哺乳动物大脑作为自然界最复杂的生物网络系统，其核心构成是数量庞大、类型多样的神经元。在大脑发育过程中，特定数量与类型的神经元需精准定位并形成功能性突触连接，构建起复杂的神经回路，这一过程的完整性与精确性直接决定大脑的正常生理功能。尽管近年来分子生物学技术已鉴定出大量细胞亚型，但关于这些细胞在全脑范围内的空间分布规律、组织模式及功能关联性，仍缺乏系统性的认知。一个多世纪以来，大脑细胞结构研究仍然依赖基于切片的传统组织学方法，但传统方法在切片厚度和质量，以及切片间三维对齐等方面存在固有技术局限，仍难以实现对全脑细胞类型的完整普查。近十年，转基因荧光标记与全脑三维成像技术快速发展，为解析大脑细胞组成带来新的可能，但仍然缺乏标准化、系统化和可整合的大规模数据。
针对这一关键需求，研究团队成功研发了全脑细胞架构解析平台（BrainCAD），该平台整合了转基因小鼠模型与荧光显微光学切片断层成像（fMOST）技术，能够以前所未有的清晰度和数据完整性，获取小鼠全脑的连续图像。其成像体素分辨率达到了0.3μm × 0.3μm × 1μm，每套小鼠脑数据包含超过1.1万张完整冠状面图像——这一技术突破不仅能清晰识别脑内所有被标记的单个细胞，还可通过同步获取的细胞构筑参考图像，将目标细胞精准映射到参考脑模板，包括艾伦小鼠脑通用坐标框架（Allen CCF v3）及骆清铭团队发表于《NATURE》的小鼠三维立体定位图谱（STAM），为全球科研人员提供了统一、精准的研究参照体系。
基于该平台，研究团队系统性绘制完成20种关键类型细胞的全脑三维分布图（MiCAM），涵盖8种谷氨酸能神经元、5种GABA能神经元、6种调质神经元，以及小胶质细胞，这些细胞类型均是当代神经科学中广泛研究的对象。为确保图谱的可靠性，研究使用60余套高质量的小鼠全脑数据集，数据总量突破1000TB。
全脑细胞架构解析平台和小鼠20种关键细胞全脑三维分布图
不同于传统生物学依赖解剖形态观察的研究模式，本研究创新性地采用生物信息学分析思路，以海量数据驱动全脑解析。借助高分辨率三维细胞分布图谱，将小鼠全脑划分为了2.27亿个10微米等距的均匀三维网格，每个网格被设定为独立计算单元，通过代表19种神经元类型的多维参数向量进行表征。进一步通过大规模无监督聚类算法，以细胞组成模式的相似性为核心依据，将这些三维网格客观归为不同簇（cluster）。将这些簇映射至参考脑模板后，不仅能观察到簇的空间位置与已知解剖边界具有高度对应性，还发现已知脑区内存在独特的三维组织模式，这提示大脑可能存在更精细的功能分区。例如，该方法可以将尾状壳核（CP）的后外侧区域进一步细分为背外侧（CPdl）与腹外侧（CPvl）两个亚区，这一细分结果已在后续功能实验中得到初步验证。此外，通过全脑尺度的信息学整合分析，研究还揭示了兴奋/抑制（Glu/GABA）平衡的区域特异性特征——大脑皮层整体偏向“兴奋性”，而小脑则强烈偏向“抑制性”，这一平衡机制为疾病研究提供了全新视角。
该研究成果不仅填补了全脑单细胞分辨率分布图谱的国际空白，更以创新信息学范式推动脑科学研究突破传统生物学的局限，为神经环路解析、脑疾病发病机制探索及潜在药物靶点发现提供支撑，助力领域实现从“宏观描述”向“精细解析”的跨越式跃升。
本研究得到科技创新2030-“脑科学与类脑研究国家科技重大专项”（2021ZD0201002, 2021ZD0201001），海南省科技人才创新项目（KJRC2023A03），以及国家自然科学基金委项目（T2122015）的支持。特别致谢苏州市、苏州工业园区和江苏省产业技术研究院共同投资建设的脑成像和大数据计算设施在提供fMOST高质量高分辨率原始数据和计算资源方面的作用。
论文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-025-65238-5
