Nature子刊：人类海马体的新型全尺寸3D结构模型-杭州脑海科技有限公司

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人脑的定量数据越来越多，为研究神经功能和功能障碍开辟了新的途径，从而使我们越来越接近于实现个性化医疗的数字孪生应用。

2023年03月24日，意大利摩德纳和雷焦艾米利亚大学（UNIMORE）的Daniela Gandolfi和意大利国家研究委员会生物物理研究所（CNR-IBF）Michele Migliore教授在Nature Computational Science发表了题为“Full-scale scaffold model of the human hippocampus CA1 area”的文章，该研究提供了人类海马体CA1区域的新高分辨率模型。单细胞分辨率模型复制了该区域的结构和架构，以及神经元的位置和相对连通性，是从高分辨率图像的全尺寸数据集开发的。

该数据集可在BigBrain Atlas中找到，并将很快在EBRAINS上提供。这项研究相同的方法可以应用于生成其他人脑区域的完整模型，也可以集成到虚拟大脑等协同模拟环境中。

Michele Migliore教授解释说，人脑单个神经元的数据量非常有限，无论是在相对3D坐标方面还是在神经元之间的连接方面。他们对从BigBrain数据库中获得的人类海马体的高分辨率图像进行了数据挖掘操作。单个神经元的位置是从对这些图像的详细分析中得出的。

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研究人员开发了一种定制的图像处理算法，以获得神经元定位的真实分布，以及一种通过近似树突状和轴突形状来生成神经元连接的算法。

Daniela Gandolfi解释说，树突和轴突可以根据其延伸的一般形状分为几类：例如，一些适合狭窄的锥体，另一些具有广泛的复杂延伸，可以通过专用的几何体积近似，并且与附近神经元的连接相应地变化。

神经元体细胞定位

他们的算法分析高分辨率图像，并在创建与形态特性相关的特定几何形状后，使他们能够计算两个神经元连接的概率。该方法不仅提供了神经元的3D定位，还提供了它们的连接性。

Daniela Gandolfi总结表明，他们将3D模型中神经元的密度与海马体的现有文献进行了比较，发现它与实验观察结果相匹配，验证了他们的模型。研究人员正在EBRAINS平台上共享数据集和提取方法。他们这项研究的主要目标是使HBP和更广泛的神经科学界随时可以获得数据。他们现在使用相同的方法来模拟其他大脑区域。

参考文献

Daniela Gandolfi, Jonathan Mapelli, Sergio M. G. Solinas, Paul Triebkorn, Egidio D’Angelo, Viktor Jirsa & Michele Migliore: Full-scale scaffold model of the human hippocampus CA1 area. Nature Computational Science (23 March 2023). https://doi.org/10.1038/s43588-023-00417-2

Research Briefing: A single-cell-resolution mathematical model of the CA1 human hippocampus Nature Computational Science (23 March 2023). https://doi.org/10.1038/s43588-023-00421-6

资讯来源

Human Brain Project

https://www.humanbrainproject.eu/en/follow-hbp/news/2023/03/24/human-brain-project-researchers-develop-new-full-scale-3d-structural-model-human-hippocampus/

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