你有沒有想過，我們的大腦究竟是如何工作的？就像一座超級城市，大腦里數(shù)以億計的神經(jīng)元通過長長的信息高速公路——軸突相互連接，形成復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)。過去，科學(xué)家們主要了解的是不同大腦區(qū)域之間的宏觀連接，但每個區(qū)域的神經(jīng)元成千上萬，它們究竟是如何分工的？我們一直缺少一張精確到單個神經(jīng)元、覆蓋整個大腦的高精度連接軌跡圖。

來自復(fù)旦大學(xué)腦科學(xué)研究院許曉鴻和中國科學(xué)院神經(jīng)科學(xué)研究所徐春/王曉飛/嚴(yán)軍教授研究團(tuán)隊做了一項專門研究，標(biāo)題為《Article Integrative analysis of single-neuron projectomes links connectome, transcriptome, and function in the mouse cortex 》，相關(guān)成果于2026年1月7日發(fā)表在《Neuron》期刊上。這項研究對小鼠全皮層近 2 萬個神經(jīng)元進(jìn)行了高精度投射組重建，識別出 346 種神經(jīng)元投射亞型，揭示了皮質(zhì)連接的嵌套模塊化和層級組織，闡明了皮質(zhì) - 基底神經(jīng)節(jié)、皮質(zhì) - 丘腦投射的精細(xì)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，且發(fā)現(xiàn)結(jié)構(gòu)連接與基因表達(dá)、神經(jīng)元活動高度相關(guān)，為解析大腦結(jié)構(gòu) - 功能關(guān)系提供了里程碑式的數(shù)據(jù)集和分析框架。

全小鼠皮層單個神經(jīng)元投射組重建

首先，研究成功重建了覆蓋小鼠所有 43 個皮層區(qū)域的 18,621 個單個神經(jīng)元投射組，這是目前最全面的小鼠皮層神經(jīng)元連接數(shù)據(jù)集。通過fMOST 成像技術(shù)獲取亞微米分辨率的全腦圖像，結(jié)合Fast Neurite Tracer（FNT）神經(jīng)突追蹤技術(shù)，研究者將神經(jīng)元分為 6 大類谷氨酸能投射神經(jīng)元，包括 L2/3 IT、L4 IT、L5 IT、L5 PT、L6 IT 和 L6 CT 神經(jīng)元，總數(shù)分別為 7089 個、1117 個、3753 個、3649 個、573 個和 2440 個。

利用 9 種 Cre 驅(qū)動小鼠品系（Wfs1、Cux2 等）特異性標(biāo)記不同皮層層的投射神經(jīng)元，并結(jié)合野生型 C57BL/6 小鼠的無偏標(biāo)記，確保了神經(jīng)元類型的全面覆蓋。通過層級聚類分析，基于軸突形態(tài)差異識別出 346 個投射組亞型，其中 IT 神經(jīng)元 201 種、PT 神經(jīng)元 78 種、CT 神經(jīng)元 67 種。這些亞型的胞體在小鼠皮層呈拓?fù)浞植?，每個皮層區(qū)域都存在多種富集的投射組亞型，為后續(xù)分析提供了豐富的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

皮質(zhì) - 皮質(zhì)連接的嵌套模塊化組織

為無偏分析皮質(zhì) - 皮質(zhì)連接，研究將整個皮層劃分為 255 個體積相近的 “皮層柱”，其空間分辨率遠(yuǎn)高于 Allen CCFv3 注釋的皮層區(qū)域。通過圖聚類分析，識別出 7 個皮質(zhì) - 皮質(zhì)連接模塊，分別對應(yīng)前額葉、視覺、聽覺、ACA/RSP 以及軀體運(yùn)動區(qū)（MO）/ 軀體感覺區(qū)（SS）的三個子區(qū)域（MO/SS-1/2/3）。

這種模塊化組織呈現(xiàn)嵌套結(jié)構(gòu)，例如視覺模塊內(nèi)部進(jìn)一步分為兩個子模塊，分別對應(yīng)背側(cè)和腹側(cè)視覺流，初級視覺區(qū)（VISp）被劃分為前后兩部分，分別隸屬于不同子模塊。單個神經(jīng)元在模塊內(nèi)存在廣泛的多靶點(diǎn)投射，以 VISp 的 366 個 IT 神經(jīng)元為例，84% 的神經(jīng)元投射到多個視覺目標(biāo)區(qū)域，僅 9% 投射到單一目標(biāo)，且相同投射模式的神經(jīng)元胞體呈空間聚集分布。前額葉模塊的節(jié)點(diǎn)具有顯著更高的參與系數(shù)，表明其在協(xié)調(diào)全皮層連接網(wǎng)絡(luò)中的獨(dú)特作用，部分前額葉神經(jīng)元亞型（如 IT-30/31/45/63）可向其他模塊廣泛投射，體現(xiàn)了精細(xì)的自上而下調(diào)節(jié)機(jī)制。

基于層終止模式的皮質(zhì)層級組織

研究量化了單個神經(jīng)元軸突在皮層柱各層的終止分布，通過層級聚類將層終止模式分為 12 種離散類型，并根據(jù)已有文獻(xiàn)將其歸類為前饋（FF）或反饋（FB）投射。與以往批量追蹤研究相比，單個神經(jīng)元數(shù)據(jù)揭示了更豐富的層終止多樣性，例如發(fā)現(xiàn) PT 神經(jīng)元雖主要投射到皮層下區(qū)域，但其側(cè)支可向 L1 發(fā)出 FB 皮質(zhì)投射。

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基于單個神經(jīng)元向目標(biāo)柱的 FF/FB 投射性質(zhì)，構(gòu)建了柱水平的高分辨率皮質(zhì)層級圖。該層級圖與以往研究的整體趨勢一致，但分辨率更高。單個神經(jīng)元可同時存在 FF 和 FB 投射，通過層級指數(shù)量化顯示，從 L2/3 到 L6 IT 神經(jīng)元，F(xiàn)B 神經(jīng)元比例隨胞體層深增加而上升。

皮質(zhì) - 基底神經(jīng)節(jié)投射的單神經(jīng)元水平組織

研究系統(tǒng)分析了皮質(zhì) - 基底神經(jīng)節(jié)投射，發(fā)現(xiàn) IT、PT、CT 神經(jīng)元向基底神經(jīng)節(jié)投射的比例存在顯著差異：PT 神經(jīng)元占比最高，IT 神經(jīng)元次之，CT 神經(jīng)元最低。IT 神經(jīng)元的主要投射目標(biāo)是同側(cè)和對側(cè)紋狀體，而 PT 神經(jīng)元可投射到基底神經(jīng)節(jié)的所有同側(cè)區(qū)域，包括紋狀體、STN、SNr和 GPe。

通過聯(lián)合投射模式分析，識別出 PT 神經(jīng)元的 13 種投射模式，揭示了多種平行的超直接通路，包括向 GPe、STN 的單獨(dú)投射以及向兩者的聯(lián)合投射，部分 PT 神經(jīng)元還可直接投射到 GPi 和 SNr，構(gòu)成皮層到基底神經(jīng)節(jié)輸出區(qū)域的最快通路。基于單個神經(jīng)元輸入，將 SNr 劃分為 6 個子域，紋狀體劃分為 14 個子域，GPe 劃分為 6 個子域，GPi 和 STN 各劃分為 5 個子域，每個子域接收特定皮層區(qū)域的輸入，呈現(xiàn)高度拓?fù)浣M織。

皮質(zhì) - 丘腦投射的單神經(jīng)元水平組織

研究發(fā)現(xiàn)，不同皮層區(qū)域的 PT/CT 神經(jīng)元傾向于投射到不同的丘腦核群，且同一皮層區(qū)域的 PT 和 CT 神經(jīng)元也表現(xiàn)出差異投射模式。與傳統(tǒng) “跨丘腦” 模型不同，VISp、聽覺和軀體感覺區(qū)的 PT 和 CT 神經(jīng)元均可投射到一階和高階丘腦核群，部分神經(jīng)元僅投射到 LGd（一階）、僅投射到 LP（高階）或同時投射到兩者，為此提出了修訂后的皮質(zhì) - 丘腦投射模型。

基于單個神經(jīng)元輸入，將丘腦網(wǎng)狀核（RT）劃分為 7 個子域，皮層區(qū)域與 RT 子域之間存在嚴(yán)格的拓?fù)潢P(guān)系，皮層的相對位置在 RT 子域的分布中得到鏡像反映。對 78 種 PT 亞型的分析顯示，運(yùn)動區(qū)的 PT 神經(jīng)元可分為丘腦投射型和延髓投射型，視覺區(qū)的 PT 神經(jīng)元可根據(jù)是否投射到腦橋灰質(zhì)（PG）分為兩組，且 PG 投射型神經(jīng)元富集于背側(cè)視覺子域，非 PG 投射型主要位于腹側(cè)視覺域，體現(xiàn)了 PT 神經(jīng)元在不同皮層區(qū)域的投射多樣性。

結(jié)構(gòu)連接與基因表達(dá)、神經(jīng)元活動的關(guān)聯(lián)

通過整合皮層范圍 Ca2?成像數(shù)據(jù)、空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)和Neuropixels 電生理記錄數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)結(jié)構(gòu)連接強(qiáng)度與 Ca2?動力學(xué)相關(guān)性呈正相關(guān)，模塊內(nèi)柱之間的 Ca2?信號相關(guān)性高于模塊間柱。功能連接和結(jié)構(gòu)連接均存在兩個主要梯度，功能連接的梯度 1 從感覺運(yùn)動區(qū)到視覺區(qū)，梯度 2 從單模態(tài)區(qū)到多模態(tài)區(qū)，與結(jié)構(gòu)連接的梯度高度相關(guān)，表明皮層結(jié)構(gòu)和功能連接的組織一致性。

轉(zhuǎn)錄組分析顯示，多個轉(zhuǎn)錄組亞類與皮質(zhì)層級得分顯著相關(guān)，例如小白蛋白（PV）神經(jīng)元密度與層級得分呈負(fù)相關(guān)，PV/SST 神經(jīng)元比例也與層級得分呈負(fù)相關(guān)。基因本體（GO）分析表明，突觸活動、代謝過程等功能類別與皮質(zhì)層級呈正相關(guān)或負(fù)相關(guān)。電生理數(shù)據(jù)顯示，層級得分與神經(jīng)元的多種峰電位特征顯著相關(guān)，低層級神經(jīng)元的動作電位峰 - 谷持續(xù)時間更短，高層級神經(jīng)元更長，且這種相關(guān)性在淺層（L2/3、L4）和深層（L5、L6）神經(jīng)元中均存在，體現(xiàn)了皮質(zhì)層級的普遍分子和電生理基礎(chǔ)。

總結(jié)

該研究通過 fMOST 成像、神經(jīng)突追蹤等技術(shù)，重建了小鼠全皮層 18,621 個單個神經(jīng)元的投射組，識別出 346 個投射亞型，揭示了皮質(zhì) - 皮質(zhì)連接的嵌套模塊化組織和高分辨率皮質(zhì)層級，闡明了皮質(zhì) - 基底神經(jīng)節(jié)、皮質(zhì) - 丘腦投射的精細(xì)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，并通過多模態(tài)整合分析，建立了結(jié)構(gòu)連接與基因表達(dá)、神經(jīng)元活動的關(guān)聯(lián)，為理解小鼠大腦皮質(zhì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組織原理提供了全面的基礎(chǔ)框架。

研究意義

1. 構(gòu)建了目前最全面的小鼠皮層單個神經(jīng)元投射組數(shù)據(jù)集，為后續(xù)腦科學(xué)研究提供了標(biāo)準(zhǔn)化的參考資源，相關(guān)數(shù)據(jù)已公開可訪問；

2. 揭示了皮質(zhì)連接的嵌套模塊化、精細(xì)層級等組織原理，修正了傳統(tǒng)的皮質(zhì) - 丘腦、皮質(zhì) - 基底神經(jīng)節(jié)投射模型，深化了對大腦網(wǎng)絡(luò)組織的理解；

3. 為理解大腦感覺處理、運(yùn)動控制、認(rèn)知等高級功能的神經(jīng)機(jī)制奠定基礎(chǔ)，同時為神經(jīng)發(fā)育異常、神經(jīng)退行性疾病等腦疾病的病理機(jī)制研究提供參考，對人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計也具有啟發(fā)意義。

https://doi.org/10.1016/j.neuron.2025.10.019

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