撰文 | 阿童木

功能性神經(jīng)成像技術(shù)能夠捕捉大腦的電活動(dòng)、代謝動(dòng)態(tài)以及血流變化，為揭示大腦功能提供了重要窗口，但這些技術(shù)的局限性在于無法直接反映底層的亞細(xì)胞能量動(dòng)態(tài)【1】。大腦的一切活動(dòng)都離不開以線粒體為核心的能量轉(zhuǎn)換，這些遍布細(xì)胞的線粒體不僅負(fù)責(zé)能量供應(yīng)，還調(diào)控著神經(jīng)興奮性、神經(jīng)遞質(zhì)釋放、細(xì)胞間通信以及炎癥反應(yīng)，維系著大腦廣域網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定。近年來，線粒體在認(rèn)知和行為中的重要性逐漸受到關(guān)注，但現(xiàn)有研究多聚焦于亞微米尺度的微觀層面，與神經(jīng)成像毫米級(jí)的分辨率之間存在顯著的尺度鴻溝【2】，這顯著限制了我們對(duì)大腦復(fù)雜動(dòng)態(tài)背后能量機(jī)制的深入理解。

目前，多種成像技術(shù)已在宏觀層面勾勒出大腦的代謝活動(dòng)【3】。例如，PET能夠定量評(píng)估葡萄糖代謝，但依賴放射性示蹤劑且分辨率有限；BOLD fMRI通過血氧變化間接反映代謝狀態(tài)，分辨率較高卻無法直接測(cè)量能量過程；CEST MRI可以成像特定代謝物，但量化能力不足；fMRS則能檢測(cè)谷氨酸、乳酸等代謝物的濃度，但受限于低信噪比和分辨率。這些技術(shù)及其組合為探索腦代謝與功能的聯(lián)系提供了多維視角，然而，要真正揭示區(qū)域性的代謝特性并提升神經(jīng)成像的代謝解讀能力，仍需構(gòu)建高分辨率、全腦范圍的分子能量圖譜。

近日，哥倫比亞大學(xué)Martin Picard和Michel Thiebaut de Schotten等合作在

Nature

A human brain map of mitochondrial respiratory capacity and diversity

解析人類大腦線粒體的分布、多樣性及其分子特化特征，首要挑戰(zhàn)在于如何將冷凍腦組織按照與MRI相當(dāng)?shù)目臻g分辨率進(jìn)行精確分割，以實(shí)現(xiàn)分子特征與神經(jīng)成像空間的精準(zhǔn)對(duì)應(yīng)。為此，研究團(tuán)隊(duì)選取了人類右半腦的冠狀切片，涵蓋皮層和皮層下結(jié)構(gòu)，在?25°C的冷凍條件下進(jìn)行體素化（voxelization）處理。最終利用CNC切割機(jī)以3毫米分辨率繪制網(wǎng)格并分割組織，成功采集了703個(gè)樣本，同時(shí)確保分子和酶活性的完整性。

為了在大規(guī)模腦體素（voxels）水平上研究線粒體表型，研究團(tuán)隊(duì)將這703個(gè)冷凍樣本隨機(jī)分配至96孔板，經(jīng)過勻漿和質(zhì)量檢測(cè)確認(rèn)樣本一致性后，采用高靈敏度方法評(píng)估了線粒體密度和OXPHOS酶活性。為保證數(shù)據(jù)可靠性，酶活性在不同實(shí)驗(yàn)室通過比色法和呼吸測(cè)定法獨(dú)立驗(yàn)證，并使用標(biāo)準(zhǔn)參考樣本校正批次效應(yīng)，最終生成了與MRI分辨率匹配的線粒體活性分布圖。約10%的體素因組織不足或活性過低被剔除后，研究人員通過比色法、呼吸測(cè)定法、生化分析和qPCR，對(duì)剩余633個(gè)體素的27,820個(gè)單獨(dú)樣本進(jìn)行了全面的線粒體特征分析。

通過分析這些大規(guī)模腦線粒體生化數(shù)據(jù)，作者解析了線粒體的功能特化和能量轉(zhuǎn)換能力。結(jié)果顯示，灰質(zhì)中的線粒體含量比白質(zhì)高出50%以上，且灰質(zhì)的線粒體各項(xiàng)指標(biāo)顯著高于白質(zhì)，其分布的異質(zhì)性與大腦解剖結(jié)構(gòu)高度一致。進(jìn)一步分析線粒體呼吸能力后發(fā)現(xiàn)，灰質(zhì)與白質(zhì)以及不同腦區(qū)之間呼吸能力存在顯著差異，顯示出線粒體的OXPHOS能力在人腦中并非均勻分布。

隨后，研究人員將這些腦體素的坐標(biāo)注冊(cè)到MNI空間（MRI研究中最常用的參考神經(jīng)解剖空間），并通過解剖學(xué)標(biāo)注和染色驗(yàn)證了灰質(zhì)、白質(zhì)及混合體素的身份特征。UMAP分析顯示，線粒體參數(shù)的聚類與灰白質(zhì)分布高度吻合。此外，灰質(zhì)的線粒體質(zhì)量（MitoD）和OXPHOS能力（TRC）顯著高于白質(zhì)，而白質(zhì)的每單位線粒體呼吸能力（MRC）則最低。進(jìn)一步分析灰質(zhì)內(nèi)部后發(fā)現(xiàn)，皮層區(qū)域的TRC和MRC高于皮層下區(qū)域，而殼核因其高突觸密度和進(jìn)化特性表現(xiàn)出最高值。研究還揭示，線粒體功能（如MRC）與腦區(qū)的進(jìn)化年齡呈正相關(guān)，較新的皮層區(qū)域擁有更高的能量轉(zhuǎn)換特化，這一特性支持了代謝需求隨進(jìn)化增加的假設(shè)。這種特化依賴于高OXPHOS能力的線粒體表型，為理解腦功能的進(jìn)化提供了分子層面的證據(jù)。

接下來，研究團(tuán)隊(duì)通過單核RNA測(cè)序探索了人類大腦中細(xì)胞類型特異性的線粒體表型特征（mitotypes）。結(jié)果顯示，盡管不同腦細(xì)胞類型之間的線粒體表型存在差異且在所研究的腦區(qū)中保持一致，但影響所有細(xì)胞類型的全局線粒體基因表達(dá)才是造成最顯著變異的主要驅(qū)動(dòng)因素，這一發(fā)現(xiàn)與大腦功能組織的拓?fù)涮匦韵喾４送?，研究還發(fā)現(xiàn)，線粒體表型可以通過T1、T2 MRI、BOLD fMRI和擴(kuò)散加權(quán)成像等技術(shù)反映出來。這些結(jié)果奠定了利用標(biāo)準(zhǔn)MRI參數(shù)預(yù)測(cè)人類大腦生化和分子線粒體特征的方法。

綜上所述，本研究通過將冷凍人類腦冠狀切片分割為703個(gè)與MRI分辨率匹配的體素，系統(tǒng)分析了線粒體的表型特征，包括OXPHOS酶活性、mtDNA含量、體積密度和呼吸能力。研究發(fā)現(xiàn)，灰質(zhì)的線粒體數(shù)量比白質(zhì)多50%以上，且在最近進(jìn)化的皮層區(qū)域，線粒體在能量轉(zhuǎn)換上更為高效。結(jié)合多種神經(jīng)成像數(shù)據(jù)，研究團(tuán)隊(duì)構(gòu)建了全腦線粒體分布與特化圖譜（MitoBrainMap），并在獨(dú)立腦區(qū)驗(yàn)證了其預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。這一圖譜將細(xì)胞生物學(xué)與認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)緊密連接，為理解正常腦功能以及退行性疾病的區(qū)域化調(diào)節(jié)機(jī)制奠定了亞細(xì)胞基礎(chǔ)。

https://doi.org/10.1038/s41586-025-08740-6

制版人： 十一

參考文獻(xiàn)

1. Pinotsis, D. A., Fridman, G. & Miller, E. K. Cytoelectric coupling: electric fields sculpt neural activity and ‘tune’ the brain’s infrastructure.Prog. Neurobiol.226, 102465 (2023).

2. Sharpley, M. S. et al. Heteroplasmy of mouse mtDNA is genetically unstable and results in altered behavior and cognition.Cell151, 333–343 (2012).

3. Rae, C. D. et al. Brain energy metabolism: a roadmap for future research.J. Neurochem.168, 910–954 (2024).

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