神經(jīng)遞質(zhì)受體支持人腦信號(hào)的傳播。受體系統(tǒng)是如何在宏觀神經(jīng)解剖學(xué)中存在的，它們是如何形成突現(xiàn)功能的，人們對(duì)它們的了解仍然很少，也不存在全面的受體圖譜。

近日，Bratislav Misic團(tuán)隊(duì)整理了1200多名健康個(gè)體的正電子發(fā)射斷層掃描數(shù)據(jù)，構(gòu)建了橫跨9個(gè)不同神經(jīng)遞質(zhì)系統(tǒng)的19個(gè)受體和轉(zhuǎn)運(yùn)蛋白的全腦三維規(guī)范圖譜，他們的成果發(fā)表于Nature Neuroscience雜志上，名為“Mapping neurotransmitter systems to the structural and functional organization of the human neocortex”。這項(xiàng)工作展示了化學(xué)結(jié)構(gòu)如何塑造大腦結(jié)構(gòu)和功能，為研究多尺度大腦組織提供了新的方向。

神經(jīng)遞質(zhì)受體異質(zhì)性地分布在新皮層中，并對(duì)神經(jīng)遞質(zhì)的結(jié)合作出反應(yīng)。神經(jīng)遞質(zhì)受體通過(guò)調(diào)節(jié)細(xì)胞的興奮性和放電速率，有效地介導(dǎo)電脈沖的傳遞和傳播。因此，神經(jīng)遞質(zhì)受體驅(qū)動(dòng)突觸的可塑性，改變神經(jīng)狀態(tài)，并最終形成整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的交流。不同神經(jīng)遞質(zhì)受體的空間分布如何與大腦結(jié)構(gòu)相關(guān)，如何在系統(tǒng)水平上塑造大腦功能仍是未知的。

通過(guò)整理來(lái)自9個(gè)不同神經(jīng)遞質(zhì)系統(tǒng)的共19個(gè)不同神經(jīng)遞質(zhì)受體、轉(zhuǎn)運(yùn)體和受體結(jié)合位點(diǎn)的PET圖像，構(gòu)建了神經(jīng)遞質(zhì)受體密度的全面皮層概況(圖1)，包括多巴胺、去甲腎上腺素、血清素、乙酰膽堿、谷氨酸、GABA、組胺、大麻素和阿片類(lèi)物質(zhì)。

圖1. 神經(jīng)遞質(zhì)受體和轉(zhuǎn)運(yùn)體的PET圖像

受體分布反映了結(jié)構(gòu)和功能組織

為了量化兩個(gè)大腦區(qū)域被內(nèi)源性或外源性輸入相似調(diào)節(jié)的潛力，作者計(jì)算了成對(duì)大腦區(qū)域之間的受體-轉(zhuǎn)運(yùn)體指紋的相關(guān)性(圖2a)，稱(chēng)為受體相似性，類(lèi)似于其他常用的區(qū)域間屬性相似性度量，包括解剖相似性、形態(tài)相似性、基因相似性、時(shí)間剖面相似性和微觀結(jié)構(gòu)相似性。受體相似度近似正態(tài)分布(圖2b)，支持近端神經(jīng)元共享相似微結(jié)構(gòu)的概念(圖2c)。

為了完整起見(jiàn)，作者將受體按生物機(jī)制(興奮抑制、離子化代謝和Gs-/Gi-/Gq-coupled代謝途徑)和神經(jīng)遞質(zhì)蛋白結(jié)構(gòu)(單胺基-單胺基)分層，以提供對(duì)潛在生物途徑的額外信息(圖2g)。

圖2.構(gòu)建皮質(zhì)神經(jīng)遞質(zhì)受體和轉(zhuǎn)運(yùn)體圖譜

作者發(fā)現(xiàn)神經(jīng)遞質(zhì)受體組織反映了結(jié)構(gòu)和功能的連通性。在結(jié)構(gòu)連接的大腦區(qū)域?qū)χg的受體相似性更大，這表明在解剖學(xué)上連接的區(qū)域可能是協(xié)同調(diào)制的(圖3a)。作者觀察到具有相似受體和轉(zhuǎn)運(yùn)蛋白組成的大腦區(qū)域表現(xiàn)出更強(qiáng)的功能共激活。

這些結(jié)果表明，受體圖譜與空間鄰近之上和之外的結(jié)構(gòu)和功能連接模式系統(tǒng)性地一致，與受體圖譜指導(dǎo)區(qū)域間信號(hào)傳導(dǎo)的概念一致。作者發(fā)現(xiàn)，將受體圖譜作為腦結(jié)構(gòu)的輸入變量，可以顯著提高單峰區(qū)和旁中央小葉區(qū)域功能連通性的預(yù)測(cè)(圖3c)。

圖3. 受體分布反映了結(jié)構(gòu)和功能組織

受體輪廓形成振蕩神經(jīng)動(dòng)力學(xué)

作者發(fā)現(xiàn)多個(gè)神經(jīng)遞質(zhì)系統(tǒng)的重疊空間地形可能最終表現(xiàn)為相干振蕩模式（圖4a）。作者發(fā)現(xiàn)，與其他受體相比，MOR(阿片)、H3(組胺)和α4β2的空間分布對(duì)受體與低頻(θ和α)和低γ功率帶之間的擬合有很大的貢獻(xiàn)（圖4b）。

圖4.受體輪廓形成振蕩神經(jīng)動(dòng)力學(xué)

將受體映射到認(rèn)知功能

PLS分析提取了一個(gè)顯著的潛在變量，將受體轉(zhuǎn)運(yùn)體密度與整個(gè)大腦的功能激活相關(guān)。潛在變量代表了受體分布(受體權(quán)重)和功能激活(認(rèn)知權(quán)重)的主要空間模式，它們共同捕獲了兩個(gè)數(shù)據(jù)集之間54%的協(xié)方差(圖5a)。將受體密度(功能激活)矩陣投影到受體(認(rèn)知)權(quán)重上，反映了大腦區(qū)域顯示受體和認(rèn)知權(quán)重模式的程度，作者分別稱(chēng)之為受體得分和認(rèn)知得分(圖5b,c)。

受體和認(rèn)知評(píng)分模式顯示一種sensory-fugal空間梯度，將邊緣皮質(zhì)、旁邊緣皮質(zhì)和島葉皮質(zhì)從視覺(jué)和體感皮質(zhì)中分離出來(lái)。然后，使用距離相關(guān)方法交叉驗(yàn)證了受體和認(rèn)知評(píng)分之間的相關(guān)性(圖5d)。這一結(jié)果證明了受體分布與認(rèn)知專(zhuān)業(yè)化之間的聯(lián)系，這可能是由層分化和突觸層次調(diào)節(jié)的。

圖5. 將受體映射到認(rèn)知功能

結(jié) 論

作者構(gòu)建了人腦神經(jīng)遞質(zhì)受體的三維圖譜，系統(tǒng)地將受體與連接、動(dòng)力學(xué)、認(rèn)知專(zhuān)業(yè)化和疾病易感性聯(lián)系起來(lái)。此工作揭示了大腦的一個(gè)基本組織特征，并為從多尺度系統(tǒng)層面理解大腦結(jié)構(gòu)和功能提供了新的方向。

原文鏈接：

https://doi.org/10.1038/s41593-022-01186-3

參考文獻(xiàn)

Hansen, J.Y., Shafiei, G., Markello, R.D. et al. Mapping neurotransmitter systems to the structural and functional organization of the human neocortex. Nat Neurosci 25, 1569–1581 (2022).

編譯作者：Ayden（brainnews創(chuàng)作團(tuán)隊(duì)）

校審：Simon（brainnews編輯部）

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