导语：大脑中的神经系统就像一个巨大的网络，为了更好地解析大脑的信息，人们开发出了各种各样的新技术。基因测序作为这样一种新技术，具有很好地应用前景。这项技术是如何发挥作用的？让我们随着Tony Zador教授了解一下。
关键词：大脑；神经细胞；突触；基因测序
Tony Zador 是一位来自冷泉港实验室（Cold Spring Harbor Laboratory）的生物学教授，其研究方向是针对于啮齿动物的听觉处理、注意力以及决策。在最近召开的第79届冷泉港学术年会上，他做了一场关于“定量生物学”的报告，报告着重于今年的“认知”这一课题。在这场报告中，Zador谈到其近几年的工作，即展示如何试图通过基因测序技术来绘制大脑回路。笔者在会议上对Zador进行了采访，经编辑的采访内容如下：
《科学美国人》（Scientific American, 以下简称SA）：首先，请让我问一个问题，什么是神经连接体？
Tony Zador：人类大脑中有一千亿个神经细胞，鼠类的大脑中大约有一亿个。我们十分想了解自己是如何运用这一连串的神经细胞来思考、感觉和做出相应的行为的。在我们看来，这个问题的关键在于理解不同的神经细胞之间是如何建立联系的。过去，已经有许多技术涉及神经连通性的研究，但是这些技术均处在十分粗糙的水平。对于神经连接体，我们可以举这样一个例子，这里有一连串神经细胞，它们倾向于与别处的神经细胞群建立联系。
如今也有一些技术着眼于研究神经细胞之间的连接有多么单一，但他们的研究仅仅局限于这些细胞中的两两之间的联系。我们希望自己能够解释大脑中每一个简单的神经细胞是如何与其他细胞进行连接的。对此你可以这样理解，如果你想在美国自驾游，你所能获得的最有用的工具之一就是线路图。这个地图无法告诉你美国的一切，但是如果在这个国家没有一个完整的线路图，你将很难在这个国家自由行走。我们需要的就是大脑中的线路图。
Tony Zador
SA：在您的研究工作中，测序部分又是怎么一回事？您说过对连接体的测序可以以冷泉港开发的基因测序技术为基础。
Zador：传统的研究神经连通性的方式是利用显微技术。人们最典型的做法是用各种方法对神经细胞进行标记，之后在合适的分辨率下观察这些细胞。但是对于一切利用显微技术的研究都存在一个核心问题，那就是神经细胞能够长距离地扩展。在鼠类的大脑中，这个距离仅有几毫米，但到了长颈鹿的大脑中，这些神经细胞由大脑到脚贯穿全身，距离可能会超过15英尺。脑细胞彼此连接的结构称为突触，这个结构在光学显微镜的分辨率下是无法观察的。这意味着如果你想要了解神经细胞之间如何联系，就需要依靠电子显微镜对突触进行解析。你必须得到极薄的脑组织切片，然后对其进行成像。
对研究者来说，这项技术已经十分成熟，但是直到最近几年，人们只在线虫这种只有302个神经细胞和7000个突触的蠕虫身上取得了成功。通过50个人多年工作量的积累，他们成功重建了这个小生物的整个神经线路图。从那以后，他们放大了这个线路图，并很好地利用了它，但是这其中依然十分具有挑战性。我在冷泉港工作，常年接触所有的测序技术，所以我有理由认为在不久的将来，基因测序技术有能力计算出数亿突触之间的连接方式。假设你有一个含有一亿个神经细胞的小鼠大脑，每一个神经细胞能够产生1000个突触的话，那么这个大脑中将有1000亿个突触。
在今天，一个针对十亿个核苷酸的测序将花费一千美金。我们提出了一个新的方法，就是一次序列的阅读只对应一个突触，这个方式的价钱就很少了。十五年前，对第一个人类基因组的测序需要花费大约十亿美金，今天，你只需要花费一千美金，就能得到你自己的基因组序列。再过几年，价钱还会更便宜。因此，测序的花费已经以难以置信的速度直线下降了。事实上，测序已经变得越来越完善速度也越来越快，甚至超过了计算机性能的提升速度。我现在所用的iPhone的计算性能只比20年前的计算机要好一点。这些性能的增长都是依据摩尔定律（Moore’s Law）来的，而自2008年起，测序技术的增长速率甚至已经超过了摩尔定律。未来，测序的速度将会越来越快。这意味着这项技术能够将连通性的问题转化为序列问题，具有很大的潜在利益。
SA：神经的回路不是一个基因，那么，您将如何对一个回路进行测序呢？
Zador：这个做法的理念在于，我们将赋予每一个神经细胞以唯一、随机的DNA序列。我们将其称为“条形码”。这个方式乍一听很奇怪，但事实上免疫系统就是这样做的：B细胞和T细胞会通过体细胞重组产生不同的抗体，这些细胞将自身的染色体进行重排，从而获得新的抗体。
我们所使用的方法与免疫系统不同，我们不会用免疫系统中那一系列特殊的酶，因为这样做很不方便。但是这个原理已经被用在许多生物体中，我们能够从其他生物体中得到简单的蛋白，来试图在神经细胞中做同样的事。这种设想的理念在于，我们将在每一个神经细胞中放置一组能够表达一种特殊蛋白的核苷酸。蛋白质将使这些核苷酸重新排列，并在大脑中的神经中产生出一种新的序列。每一个神经细胞表面上一样，但是各有特点。由于核苷酸有四种，30个随机的核苷酸所组成的一段DNA序列的就有430种可能的排列方式。
这个数字远远超过了大脑中神经细胞的数量。因此，如果我们能经常使核苷酸重新排列，那么两个神经细胞具有相同条形码的几率将可以忽略不计。如果我们能做到这一点，下一步就是传递出这些随机条形码编码相应的小片段RNA，之后我们就能够将这些RNA引入突触，从而设计出不同的蛋白质。至此，每一个突触都有一个突出前的RNA条形码和一个突触后的条形码。之后，我们仅需要利用一些生化的方法将突触前和突触后的条形码连接起来，从而获得一个单一的DNA片段。最后，我们需要做的就是读出这些密码，获得一个大体上的关于连通性的巨大的矩阵。
SA：在人的大脑中有许多不同类型的神经细胞和结构。您认为，原则上说，这项技术能走多远？
Zador：这项实验不会针对人类，因为它需要操纵神经细胞。但是我们会动用整个小鼠大脑，事实上，一旦获得了转基因小鼠，我们将研究许多不同类型的小鼠大脑。因此，测序技术的花费很大，但能够使这个项目变得更加富有价值。我们的设想是不满足于仅获得一个回路的连通性，而是整个回路的连通结果。我在之前已经提到过那个“条形码”方法，但是我们还会继续研究继续改善，因为我们不仅想要获得大脑回路的连通性，还想要知道这些细胞的确切位置以及它们的基因表达模式，因为这些也能告诉我们这些细胞属于什么类型，所以，我们想要得到完整的连通性矩阵，之后赋予每一个元件以细胞类型的名称。听起来好像我们野心太大，但这是可以实现的。
SA：伴随着基因测序技术工作的开展，我相信，对大脑的分析应该很快吧。
Zador：有一次我们是针对一种转基因动物，用几天的时间提取了DNA，然后对每一个个体进行了为期不到两周的测序。整个过程大概需要一个月。
SA：在美国，人们花费大量资金开发新的技术，来对大脑进行更好的了解。您是否认为基因测序是其中一项或许会被应用的技术？
Zador：我已经申请了基金，并且喜欢做这项工作。我希望快点证明这项理论的可行性，这样就可以告诉人们，这是一项值得探索的研究。但是，如果真正想把这一项研究做大的话，仅有一间实验室是远远不够的。所以我最想看到的是在我们证明了这个设想可行之后，能够有更多的实验室加入我们的团队，提出更好的思路，来尽可能以最快的速度完成我们如今的尝试和研究。如果有越来越多的有效资源能够加入我们，我会感到非常开心的，因为我认为完整的生物体连通性结果十分实用，而这项研究也能够让我们获得研究神经科学的新思路。
SA：我们总结一下，您在最近发表在《公共科学图书馆 生物学》（PLOS Biology）上关于这个主题的文章中曾提到，您的技术或许有助于检测诸如孤独症等紊乱引起的大脑回路出错时发生的状况。您能谈谈这一点吗？
Tony Zador：我的研究兴趣点之一就是孤独症，近期，人们在识别孤独症相关基因的研究中取得了很多进展。但是最终结果是或许有上百个基因与孤独症有关。尽管孤独症在每个人身上各不相同，也能够通过有效地方式进行诊断。因此，即使是异种性的，孤独症也有很多相同点。有一个有趣的假说，认为孤独症是大脑回路的损伤引起的。这个假说有可能被证实，因为一些我们所了解的基因损伤能够引起人类的孤独症。
我们可以将鼠类的这些损伤进行总结，并提出一个问题：“在鼠类的大脑回路中，哪种损伤同样在人类身上有所体现？”但愿我们可以利用20个鼠类的孤独症模型，观察它们的大脑以及连通性，并声称在这20个模型中，我们发现了17个模型中具有共同的异于非孤独症小鼠的损伤。这将指导我们更加严密地观察大脑回路，这些回路或许连接着大脑前后，或许在同一个或不同的区域，有一个神经细胞集团与其他的集团相互关联。假说数不胜数，但除非你找到了类似的方法，否则将无法一个一个验证它们。
科学美国人：感谢您接受此次访问，谢谢您精彩细致的解说。
图片来源：冷泉港实验室
作者简介：Gary Stix，高级编辑。为《科学美国人》约稿、撰写、编辑专题、新闻文章以及网络博客。他的研究领域为神经系统科学。他也经常为别的期刊或版块做编者，涉及其他从纳米技术到肥胖之类的广泛话题。他曾在《科技纵览》（IEEE Spectrum）杂志（美国电气电子工程师学会的旗舰出版物）担任科学新闻工作者三年，之后一直为《科学美国人》工作，已20年有余。他获得过纽约大学的新闻学学士学位。他与他的妻子，Miriam Lacob合写了一本关于科技的通读书，名为《千兆字节谁在乎》（Who Gives a Gigabyte）。你可以在推特上关注他@gstix1。
（翻译：邵楠；审校：侯政坤）
原文链接[科学美国人博客]：
http://blogs.scientificamerican.com/talking-back/2014/06/24/brainomics-hacking-the-brain-and-autism-with-gene-machines/
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