贝克曼高级科学技术研究所的 化学教授 Jonathan Sweedler和生物工程学教授Fan Lam概述了空间组学技术如何在不同尺度上揭示大脑的分子复杂性。

他们的研究发表在本月的 《自然方法》杂志上。

研究人员及其同事使用与深度学习相结合的生化成像框架来创建具有细胞特异性的 3D 分子图，以更好地了解大脑在健康和疾病中的功能。他们的研究得到了 美国国立卫生研究院国家老龄化研究所 300 万美元的资助。

“如果你从化学角度观察大脑，它就像一碗含有多种成分的汤，”林说。“了解大脑的生物化学、它如何在时空上组织以及这些化学反应如何支持计算对于更好地了解大脑在健康和疾病期间如何发挥作用至关重要。”

为了了解大脑的化学成分如何相互作用，研究人员使用了一种称为质谱成像的新成像技术来收集和分析大量高分辨率数据。他们还使用单细胞代谢组学和计算工具提取有关单个脑细胞中单个分子的数据，从而以前所未有的速度和规模获取数据。

“大多数人都认为抑郁症和阿尔茨海默氏症等脑部疾病是由神经化学物质失衡引起的，”斯威德勒说。“但这些不平衡确实很难研究，也很难理解化学物质在大脑出现问题时如何在不同尺度(例如，在组织水平和个体细胞水平)相互作用。”

Sweedler 表示，创建具有细胞类型特异性的化学分布 3D 地图使研究人员能够进一步了解大脑内复杂的生物化学，从长远来看，这将有助于解决当前棘手的神经系统疾病。

单细胞代谢组学是一项对研究人员的发现至关重要的技术，与 CRISPR 和詹姆斯·韦伯太空望远镜一起被《自然》杂志评为“2023 年值得关注的七大技术”之一，这表明这些工具将继续产生巨大影响。斯威德勒说，这与查看细胞特异性数据有关。

如果没有贝克曼研究所的合作性质，这项研究就不可能实现。

第一作者、贝克曼研究所研究生研究员理查德·谢 (Richard Xie) 表示：“让我感到惊讶的是，微小的互动如何能够转变为有趣的研究对话，并最终转变为大规模的合作研究 。”“关键是要保持开放的心态和跨学科的态度，当你“可能会从另一个领域汲取灵感。我对利用不同群体的不同专业知识来设计工具以更好地描绘大脑的生化景观所取得的进展感到非常兴奋。”

Lam 和 Sweedler 应谢的要求会面，讨论他在单细胞和组织质谱成像方面的工作。该团队在信息学和计算方法如何产生一种新型多模式、多尺度生化成像方面取得了突破，这一点在他们最近的《自然方法》论文中得到了强调。