技術により、細胞レベル以下の解像度で人間の脳半球全体を 3D イメージングすることが可能に | MIT ニュース

人間の脳内のあらゆるものを、それがどんなに大きくても小さくても、完全に無傷のまま観察することは、何十年もの間、神経科学の手の届かない夢でした。しかし、 科学、 MIT を拠点とするチームが、アルツハイマー病患者と非患者の 2 人のドナーの脳の半球全体を高解像度かつ高速で精細に処理し、豊富なラベルを付けて鮮明に画像化することを可能にする技術パイプラインについて説明します。

「私たちは、単一のシナプスから脳半球全体まで、複数の解像度で人間の脳組織の全体的画像化を行い、そのデータを公開しました」と、MIT化学工学部および脳・認知科学部の准教授であり、ピコワー学習記憶研究所および医療工学科学研究所のメンバーでもある、上級責任著者のクワンフン・チョン氏は言う。「この技術パイプラインにより、人間の脳を複数のスケールで分析できるようになります。このパイプラインは、人間の脳を完全にマッピングするために使用できる可能性があります。」

この新しい研究は、すべての細胞、回路、タンパク質が特定され分析された脳全体の包括的な地図やアトラスを提示するものではありません。しかし、完全な半球イメージングにより、それや長年求められてきた他の神経科学研究を可能にする 3 つの技術の統合スイートを実証しています。この研究は、パイプラインによって可能になる多数の例を示して「概念実証」を提供します。これには、脳全体の領域内にある何千ものニューロンの広大な風景、それぞれが個別に詳細に描かれた多様な細胞の森、細胞外分子に囲まれた細胞内構造の房が含まれます。研究者らは、アルツハイマー病の半球と非アルツハイマー病の半球内の特定の領域に焦点を当てた、多種多様な定量分析の比較も示しています。

人間の脳の半球全体を無傷のまま、そして個々のシナプス（ニューロンが回路を作るために形成する極小の結合）の解像度まで画像化できることは、健康時と病気時の人間の脳を理解する上で二重に重要であるとチョン氏は言う。

1つの脳は2つの脳よりも優れている

一方では、科学者は、例えば、大きく異なる可能性のある異なる脳の異なる現象を観察し、それからシステム全体の総合的な画像を構築しようとするのではなく、同じ脳を使用して質問の統合的な調査を実施できるようになります。新しい技術パイプラインの重要な特徴は、分析によって組織が劣化しないことです。逆に、組織は極めて耐久性が高く、必要に応じて何年にもわたって新しい研究のために異なる細胞や分子を強調表示するために繰り返し再ラベル付けできるようになります。論文では、Chung 氏のチームは 20 種類の異なる抗体ラベルを使用してさまざまな細胞やタンパク質を強調表示することを実証していますが、すでにそれを 100 種類以上に拡大しています。

「人間の脳には個人差が大きく、人間の脳サンプルは貴重なものであることを考慮すると、細胞、その形態と接続性、細胞内構造、個々のシナプス接続など、さまざまな機能コンポーネントをすべて同じ脳内で確認できる必要があります」とチョン氏は言う。「この技術パイプラインにより、同じ脳からこれらの重要な特徴をすべて完全に統合された方法で抽出できるようになります。」

一方、パイプラインの比較的高い拡張性とスループット (準備が整うと、脳半球全体の画像化に数か月ではなく 100 時間しかかからない) は、性別、年齢、病状、その他のさまざまな要因を表す多数のサンプルを作成できることを意味し、統計的検出力を高めて堅牢な比較が可能になります。Chung 氏は、完全に画像化された脳の脳バンクを作成し、研究者が必要に応じて分析して再ラベル付けし、新しい研究で彼と共著者が新しい論文でアルツハイマー病の半球と非アルツハイマー病の半球で行ったような比較をさらに行うことを構想していると述べています。

3つの重要なイノベーション

チョン氏によると、論文で述べた進歩を達成する上で直面した最大の課題は、MITで特に才能のある3人の若手科学者を含むチームを編成することだったという。彼らはそれぞれ、3つの主要なイノベーションを生み出す上で重要な役割を果たしたため、論文の共同筆頭著者となっている。機械工学者で元ポスドクのジ・ワン氏は、「メガトーム」を開発した。これは、人間の脳半球を損傷がないように非常に細かくスライスする装置である。材料工学者で元ポスドクのジュヒョク・パーク氏は、各脳スライスを透明で柔軟、耐久性があり、拡張可能で、迅速かつ均等に繰り返しラベル付けできる「mELAST」と呼ばれる化学を開発した。ソフトウェア開発の才能を持つ元MIT化学工学大学院生のウェブスター・グアン氏は、「UNSLICE」と呼ばれる計算システムを作成した。これは、スラブをシームレスに再統合して各半球を完全な3Dで再構築し、個々の血管や神経軸索（他のニューロンとの接続を形成するために伸びる長いストランド）の正確な配置まで再現できる。

人間の脳は非常に厚く（マウスの脳の3,000倍の体積）、不透明なため、最初にスライスせずに細胞レベルの解像度で人間の脳全体の構造を画像化する技術はない。しかし、メガトームでは組織が損傷されない。現在、チョン氏が設立したライフキャンバス テクノロジーズという会社で働くワン氏が、従来のビブラトーム スライサーよりも刃が左右に速く振動し、かつスイープ幅が広くなるように設計したためだ。同時に、彼女は器具が平面内に完全に留まるようにも設計したとチョン氏は言う。その結果、スライスの分離時やその他の場所で解剖学的情報が失われることはない。また、ビブラトームは比較的速く切断し、より厚い（したがってより少ない）組織片を切断できるため、半球全体を数か月ではなく1日でスライスできる。

パイプラインのスラブを厚くできる主な理由は、mELAST によるものです。パーク氏は、脳サンプルを注入するハイドロゲルを設計し、光学的に透明で、実質的に破壊不可能で、圧縮および拡張可能なものにしました。チョン氏の研究室で近年開発された他の化学工学技術と組み合わせることで、サンプルに、対象の細胞やタンパク質をハイライトする抗体ラベルを均一かつ迅速に注入できます。研究室がカスタマイズした光シート顕微鏡を使用すると、約 100 時間で半球全体を個々のシナプスまで画像化できると、著者らは研究で報告しています。パーク氏は現在、韓国のソウル国立大学の助教授です。

「組織の物理化学的特性を微調整するこの高度なポリマーネットワークにより、無傷の人間の脳の多重マルチスケール画像化が可能になりました」とパーク氏は言う。

各スラブの画像が撮影された後、次に行うべきことは、半球全体の完全な画像をコンピューターで復元することです。Guan の UNSLICE は、複数のスケールでこれを実行します。たとえば、中間の「メソ」スケールでは、隣接する層から 1 つの層に流入する血管をアルゴリズムでトレースし、一致させます。ただし、さらに細かいアプローチも採用しています。スラブをさらに登録するために、チームは意図的に隣接する神経軸索を異なる色でラベル付けしました (電気器具の配線のように)。これにより、UNSLICE は軸索のトレースに基づいて層を一致させることができました、と Chung は言います。Guan は現在、LifeCanvas にも所属しています。

研究で研究者らは、パイプラインで何ができるかを示す例を数多く提示している。最初の図は、この画像化によって脳半球全体を豊かにラベル付けし、脳全体の構造の広い範囲から回路レベル、個々の細胞、シナプスなどの細胞内成分までズームインできることを示しています。他の画像や動画は、ラベル付けがいかに多様であるかを示しており、長い軸索接続や、ニューロンだけでなくアストロサイトやミクログリアを含むさまざまな細胞タイプの豊富さと形状を明らかにしています。

アルツハイマー病の探求

チョン氏は長年にわたり、アルツハイマー病の研究者でマサチューセッツ総合病院の脳バンクのディレクターでもある共著者のマシュー・フロッシュ氏と協力し、アルツハイマー病の脳を画像化して理解しようと努めてきた。新しいパイプラインが確立されると、彼らは無制限の探究を開始し、まず、対照群と比較して疾患サンプルの組織片内でニューロンの損失が最も大きい場所に注目した。そこから、彼らは好奇心に従って（技術の力で可能になったように）、最終的に論文で説明されている一連の詳細な調査を行った。

「私たちは、これらの実験を事前に計画したわけではありません」とチョン氏は言う。「私たちはただ、「よし、この板を画像化して、何が見えるか見てみよう」と言って始めたのです。私たちは、ニューロンの大幅な損失がある脳領域を特定したので、そこで何が起きているのか見てみましょう。「もっと深く探ってみましょう」。そこで、病原性因子とさまざまな細胞タイプとの関係を特徴づけ、見るために、さまざまなマーカーを使用しました。

「このパイプラインにより、組織へのほぼ無制限のアクセスが可能になります」とチョン氏は言う。「いつでも戻って新しいものを見ることができます。」

彼らの分析の大半は、各半球内の眼窩前頭皮質に集中していた。彼らが行った多くの観察のうちの 1 つは、シナプスの損失がアミロイド斑と直接重なる部分に集中していたということだ。斑の領域以外では、アルツハイマー病の脳のシナプス密度は、病気のない脳と同じくらい高かった。

チョン氏によると、もちろん、わずか2つのサンプルだけでは、研究チームはアルツハイマー病の性質について何の結論も出していないが、この研究のポイントは、まさにそのような研究を可能にするために、人間の脳の半球全体を完全に画像化し、詳細に分析する能力が今や存在しているということだ。

注目すべきは、この技術が脳だけでなく、体の他の多くの組織にも同様に応用できるということだ。

「このスケーラブルな技術プラットフォームにより、人間の臓器機能と疾患のメカニズムに関する理解が深まり、新たな治療法の開発が促進されることを期待しています」と著者らは結論付けている。

Park、Wang、Guan、Chung、Frosch に加えて、この論文の他の著者は、Lars A. Gjesteby、Dylan Pollack、Lee Kamentsky、Nicholas B. Evans、Jeff Stirman、Xinyi Gu、Chuanxi Zhao、Slayton Marx、Minyoung E. Kim、Seo Woo Choi、Michael Snyder、David Chavez、Clover Su-Arcaro、Yuxuan Tian、Chang Sin Park、Qiangge Zhang、Dae Hee Yun、Mira Moukheiber、Guoping Feng、X. William Yang、C. Dirk Keene、Patrick R. Hof、Satrajit S. Ghosh、Laura J. Brattain です。

この研究の主な資金は、国立衛生研究所、ピコワー学習記憶研究所、JPB 財団、および NCSOFT 文化財団から提供されました。