中国网/中国发展门户网讯 （记者王振红）2023年7月12日23点， Cell期刊在线发表了题为“Single-cell spatial transcriptome reveals cell-type organization in macaque cortex”的研究论文，该研究成果由中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心（神经科学研究所）与华大生命科学研究院、临港实验室、上海脑科学与类脑研究中心、腾讯AI Lab、深圳国家基因库、瑞典皇家理工学院、卡罗林斯卡医学院等单位106人的科研团队合作完成。

非人灵长类动物，由于进化上的相近，与人类具有95%以上的遗传物质同源性和最接近的基因背景及表型特征，是许多神经系统疾病研究最合适甚至是唯一的模型动物。大脑皮层是脑认知功能的高级中枢所在，非人灵长类如猕猴脑皮层的细胞有多少种类型、这些细胞按什么规律组织在一起等，是国际科学前沿也是各国脑计划优先布局的研究热点。海南大学校长骆清铭院士表示：“这项研究采用了我国自主研发、国际领先的超高精度大视场空间转录组测序技术Stereo-seq和高通量单细胞核转录组测序技术DNBelab C4 snRNA-seq技术，获取了最完整的猕猴大脑全皮层的转录组数据，构建了猕猴大脑皮层的细胞类型分类树，成功绘制了三维单细胞空间分布图谱，揭示了细胞类型的组成和灵长类脑区层级结构之间的关系。这项工作为进一步理解脑结构和功能提供了重要的基础数据库，将有助于理解脑细胞的构成以及脑疾病发生发展的原因，是具有里程碑意义的进展。”

记者了解到，灵长类大脑神经细胞数量巨大，它们相互连接形成了复杂而精细、支撑高级认知和行为的特定神经环路；这些细胞和环路的异常导致了多种脑疾病。大脑由哪些细胞组成、这些细胞的空间分布有什么规律，是脑科学的基本问题，其重要性类似于人类基因组计划完成的DNA碱基序列。与其他物种相比，灵长类动物具有更高的认知和社会能力，同时具有更大的皮层和更多细胞类型。比如与人类最接近的模式动物-猕猴，其大脑包含超过60亿个神经元，根据它们的分子、形态或生理特征及其空间分布规律，可以将其分为数百种细胞类型，分布在数百个不同的脑区中。解析皮层中细胞亚型的组成及其空间分布规律对于阐明灵长类大脑的组织规律至关重要。

图1. 总体实验设计。利用Stereo-seq技术采集了3只猕猴左半脑的161张厚度为10微米切片的空间转录组数据。同时利用显微切割结合单细胞核转录组测序技术了获得了百万级别的猕猴大脑皮层单细胞核转录组数据。通过单细胞核转录组和空间转录组整合分析，绘制了食蟹猴大脑全皮层的三维单细胞空间分布图谱。

该研究采用Stereo-seq技术，结合大规模的单细胞转录组分析，攻关团队获得了食蟹猴全皮层的三维单细胞空间分布图谱，为系统分析细胞类型在皮层内各层面特异和区域特异的分布，以及基因表达特征提供了目前最完整的灵长类大脑数据（图1）。

图2. 猕猴大脑皮层细胞类型空间分布图谱。(A)数百种细胞类型在猕猴大脑不同位置（上）以及5张典型代表性切片（下）上的空间分布。（B）多种细胞类型呈现各层面的分布特异性。（C）五种细胞类型及其特征基因的空间分布和表达模式。

团队发现，大量兴奋性神经元、抑制性神经元以及非神经元细胞在大脑皮层中的分布呈现明显的各层面及各脑区的特异性。更为有趣的是，视觉和躯体感觉系统的细胞类型组成与脑区层级组织之间存在显著的相关性，处于相同层级的脑区往往具有类似的细胞类型组成，揭示了细胞组成和脑区结构之间的关系（图2）。此外，攻关团队通过与公开发表的人脑和鼠脑的单细胞数据进行跨物种比较，发现灵长类特有的分布于第四层的兴奋性神经元细胞，并且这些细胞高度表达与人类疾病相关的基因，包括FOXP2, DCC以及EPHA3等。

该研究产生了较为完整的世界首套猕猴全脑皮层的单细胞以及空间转录组数据，为后续相关研究提供了重要的数据资源库，现已实现公开共享（图3）。

图3. 猕猴大脑皮层细胞类型及基因表达数据库。

在攻关过程中，团队跨越多个单位、多个领域，依托中国自主研发的核心技术和大平台，以有组织的科研攻关模式开展。未来，团队将继续在脑疾病机制与靶点研发、脑细胞与脑结构演化、脑功能的细胞分子机制等领域继续团队攻关，推动中国在这些领域持续产生原创性、引领性成果。

中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心（神经科学研究所）研究员李澄宇、刘志勇、青年研究员孙怡迪、副研究员沈志明，华大生命科学研究院研究员徐讯、刘龙奇、黎宇翔，临港实验室研究员魏武，腾讯AI Lab AI医疗首席科学家姚建华研究员为该论文共同通讯作者。华大生命科学研究院研究员陈奥、副研究员雷莹、研究员廖莎、硕士研究生朱志勇，中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心青年研究员孙怡迪、单细胞平台主任李超、博士研究生孟娟、研究员梁智锋、助理研究员袁妮妮、工程师杨浩，临港实验室博士后柏亦沁，中国科学院上海营养与健康所博士研究生刘振，腾讯AI Lab研究员吴子涵为该论文的共同第一作者。