為了更好地了解大腦等復雜器官的功能，科學家們努力準確了解其詳細的細胞結構和其中發(fā)生的細胞間通訊。
在貝勒醫(yī)學院，Md. Abul Hassan Samee 博士和他的同事們朝著這個方向邁出了重要的一步。他們開發(fā)了先進的計算方法，使人們對大腦結構和功能的復雜性有了新的認識，這可能會增強對這種復雜器官的理解，無論是健康還是疾病。
“目前，我們擁有使我們能夠識別和定位組織中單個細胞的技術。我們還能夠確定該組織中每個單細胞產生的產物是什么，”通訊作者、分子生理學和生物物理學助理教授、貝勒器官修復和更新中心成員薩米說。
哺乳動物的大腦很復雜，由數百萬到數千億個細胞組成，在進行分析時，它們會生成大量數據。挑戰(zhàn)在于開發(fā)將這些數據集中的信息整合在一起的方法，以生成一個能夠可靠地反映器官工作方式的模型。”
在當前的研究中，Samee 與該工作的第一作者弗朗西斯科·何塞·格里桑蒂·卡諾佐、貝勒和德克薩斯心臟研究所的詹姆斯·馬丁博士以及貝勒的Zhen Zuo 合作開發(fā)了一個神經網絡模型來闡明復雜組織的結構和功能方面。他們將使用神經網絡 (STANN) 的模型稱為空間轉錄組學細胞類型分配。
“我們還使用了其他先進、復雜的計算方法，使模型更加嚴格，”Samee 說。“我們將 STANN 和其他方法應用于小鼠嗅球的現(xiàn)有大腦數據集，并開始在大腦的細胞結構和功能中看到非常有趣的模式。”
大腦由不同的形態(tài)層組成，而 STANN 使研究人員能夠預測其細胞組織的詳細圖片。“我們的模型逐層提供了不同細胞類型的精確位置，它們是否相互通信以及通過何種方式進行通信，”Samee 說。“這對我們來說是一個‘尤里卡時刻’。”
Samee 和他的同事確定細胞類型組成在形態(tài)層內非常一致。例如，特定層可能具有一定百分比的星形膠質細胞、神經元和小膠質細胞，它們在整個同一層中保持不變。“如果我們從同一形態(tài)層的不同區(qū)域取幾個小部分，這些百分比看起來非常相似。但是，百分比可能會從一層到另一層發(fā)生變化，”Samee 解釋說。
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