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人脑是一个极其复杂的器官，包含了数千亿个细胞，其功能和结构多样性至今仍未完全理解。近年，单细胞技术的迅速发展显著提升了我们对大脑细胞类型和功能的认识。然而，要深入理解大脑细胞的多样性，需进行大量供体和多个大脑区域的研究。通过整合不同来源的单细胞数据，可以揭示稀有细胞类型和跨区域的细胞异质性。
2024年8月2日，《Nature Medicine》杂志发表了一篇题为《跨人类大脑区域整合单细胞转录组的大脑细胞图谱》的研究报告。这项研究描述了一个综合性的脑细胞图谱——脑细胞图谱（Brain Cell Atlas）。该图谱整合了70个人类和103只小鼠的单细胞数据，覆盖了主要发育阶段和大脑区域，共涉及超过2630万个细胞或细胞核。通过机器学习算法，该图谱提供了一致的细胞类型注释，并展示了在人类大脑中推测的神经祖细胞（NPCs）和高表达PCDH9的微胶质细胞（PCDH9high microglia）的识别。研究人员还展示了PCDH9high微胶质细胞在海马和前额叶皮质之间的基因调控差异，阐明了细胞间的通信网络。脑细胞图谱为比较不同环境和条件下的大脑细胞提供了一个宝贵的整合资源。
180年前，美国铁路工人菲尼亚斯·盖奇的事故首次揭示了特定大脑区域对某些功能的重要性。此后，研究人员通过各种研究试图理解大脑区域、细胞及其功能。特别是在过去十年，单细胞技术的迅猛发展加速了神经元细胞类型的发现，为区域微环境和谱系特化提供了新的见解。例如，人类细胞图谱（Human Cell Atlas）、人类生物分子图谱计划（HuBMAP）、脑细胞核图谱联盟（BICCN）和艾伦脑图谱（Allen Brain Atlas）等项目积累了大量数据，提供了大规模的人类大脑细胞参考图谱。
尽管有这些项目的推动，目前大多数研究仍局限于特定区域、小部分细胞或特定疾病。数据集的分散导致一些与疾病和发育过程相关的细胞类型或细胞状态尚未被充分探索。整合多种数据可能丰富这些细胞类型的信息，带来重要发现，包括不同年龄段的神经发生、稀有细胞的发现、区域异质性及细胞类型对神经退行性疾病的贡献。
脑细胞图谱整合了70项研究中的1130万个人类细胞和103项研究中的1500万个小鼠细胞，覆盖了几乎所有主要的大脑区域，包括健康和疾病状态。该研究展示了脑细胞图谱在发现成人中的推测神经祖细胞和理解微环境驱动的微胶质细胞差异中的应用。这个图谱将作为研究大脑细胞和功能的重要资源，提升我们对神经元过程和神经退行性疾病的理解。
人类大脑是由无数种细胞组成的复杂器官，其功能和结构的多样性至今仍未完全了解。单细胞RNA测序技术的快速发展，为研究大脑细胞的异质性和特定区域功能提供了前所未有的机会。然而，由于个体差异、不同研究的技术方法和数据质量的差异，整合多个数据集以获得一致的细胞类型注释仍然面临巨大挑战。该研究通过整合70项人类和103项小鼠大脑研究中的单细胞数据，创建了一个全面的大脑细胞图谱，为研究大脑的复杂性和多样性提供了宝贵资源。
研究人员收集了大量来自各种数据库的单细胞转录组数据，并通过机器学习算法对这些数据进行了重新注释和分类。通过scANVI模型进行多层次细胞类型注释，从而在不同分辨率下训练和应用机器学习模型，识别主要细胞类型和特定细胞类型。此外，为了解决批次效应和技术噪声问题，研究人员采用了整合后的数据进行差异表达分析，模型中包括了生物因素和协变量以减少批次效应的影响。
脑细胞图谱涵盖了多个大脑区域和发育阶段，提供了丰富的数据集和细胞类型的详细注释，这一资源将极大地支持未来的研究工作。
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