Ein neues Komplett-High

Von Allen Institute, 7. Mai 2020

Das Allen Mouse Brain Common Coordinate Framework (CCFv3), ein 3D-Referenzatlas, basiert auf einem Durchschnitt der inhärenten Fluoreszenz im Gehirn von Mäusen, die mithilfe der seriellen Zwei-Photonen-Tomographie abgebildet wurden. Das Bild zeigt eine halbtransparente Draufsicht auf die durchschnittliche Schablone, die viele auffällige anatomische Merkmale zeigt. Bildnachweis: Allen Institute for Brain Science

Der über Jahre hinweg erstellte Referenzatlas bietet eine gemeinsame Grundlage, um neurowissenschaftliche Erkenntnisse in einen Kontext zu stellen.

Nach drei Jahren intensiver Datenerfassung und sorgfältiger Zeichnung war die Arbeit der Kartenersteller abgeschlossen.

Das komplexe Gelände, das sie kartierten, mit all seinen Gipfeln, Tälern und Grenzen, ist nur etwa einen halben Zoll lang und wiegt weniger als eine Gummibärchen: das Gehirn der Labormaus.

In einem heute (7. Mai 2020) in der Zeitschrift Cell veröffentlichten Artikel beschreiben die Kartografen des Allen Institute diese kartografische Meisterleistung – die dritte Iteration des Allen Mouse Brain Common Coordinate Framework (CCFv3), eines vollständigen, hochauflösenden 3D-Atlas der Mäusegehirn.

Das Framework soll ein Bezugspunkt für die neurowissenschaftliche Gemeinschaft sein, sagten seine Entwickler. Mäuse werden in der biomedizinischen Forschung häufig eingesetzt. Ihr Gehirn enthält jeweils etwa 100 Millionen Zellen in Hunderten verschiedener Regionen. Da neurowissenschaftliche Datensätze immer größer und komplexer werden, wird eine gemeinsame räumliche Karte des Gehirns immer wichtiger, ebenso wie die Fähigkeit, viele verschiedene Arten von Daten präzise in einem gemeinsamen 3D-Raum zu registrieren, um sie zu vergleichen und zu korrelieren.

Think of it as the neuroscience equivalent of your phone's GPSGPS, or Global Positioning System, is a satellite-based navigation system that provides location and time information anywhere on or near the Earth's surface. It consists of a network of satellites, ground control stations, and GPS receivers, which are found in a variety of devices such as smartphones, cars, and aircraft. GPS is used for a wide range of applications including navigation, mapping, tracking, and timing, and has an accuracy of about 3 meters (10 feet) in most conditions." data-gt-translate-attributes="[{"attribute":"data-cmtooltip", "format":"html"}]"> GEOGRAPHISCHES POSITIONIERUNGS SYSTEM. Anstatt manuell auf einer Papierkarte nach Ihrem Standort zu suchen, basierend auf dem, was Sie um sich herum sehen, sagt Ihnen das GPS (und der neue Gehirnatlas), wo Sie sich befinden. Bei Datensätzen, die Tausende oder Millionen verschiedener Informationen umfassen, ist dieser gemeinsame Koordinatensatz – und die Lokalisierung der entsprechenden Orientierungspunkte im Gehirn für diese Koordinaten – von entscheidender Bedeutung.

„Früher definierten Menschen verschiedene Regionen des Gehirns mit dem Auge. Da wir immer mehr Daten erhalten, lässt sich diese manuelle Kuratierung nicht mehr skalieren“, sagte Lydia Ng, Ph.D., Senior Director of Technology am Allen Institute for Brain Science, eine Abteilung des Allen Institute, und einer der leitenden Autoren des Atlaspapiers zusammen mit Julie Harris, Ph.D., stellvertretende Direktorin für Neuroanatomie am Allen Institute for Brain Science. „So wie wir eine Referenzgenomsequenz haben, brauchen Sie auch eine Referenzanatomie.“

Das Ganzhirn-CCFv3 basiert auf einer 2016 veröffentlichten Teilversion, die den gesamten Mauskortex, die äußerste Hülle des Gehirns, kartierte. Frühere Versionen des Atlas waren 3D-Karten mit niedrigerer Auflösung, während die Auflösung von CCFv3 fein genug ist, um die Positionen einzelner Zellen genau zu bestimmen. Der neueste Atlas des gesamten Gehirns steht der Community seit Ende 2017 offen zur Verfügung und mehrere verschiedene neurowissenschaftliche Teams haben ihn bereits genutzt.

Eine Schrägansicht des 3D Allen Mouse Brain Common Coordinate Framework (CCFv3), eines hochauflösenden Referenzatlas, der mithilfe mehrerer Datentypen in verschiedene Gehirnregionen unterteilt ist. Bildnachweis: Allen Institute for Brain Science

Nick Steinmetz, Ph.D., an Assistant Professor at the University of WashingtonFounded in 1861, the University of Washington (UW, simply Washington, or informally U-Dub) is a public research university in Seattle, Washington, with additional campuses in Tacoma and Bothell. Classified as an R1 Doctoral Research University classification under the Carnegie Classification of Institutions of Higher Education, UW is a member of the Association of American Universities." data-gt-translate-attributes="[{"attribute":"data-cmtooltip", "format":"html"}]"> Die University of Washington und ein Allen Institute for Brain Science Next Generation Leader verwendeten den Atlas in einer kürzlich durchgeführten Studie, in der die Neuronenaktivität untersucht wurde, wenn Mäuse zwischen verschiedenen Bildern wählen, die sie in einem Labortest sehen. Die Studie verwendete Neuropixel, winzige elektrische Sonden, die die Aktivität von Hunderten von Neuronen gleichzeitig in mehreren verschiedenen Gehirnregionen erfassen können.

Als sie ihre Daten analysierten, wurde klar, dass mehr Teile des Gehirns an dieser visuellen Wahl beteiligt waren, als ihnen zuvor bewusst war, sagte Steinmetz. Sie mussten einen Gesamtüberblick gewinnen, und CCFv3 half ihnen dabei, alle ihre Ergebnisse zusammen zu betrachten.

„Der Atlas war eine wirklich notwendige Ressource, die die Idee ermöglichte, Studien auf der gesamten Gehirnebene durchzuführen“, sagte Steinmetz. „Wenn man Hunderte von Orten im Gehirn aufzeichnet, führt das zu einer neuen Untersuchungsskala. Man muss einen größeren Überblick darüber haben, wo sich alle Aufnahmeorte befinden, und das CCF hat das ermöglicht.“

Um den Atlas zu erstellen, zerlegten die Forscher das Gehirn in winzige virtuelle 3D-Blöcke, sogenannte Voxel, und ordneten jedem Block eine eindeutige Koordinate zu. Die Daten, die in diese 3D-Konstruktion einflossen, stammten aus der durchschnittlichen Gehirnanatomie von fast 1.700 verschiedenen Tieren. Anschließend ordnete das Team jedes dieser Voxel einer von Hunderten verschiedenen bekannten Regionen des Mausgehirns zu und zog sorgfältig Grenzen zwischen verschiedenen Bereichen. Die Datensätze, die in diese beiden Aspekte des Atlas einflossen, stammten aus verschiedenen Arten von Experimenten, die in den letzten Jahren am Allen Institute durchgeführt wurden – das Rückgrat des Atlas aus verschiedenen Datentypen macht ihn unter Referenz-Gehirnatlanten einzigartig, sagten die Forscher.

In der Vergangenheit wurden Gehirnatlanten in 2D erstellt, wobei blattartige Ansichten des Gehirns in verschiedenen Tiefen aufgenommen und aneinandergereiht wurden. Für einige Arten von Daten funktioniert diese Form der Gehirnkartierung gut. Aber für moderne neurowissenschaftliche Studien, die die Neuronenaktivität oder Zelleigenschaften im gesamten Gehirn untersuchen, bietet ein 3D-Atlas einen besseren Kontext.

The researchers said future iterations of the atlas will likely rely on machine learningMachine learning is a subset of artificial intelligence (AI) that deals with the development of algorithms and statistical models that enable computers to learn from data and make predictions or decisions without being explicitly programmed to do so. Machine learning is used to identify patterns in data, classify data into different categories, or make predictions about future events. It can be categorized into three main types of learning: supervised, unsupervised and reinforcement learning." data-gt-translate-attributes="[{"attribute":"data-cmtooltip", "format":"html"}]">maschinelles Lernen oder andere Formen der Automatisierung, statt der mühsamen manuellen Kuratierung, die in die aktuelle Version eingeflossen ist.

„Wie wir jetzt wissen, sollten Atlanten sich entwickelnde und lebendige Ressourcen sein, denn wenn wir mehr über die Organisation des Gehirns erfahren, müssen wir Aktualisierungen vornehmen“, sagte Harris. „Die automatisierte und unvoreingenommene Erstellung von Atlanten ist wahrscheinlich die Richtung, in der sich das Feld bewegt.“

Referenz: „The Allen Mouse Brain Common Coordinate Framework: A 3D Reference Atlas“ von Quanxin Wang, Song-Lin Ding, Yang Li, Josh Royall, David Feng, Phil Lesnar, Nile Graddis, Maitham Naeemi, Benjamin Facer, Anh Ho, Tim Dolbeare, Brandon Blanchard, Nick Dee, Wayne Wakeman, Karla E. Hirokawa, Aaron Szafer, Susan M. Sunkin, Seung Wook Oh, Amy Bernard, John W. Phillips, Michael Hawrylycz, Christof Koch, Hongkui Zeng, Julie A. Harris und Lydia Ng, 7. Mai 2020, Cell.DOI: 10.1016/j.cell.2020.04.007