XFAD, trong khi các nơron hình chóp lớn ở lớp vỏ não 5 và hồi hải mã bị mất. Hơn nữa, mức độ của tiểu đơn vị kích hoạt của kinase phụ thuộc cyclin 5, p25, tăng lên đáng kể ở 9 tháng tuổi trong não chuột 5XFAD, mặc dù có một xu hướng tăng được quan sát thấy từ 3 tháng tuổi, trước khi xảy ra thoái hóa nơron quan trọng hoặc mất nơron. Cuối cùng, chuột 5XFAD có trí nhớ bị suy giảm trong thí nghiệm mê cung hình Y. Do đó, chuột 5XFAD nhanh chóng tái hiện các đặc điểm chính của bệnh lý amyloid trong AD và có thể là những mô hình hữu ích cho thoái hóa nơron do Aβ₄₂ nội nơron gây ra và hình thành mảng bám amyloid.

Các đặc tính tiểu thế giới đã được chứng minh cho nhiều mạng lưới phức tạp. Ở đây, chúng tôi áp dụng biến đổi wavelet rời rạc cho chuỗi thời gian chụp cộng hưởng từ chức năng (fMRI), thu được từ các tình nguyện viên khỏe mạnh trong trạng thái nghỉ, để ước lượng các ma trận tương quan phụ thuộc tần số đặc trưng cho tính kết nối chức năng giữa 90 vùng não vỏ và não dưới vỏ. Sau khi vượt ngưỡng các ma trận tương quan wavelet để tạo ra các đồ thị không có hướng của các mạng lưới chức năng của não, chúng tôi phát hiện cấu trúc tiểu thế giới với các kết nối thưa thớt rõ ràng nhất trong khoảng tần số thấp 0,03–0,06 Hz. Chiều dài đường đi trung bình toàn cầu (2,49) tương đương với một mạng ngẫu nhiên tương đương, trong khi cụm (0,53) cao gấp đôi; các tham số tương tự đã được báo cáo cho mạng lưới kết nối giải phẫu trong vỏ não khỉ macaque. Mạng lưới chức năng của con người được chi phối bởi một lõi vỏ não mới với các nút liên kết cao và có phân phối độ mạnh theo quy luật lũy thừa giảm dần theo cấp số nhân. Các nút bao gồm các vùng gần đây đã tiến hóa của vỏ não hiệp đồng với các kết nối đường dài đến các vùng khác, và các vùng kết nối chặt chẽ hơn của vỏ não hiệp đồng đơn và vỏ não nguyên phát; các vùng liềm và limbic có vị trí về mặt cấu trúc tương đối ngoại vi hơn. Mạng lưới này có khả năng chống chịu tốt hơn đối với các cuộc tấn công có chủ đích vào các nút của nó so với một mạng lưới không tỉ lệ tương ứng, nhưng gần như có khả năng chống chịu tương đương đối với lỗi ngẫu nhiên. Chúng tôi kết luận rằng các dao động tương quan tần số thấp trong dữ liệu fMRI của con người có kiến trúc tiểu thế giới có thể phản ánh kết nối giải phẫu cơ bản của vỏ não. Bởi vì các nút chính của mạng lưới này là rất quan trọng cho nhận thức, động lực chậm của nó có thể cung cấp một cơ sở sinh lý cho quá trình xử lý thông tin phân đoạn và phân tán.

Mô hình biến đổi tuyến tính của chức năng chụp cộng hưởng từ (fMRI) giả thuyết rằng phản ứng fMRI tỷ lệ thuận với hoạt động thần kinh trung bình cục bộ được tính trung bình trong một khoảng thời gian. Công trình này báo cáo kết quả từ ba thử nghiệm thực nghiệm ủng hộ giả thuyết này. Đầu tiên, phản ứng fMRI trong vỏ thị giác chính của người (V1) phụ thuộc riêng biệt vào thời điểm kích thích và độ tương phản của kích thích. Thứ hai, phản ứng với các kích thích có thời gian dài có thể được dự đoán từ phản ứng với các kích thích có thời gian ngắn hơn. Thứ ba, nhiễu trong dữ liệu fMRI độc lập với độ tương phản của kích thích và khoảng thời gian tạm thời. Mặc dù các thử nghiệm này không thể chứng minh tính chính xác của mô hình biến đổi tuyến tính, nhưng chúng có thể đã được sử dụng để bác bỏ mô hình. Bởi vì mô hình biến đổi tuyến tính phù hợp với dữ liệu của chúng tôi, chúng tôi đã tiến hành ước lượng hàm phản ứng xung fMRI theo thời gian và hàm phản ứng theo độ tương phản (có thể là thần kinh) dưới đây của V1 của người.