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为探究海马体微观结构发育机制，麦吉尔大学研究人员利用扩散加权 MRI 研究发现其发育规律及相关细胞类型，对理解记忆和疾病机制有重要意义。
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探秘海马体：微观结构发育的新发现
在大脑这个神秘的 “宇宙” 中，海马体就像一颗至关重要的 “星球”，它对记忆的编码和检索起着关键作用。想象一下，我们日常学习新知识、记住生活中的点点滴滴，背后都有海马体在默默工作。然而，长期以来，科学家们对海马体微观结构在人类成长过程中的发育情况却知之甚少。就好比我们知道这颗 “星球” 很重要，但对它内部的 “地形地貌” 变化却缺乏了解。而了解海马体微观结构的发育，就像是为解开记忆的奥秘找到了一把钥匙，也能帮助我们理解一些疾病中记忆受损的原因。
为了攻克这个难题，麦吉尔大学的研究人员勇挑重担，开启了一场探索之旅。他们聚焦于海马体微观结构的发育研究，希望能填补这一领域的空白。最终，他们取得了一系列重要成果，相关论文发表于《Communications Biology》。
在研究过程中，研究人员采用了多种先进技术。其中，扩散加权磁共振成像（diffusion-weighted MRI）是关键技术之一，利用这项技术可以非侵入性地估计神经突（包括树突、轴突和神经胶质突起，neurite）的密度和分支复杂性。研究数据来自人类连接组计划发育队列（HCP-D），这一庞大的样本库为研究提供了丰富的资源。同时，研究人员还运用了神经突方向离散度和密度成像（NODDI）技术，对神经突的相关指标进行量化分析；借助成像转录组学方法，将神经影像学数据与转录组数据相结合，深入探究海马体组织的细胞组成。
下面让我们详细了解一下研究的主要发现：
1. 海马体亚区和纵轴上神经突属性的差异
研究人员通过 NODDI 技术获取神经突密度指数（NDI）和方向离散度指数（ODI），以此量化神经突密度和分支复杂性。在对海马体 5 个亚区（CA1、SRLM、DG/CA4、CA3/CA2、下托 Subiculum）和沿纵轴划分的三个部分（前部、中部、后部）进行分析后发现，不同亚区的神经突密度和分支复杂性存在显著差异。例如，神经突密度在下托最高，在 SRLM 和 CA4/DG 最低；分支复杂性在 SRLM 和 CA1 最高，在 CA3/CA2 最低。在纵轴方向上，神经突密度在前部和后部高于中部，分支复杂性则呈现出从前部到后部逐渐降低的梯度变化。而且，通过机器学习模型（支持向量分类器）测试发现，亚区之间在神经突密度和分支复杂性方面差异相对均衡，而纵轴上的区域主要在分支复杂性上存在差异。
2. 神经突属性随年龄变化的差异
随着年龄增长，所有亚区的神经突密度都显著增加，不过这种增加在童年时期较为明显，到青春期逐渐趋于平缓。分支复杂性的变化则更为复杂，在 CA1、下托和 SRLM 等亚区，分支复杂性随年龄增长显著增加，在 CA4/DG 增加幅度较小，在 CA3/CA2 甚至有下降趋势。从纵轴来看，神经突密度在中部和后部增加幅度较大，分支复杂性在前部增加幅度较大。研究人员还发现，神经突密度和分支复杂性在大约 14 - 16 岁时达到成人水平，但在不同亚区和纵轴位置存在差异。比如，神经突密度在不同亚区达到成人水平的时间大致在 16 岁左右，而分支复杂性在 CA3/CA2 和 CA4/DG 在研究年龄段内与成人无显著差异，在 CA1 和下托 14.4 岁后无差异，在 SRLM 12.7 岁后无差异。
3. 神经突属性年龄相关差异与海马体组织细胞类型组成的空间相关性
为了探究这些发育变化背后的细胞组成，研究人员将成像数据与艾伦人类大脑图谱的转录组数据相结合。他们发现，年龄相关的神经突密度变化与含有颗粒细胞（granule cells）特征的空间成分 NMF_6 显著正相关，这种颗粒细胞主要存在于 CA4 等区域。而年龄相关的神经突分支复杂性变化与含有锥体细胞（pyramidal neurons）特征的空间成分 NMF_2 显著正相关，锥体细胞在 CA1 和下托等区域较为丰富，且该成分在纵轴上与位置显著相关，越靠近前部含量越高。
4. 神经突发育的成像标记与神经元和神经胶质投射及其发育相关基因的空间相关性
研究还发现，与年龄相关的神经突密度变化相关的基因有 993 个，这些基因在细胞成分和生物学过程方面存在显著富集，涉及神经突（如树突和神经胶质突起）和神经发育（如神经系统发育、突触组装调节）等方面。但与神经突分支复杂性变化相关的 220 个基因未发现显著相关的功能术语。
综合上述研究结果，研究人员首次详细描述了人类海马体神经突在儿童和青少年时期的成熟过程。神经突密度和分支复杂性持续增加至青春期中期，且这种成熟过程具有亚区特异性，与成人海马体的细胞类型组成相契合。这一研究成果意义重大，它为理解人类神经发育过程中记忆能力的提升提供了重要依据，也为进一步研究与海马体相关的神经发育障碍（如自闭症 ASD）等疾病奠定了基础。虽然研究存在一定局限性，比如基因表达数据来自成人样本，但这依然是该领域的一项重要突破，为后续研究指明了方向，有望在未来带来更多关于大脑奥秘的新发现。
