科學家發現支撐大腦發育的數學規則

我們許多人知道，大自然的生活中存在著各種模式。生物通常會在其生長過程中產生一系列重複相似然而又有所不同的特徵，比如羽毛在鳥的翅膀上長度略有不同，或者在玫瑰的花瓣上越來越短。

對於人的大腦來講，也是這樣。史丹福大學的研究人員通過採用先進的顯微鏡技術和數學模型，發現了一種控制腦細胞或神經元生長的模式。類似的規則可以指導人體其他部位細胞生長的模式，從而為生物工程人工組織和器官鋪平道路，對於成功地生物工程化人造組織和器官可能很重要。

他們的研究發表在最近的《自然物理學》雜誌上。其研究基礎是大腦包含許多不同類型的神經元，並且需要幾種類型的神經元共同完成任何任務。研究人員希望發現無形的生長模式，使正確的神經元能夠將自己安排在正確的位置以構建大腦。

該研究論文指導作者、史丹福大學生物工程學教授、華人學者、王波（Bo Wang）指出：「具有互補功能的細胞如何安排自身以構建功能組織？」 「我們選擇通過研究大腦來回答這個問題，因為通常認為大腦太複雜而無法擁有簡單的模式規則。當我們發現實際上存在這樣的規則時，我們感到驚訝。」

研究人員選擇檢查的大腦屬於扁蟲，一種扁平的、毫米長的蠕蟲，這種蠕蟲可以在截肢後每次重新長出新頭。首先，王教授和他的實驗室的研究生瑪、論文第一作者、格麗塔·哈里頓（Margarita Khariton）使用了螢光染料標記蠕蟲中不同類型的神經元。然後，使用高解析度顯微鏡捕獲整個具有發光的神經元的大腦的圖像，並分析了模式以查看它們是否可以從中提取指導其構造的數學規則。

他們發現，每個神經元周圍大約有十二個與自身相似的鄰居，但其中散布著其他種類的神經元。這種獨特的排列方式意味著，沒有一個神經元與其雙胞胎齊平，同時仍允許不同類型的互補神經元足夠靠近，以共同完成任務。

研究人員發現，這種模式一遍又一遍地在整個扁蟲的大腦中重複，形成為一個連續的神經網絡。研究論文作者中還包括兩位華人學者：史丹福大學化學工程助理教授、秦簡（Jian Qin）和博士後研究學者、孔憲（Xian Kong）。這兩位學者為此開發了一種計算模型，表明這種複雜的功能性鄰域網絡源於神經元儘可能緊密地聚集在一起的趨勢，然而又不會與其他相同類型的神經元相互靠得太近。

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儘管神經科學家有一天可能會採用這種方法來研究人腦中的神經元模式，但史丹福大學的研究人員認為，該技術可能會更有用地應用於新興的組織工程領域。

該項研究的基本出發點是：生物組織工程師希望誘導幹細胞生長成形成肝臟、腎臟或心臟的各種專門細胞。所有細胞類型都來自這種強大的通用幹細胞。如果科學家希望比如心臟跳動，就需要將這些不同的細胞排列成正確的模式。

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幹細胞是指原始且未特化的細胞，它是未充分分化、具有再生各種組織器官的潛在功能的一類細胞。幹細胞存在所有多細胞組織里，能經由有絲分裂與分化來分裂成多種的特化細胞，而且可以利用自我更新來提供更多幹細胞。

王教授說：「生物體如何成長為能夠發揮有用功能的形式的問題已經使科學家著迷了幾個世紀。」 「在我們的技術時代，我們不僅限於在細胞水平上理解這些增長模式，還可以找到為生物工程應用實施這些規則的方法。」

通過這種可量化的神經系統中表現出的顯著的組織可塑性，研究人員確定了一種獨特的堆積狀態，即「有色」干擾。將實驗與計算模型相結合，顯示出不同類型的神經元形成了獨立的滲濾網絡，禁止了任何物理接觸。當細胞堆積結構受到細胞類型特異性相互作用的限制時，就會出現這種狀態，因此可以擴展以描述由多種細胞類型組成的相似複雜組織中的細胞堆積。

參考：Margarita Khariton, Xian Kong, Jian Qin, Bo Wang. Chromatic neuronal jamming in a primitive brain, Nature Physics (2020). DOI: 10.1038/s41567-020-0809-9