Ny metod för kartläggning av hjärnans områden
I en ny studie har forskare vid Karolinska Institutet och KTH tagit fram en helt ny typ av hjärnkarta som bygger på en innovativ metod för att kartlägga hur hjärnvävnaden kan delas upp i områden utifrån en molekylär profil. Studien publiceras i Science Advances.
Många av de kartor som används idag för att beskriva hjärnans organisation, både hos människor och hos andra däggdjur, har byggt på synliga skillnader i hur celler och nervbanor är organiserade eller hur de vanligaste signalsubstanserna är spridda.
– Dessa kartor har varit oerhört viktiga inom hjärnforskning för att planera och tolka experiment, men de har också debatterats eftersom kartorna har utvecklats av olika experter som har använt sig av olika typer av definitioner, säger Konstantinos Meletis, docent vid institutionen för neurovetenskap på Karolinska Institutet och författare till studien.
Fångar upp molekyler i hjärnvävnaden
Den studie som nu presenteras undersöker om det i stället finns ett mer oberoende sätt att definiera hjärnkartor utifrån data och fakta. Studien, som är baserad på hjärnan hos en vuxen mus, är ett resultat av ett nära samarbete mellan Konstantinos Meletis grupp på KI och KTH-professorn Joakim Lundebergs grupp vid Science for Life Laboratory (SciLifeLab).
– För att genomföra denna kartläggning har vi använt en metod som kallas för spatial transkriptomik. Den gör det möjligt att fånga upp de molekyler som kodar för cellernas identitet och funktion, förklarar Konstantinos Meletis.
Metoden för att extrahera RNA-molekyler har utvecklats av bland annat Joakim Lundeberg vid KTH. Den ligger till grund för att identifiera RNA-molekylernas exakta position i hjärnvävnaden. RNA är en förkortning av ribonukleinsyra, som fungerar som budbärare mellan generna och de proteiner som generna kodar för. Trots att musens hjärna är liten, handlar det om en storskalig kartläggning med sammanlagt 35 000 olika mätpunkter som pågått i närmare tre år.
Kartläggningen gjorde det möjligt för forskarna att återskapa en virtuell 3D-karta över hela mushjärnan med information om över 15 000 gener som är aktiva i de olika områdena.
Kan användas för att identifiera sjukdomar
Studien visar att det är möjligt att bygga en detaljerad karta utan att använda tidigare kunskaper och erfarenheter om neuroanatomin. Det öppnar upp för en helt datadriven definition av hjärnans olika områden, och ger därför forskare en grund för att både jämföra studier och för att kartlägga hjärnans anatomi i andra djurarter. Metoden skulle med fördel även kunna användas för att kartlägga den mänskliga hjärnan, för att till exempel kunna identifiera de molekylära förändringar som uppstår i olika hjärnområden vid vissa sjukdomar.
– Vi vet att olika typer av obalans i hjärnan kan leda till psykisk eller neurologisk sjukdom. I arbetet med att finna nya behandlingar är det därför helt avgörande att först ha kunskap om de molekylära skillnaderna i hjärnans områden och hur dessa påverkar nervcellernas funktion, förklarar Konstantinos Meletis.
Projekt om den mänskliga hjärnan
Det pågår också studier för att förstå hur utveckling av den mänskliga hjärnan bygger på samma molekylära principer, något som sker i samarbete mellan Joakim Lundebergs grupp och projektet Human Developmental Cell Atlas (HDCA).
– Det är fantastiskt att vi nu kan återskapa hela hjärnans detaljerade anatomi genom att endast fånga den molekylära profilen, utan att kunskap om hjärnan eller molekylernas funktion behövs, säger Joakim Lundeberg.
Som en del i projektet har forskarna skapat en webbportal med den molekylära kartan över mushjärnan. Portalen är en öppen resurs för alla som vill studera hjärnan och ta del av kunskapen: https://www.molecularatlas.org/
Studien är finansierad med medel från Knut och Alice Wallenbergs Stiftelse, Stiftelsen för Strategisk Forskning, Hjärnfonden, KI och KTH.
Publikation
”Molecular atlas of the adult mouse brain”. Cantin Ortiz, Jose Fernandez Navarro, Aleksandra Jurek, Antje Märtin, Joakim Lundeberg, Konstantinos Meletis. Science Advances, online 26 juni 2020, doi: 10.1126/sciadv.abb3446.