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社交能力要靠肠道菌群吗?心里的痛和身体的痛能一样吗?大脑原来是假高效;多巴胺神经元数学好 | Pap...

 hl1bwcdm 2021-03-20

认知与行为

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改变肠道微生物,

变成社交达人不是梦

Buffington et al., Cell

@图图

很长时间以来,我们局限地以为大多数遗传神经类疾病中表现出来的行为异常,主要是某些基因的改变造成了大脑发育和功能的变化,所以现有的大部分治疗手段都直接针对大脑本身。然而肠道微生物群(gut microbiome)也是宿主神经疾病中行为异常的幕后黑手。近年来,越来越多的研究指出肠道微生物可以通过肠-脑轴(gut-brain axis)调节改变宿主的行为,那么遗传性神经疾病中,宿主有没有可能与肠道微生物“暗度陈仓”,共同指挥着我们复杂的行为呢?

最近,来自美国贝勒医学院的Mattioli团队仔细剖析了肠道微生物与遗传物质分别在动物行为中的贡献。他们通过Cntnap2敲除小鼠模型揭示多动症(hyperactivity)的表型由宿主本身的基因决定,而它们的社交行为(social-behavior)是由肠道微生物所掌控

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- Buffington et al., Cell -

研究人员选择所用的Cntnap2−/−小鼠模型,是常见的自闭症动物模型。这些基因敲除的老鼠通常会表现出社交互动受损,过度活跃和癫痫发作等。首先,研究人员比较了Cntnap2−/−小鼠与野生型小鼠(WT; Cntnap2+/+)的社交行为(这些老鼠都产于独立的纯合子繁殖系,分别称为KO-I和WT-I)发现,与WT-I不同的是,比起玩空瓶子,KO-I小鼠并没有更喜欢与同类接触,并且他们对新来的和熟悉的小伙伴一视同仁。这简直就是“端水大师”。但不符合他们高冷人设的是他们具有多动症。这些证据与之前的报道非常一致,说明Cntnap2−/−小鼠表现出受损的合群性和社交猎奇性,但拥有过度活跃的特性

不仅如此,他们对小鼠的肠道微生物群也进行了核糖体RNA测序分析,但KO-I与WT-I小鼠的微生物群组成并不相同,无论是微生物的种类或丰度都存在显著差异。有趣的是,如果繁殖体系不同,用杂合子(Cntnap2+/-小鼠)繁殖产生Cntnap2−/−小鼠和野生型小鼠(KO-L和WT-L,他们生活在一起),虽然生下的KO-L小鼠仍然有多动症,但他们有着正常的社交行为和与WT-L相似的肠道微生物组成。难道微生物群可以直接调控宿主小鼠的某些特殊行为吗?如果真是这样的话,那么被安排生活在一起的野生和突变小鼠不就很有可能通过共享微生物群,从而隐藏了一些突变型本应拥有的特殊表型吗?

基于之前的实验结果,研究者们猜想,既然KO-I和 KO-L都表现出多动症,那多动症是否仅仅由基因型控制,而社交行为则是由肠道微生物决定的呢?

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- Buffington et al., Cell -

为了进一步验证他们的想法,他们采取了三种措施:1)让KO-I和WT-I住在一起;2)将KO-L分离出来,不与WT-L一起生活;3)将WT-I、KO-I、WT-L和KO-L小鼠的菌群通过粪菌移植(fecal microbiota transplantation,FMT)到无菌(germ-free,GF)小鼠中。研究者们注意到,同居可以被动实现肠道微生物群互换,导致同居的KO-I and WT-I拥有相似的菌群。更重要的是,这种情况下KO-I小鼠虽然还是秉承一贯的活泼好动的特性,却并没有表现出社交障碍。更进一步,他们在断奶期隔离了KO-L和WT-L,并让他们单独成长繁殖后代,分别为跨代野生型(WT-T)和跨代Cntnap2−/−(KO-T),KO-T小鼠的肠道群落发生了明显的变化,除了多动特质,这些KO-T小鼠同时还表现出了一定程度的社交障碍。

在最后一个验证策略中,相比普通GF小鼠受损的合群性和社交猎奇性,那些接受了WT或者KO-L小鼠菌落移植的GF小鼠则表现出近乎正常的社交行为,当然骨子里自带的多动症自然是无法通过菌落移植而转移到GF老鼠身上的。至此,这些实验结果足以证明Cntnap2–/–小鼠中的社交行为是由肠道菌群决定的。

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- Buffington et al., Cell -

那是不是有选择地改变肠道微生物群就可以改善某些行为缺陷呢?因为催产素(oxytocin)已经被证明可以有效逆转Cntnap2–/–小鼠的社交缺陷,并且用L. reuteri进行微生物干预可以促进催产素在血液中的水平。研究者们好奇,可不可以用L. reuteri逆转Cntnap2–/–小鼠的社交缺陷?实验结果正如预期,L. reuteri治疗可以改善KO-I小鼠的社交障碍,但对多动症则没有任何效果。最后,研究者们对这种现象的机制给出了一定的说明,他们通过实验发现L. reuteri特异性促进了腹侧被盖区(ventral tegmental area,VTA)的突出传递,增强了社会刺激的价值。而这一切,都是通过促进四氢生物蝶呤(BH4)代谢通路实现的。给小鼠直接口服BH4同样可以挽救受损的VTA多巴胺神经元的突触可塑性和受损的社交障碍。如果阻断BH4合成路径,则之前看到的L.reuteri的治疗作用都烟消云散,这进一步证明了L. reuteri是通过促进BH4的合成来“救死扶伤”的

总的来说,这篇研究深刻地剖析了遗传物质和肠道微生物组在行为调节方面各自独立的作用,极大的改变了我们固有的对神经疾病的思考和研究,并且为将来的神经疾病治疗拓宽了道路。如果哪天身边一直很高冷的男神突然对大家都热情起来,嘘,那很有可能就是被他的肠道微生物们怂恿的。

doi: 10.1016/j.cell.2021.02.009

系统与网络

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高数你考过了吗?

学霸多巴胺神经元拿了A

Rothenhoefer et al., Nat Neurosci.

@Veronica

从前有一棵树叫高数,上面挂了很多人,你有没有(险些)挂在上面?《概率论和数理统计》这一本薄薄的教程,改变了无数个原本可以通宵打游戏、煲剧的大学夜晚。笔者现在还记得大学时坊间流传的段子:“二项式在密度函树下展开标准分布,布里包了两个钗钗,分别是标准钗和方钗。”

最近,一群来自匹兹堡大学和卡耐基梅隆大学的研究人员发现,我们大脑里的多巴胺神经元,其实是一群能自学成才的学霸。通过记录恒河猴多巴胺神经元的放电情况,他们发现这些神经元竟然能读懂统计学概念上的分布特征:这些学霸猴只需要很短时间的学习,就能分辨出每一种情况下的奖励频率是均匀分布,还是正态分布的,然后做出最大化奖励的选择


研究人员给猴设计了一个“被动观看任”(passive viewing task),让猴子在两种不同的视觉提示(cue)中做选择。这两种提示分别对应两种不同概率分布的糖水奖励,一种为均匀分布,一种为正态分布。在均匀分布的情况下,猴子喝到0.2ml,0.4ml,0.6ml糖水的概率都是1/3;而在对称正态分布下,喝到0.2ml糖水的概率是2/15,0.4ml的概率是11/15,0.6ml的概率是2/15。为了喝到最多的糖水,它们必须从每一次试验中强化学习,掌握每一个提示背后的分布秘密。

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- Rothenhoefer et al., Nat Neurosci. -


猴子的表现着实令人震惊。虽然第一次试验时是随机选择其中一个视觉提示,但很快它们就学会了选择糖水更多的那一个。研究者通过标准的强化学习模型(standard reinforcement learning model)计算发现,不论是正态分布模块,还是均匀分布模块,学霸猴们都有一条刚开始不断上升(active learning phase)、到后期慢慢接近平台期的学习曲线(asymptotic phase)。有意思的是,学霸猴学会正态分布模块的时间比学会均匀分布模块的更短,表现也更好。不仅如此,如果在正态分布模块的早期学习阶段,猴子遇到概率很小的糖水奖励时,它的瞳孔大小也会随之变化,表明此时的学霸猴更警醒,唤醒水平更高。

那么多巴胺神经元在学习中的表现如何呢?研究人员在任务中同时记录了多巴胺神经元的动作电位。他们发现,如果对学霸猴来说,两种选择得到的糖水期望价值相同的时候(即期望效用相同),多巴胺神经元的放电水平在两种分布下的反应强度也是相似的。但如果正态分布中出现了小概率的0.6ml的糖水奖励时,多巴胺神经元的放电水平则会变得高于在均匀分布中出现同样多糖水时的放电水平。相反的,如果正态分布中出现了小概率的0.2ml的糖水奖励,多巴胺神经元的放电水平就会低于均匀分布中同样是0.2ml糖水时的放电水平。也就是说,多巴胺神经元的反应在正态分布中的正反两个方向都被放大了:糖水出乎意料多的时候,细胞反应更强,出乎意料少的时候,细胞反应更弱。

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- Rothenhoefer et al., Nat Neurosci. -

这个研究告诉我们,多巴胺神经元有很强的数学天分,它们对不同模块的概率分布十分敏感,而不是简单地考虑过去经验中出现的平均值来做决策——它的高数成绩拿了A,绝对是实至名归。

doi: 10.1038/s41593-021-00807-7

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大脑原来是假高效?

Lehky et al., Commun. Biol.

@Orange Soda

用一个描述神经反应的概率分布函数(probability distribution function,pdf)可以表示神经元编码的稀疏性,它决定了大脑处理信息是否高效。具有高稀疏性的反应模式的pdf与高斯分布相比会表现出厚尾(heavy-tailed)的特性(Fig. 1c)。

在理想的稀疏编码中,群体神经元对不同刺激输入的反应模式应该是不相关的(Fig. 1a)。Fig. 1b将神经元群体的反应进行统计并画出它们的群体反应图谱:x轴代表群体中各个神经元的编号(排列顺序无特别意义),y轴给出了这些神经元对刺激集中所有刺激反应的平均(黑线)和标准差(灰色阴影)。

在真正的稀疏编码中,神经元的反应向量(群体中每个神经元的反应为一个维度形成的向量)之间互不相关,因此绘出的反应图谱平缓并且标准差较大。而如果神经元的反应向量之间存在相关(Fig. 1d给出了一个极端的例子,即所有神经元的反应向量完全相同),则绘出的反应图谱起伏较大(Fig. 1e,代表着群体中的不同神经元对刺激集的平均反应不同)并且标准差小(在这个极端的例子中标准差为0)。

然而在这两种情况下,可以得到相同分布的pdf(Fig. 1c & f),也就是说仅仅用pdf来衡量稀疏性不能很好地在两种情况中作出区分。因此Lehky等人提出另一种指标:“伪稀疏度”(pseudosparseness)。它计算的是各个神经元对刺激集中所有刺激反应之间的相关系数的平均值,这个值越大即表明神经元编码的冗余越多。

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Fig.1 稀疏度指标和伪稀疏度指标比较。

Lehky et al., Commun. Biol.

Lehky等人分析了12个电生理数据集,并绘出神经元的反应图谱(Fig. 2为V1神经元反应图谱的示例)。其中的数据包括猕猴的多个视觉区:V1、V2、MT、AIT(anterior inferotemporal cortex)、LIP(lateral intraparietal cortex)、FEF(frontal eye field)以及Prh(perirhinal cortex),并且这些数据的刺激集包括有自然刺激和合成的刺激(例如栅格刺激、形状刺激等)。结果表明,根据在两只猴子的V1采集的多电极电生理数据,采用栅格刺激计算得到的伪稀疏度为0.722±0.004(Fig. 2e),采用自然刺激计算得到该值为0.721±0.004(Fig. 2f)。我们可以知道V1神经元群体编码的相关性较高,并且采用人为合成的刺激和自然刺激的结果没有显著差异。对其它脑区的分析也得到了类似的结论,伪稀疏度都显著地大于0,表明神经编码并不如我们所想的那样高效

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Fig.2 采用多电极电生理记录的V1数据的反应图谱:(左)栅格刺激,(右)自然刺激。

Lehky et al., Commun. Biol.

接下来,研究者试图在特征空间建立一个关于伪稀疏度的模型,进而探究哪些因素是影响这一指标的关键。模型的核心是多个二维高斯感受野,每个这样的感受野描述了某个特定的刺激所引发的神经元群体反应在某个特征空间(可以是物理空间、形状空间、颜色空间、运动空间等等)所表示的向量。定义这些特征空间感受野的参数包括中心点坐标(x0,y0)、感受野半径σ、神经元的活动基线O(自发反应)、增益参数G、感受野中心之间的距离η、感受野的离散度γ,以及刺激集在特征空间中的离散度ϕ,其中O和G随机取自G(μG,σG)和O(μO,σO)两个高斯分布。对模拟得到的神经元反应同样计算伪稀疏度,研究者发现影响这个值的最关键的两个变量就是神经元的自发活动的标准差σO以及刺激集在特征空间中的离散度ϕ

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Fig. 3 模拟结果的示例。

Lehky et al., Commun. Biol.

Fig. 3给出了三个模拟结果的示例:左边一列图中,每个黑色圆圈都代表一个二维高斯感受野(示例中的感受野半径σ=2,感受野中心之间的距离η=1),每个蓝色的点代表一个刺激(示例中一共有200个不同刺激);右边一列图为计算得到的相应模拟条件下的反应图谱。最上行是一个具有高伪稀疏度的模拟结果(Fig. 3a & b,σO=0.25,ϕ=6.00)。如果将σO减小至0则伪稀疏度会降低(Fig. 3c & d,σO=0,ϕ=6.00)。而如果进一步将ϕ增大,伪稀疏度进一步地降低(Fig. 3e & f,σO=0,ϕ=10.00)。

前人电生理研究报告了非人灵长类动物皮层具有高稀疏度(高效)的编码特性,但Lehky等人的分析表明,如果神经元反应之间存在高相关,结果可能会导致高稀疏度的假象。采用重新定义的“伪稀疏度”指标来对猕猴多个脑区的电生理数据进行分析,发现各脑区的神经群体编码均存在高的相关性。高的编码相关性,即高的伪稀疏度会降低编码信息的效率。而通过模拟的方法,当前的研究发现神经元的自发活动标准差越小,伪稀疏度越小。(另一方面,选用的数据集的特征也会影响计算结果)。

doi: 10.1038/s42003-020-01572-2

细胞与分子

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钙离子内流加重内质网应激

——神经退行性疾病新帮凶

Chanaday et al., Neuron

@图图

我们熟知的细胞器-内质网(endoplasmic reticulum,ER),在神经元中广泛分布,包括树突和轴突,他们对轴突的形成、成熟以及可塑性至关重要。然而突触前内质网对神经递质释放的作用,却仍然掩藏在神秘的面纱之下。钙离子内源储存量介导的钙离子内流(Store-operated calcium entry,SOCE)可以被大量减少内质网内腔的钙离子激活,转而触发钙离子流入细胞质,然后通过sarco-ER Ca2+-ATPase(SERCA)这种ATP酶将Ca2+补充回ER。

之前的研究表明,这个过程的发生与Ca2+感受器-基质相互作用分子(stromal interaction molecule,STIM)有关,STIM亚型1(STIM1)可以调节经典的SOCE的过程,而STIM2因其较低的Ca2+亲和力,可感知更为细微的Ca2+浓度的变化,起到精细调节的作用。STIM2更多分布在海马体中,并通过重要的钙离子/钙调素依赖的蛋白激酶或钙调蛋白激酶(Ca2+/calmodulin-dependent protein kinases)通路参与树突的发生、成熟和稳定等过程。然而我们并不清楚,SOCE到底有没有可能发生在海马体突触前端?如果有,他的作用是什么?又是通过何种分子机制实现他的功能的呢?

最近,来自范德堡大学的Kavalali实验室发现,突触前端的SOCE过程与ER压力有关,SOCE可以通过STIM2促进由syt7介导的神经递质的释放,从而加强兴奋性神经突触的自发神经传递。Kavalali团队首先通过加入/耗尽ER Ca2+的方法研究ER Ca2+含量的变化对突触囊泡本身的释放所带来的影响。他们观察到,缺少胞外Ca2+(0mM Ca2+)会大大减少兴奋性突触mEPSC的频率,相反如果加入毒胡萝卜素(thapsigargin,TG),也就是可以耗尽ER Ca2+从而激发SOCE,则会引起非常明显的mEPSC频率上升,尽管诱发概率(evoked probability)并没有任何改变。而这种TG带来的“救援”行动却受限于兴奋性突触,对抑制性神经传递爱莫能助。

接着,科研团队确定了STIM2在ER、神经元胞体、突触前突起(presynaptic boutons)和树突棘(dendritic spines)等位置的分布,并进一步确认STIM2大量存在于兴奋性突触前末端,说明SOCE很有可能也发生于突触中。接着,他们敲除或下调STIM2表达,注意到之前由TG诱发的mEPSC频率增加现象并没有发生,说明STIM2对兴奋性神经突触的自发神经传递的促进必不可少

更进一步,研究团队发现瞬时消耗ER Ca2+确实可以上调突触前Ca2+的总体水平,而阻止SOCE则可避免由ER Ca2+引发的Ca2+的总体水平上调。如果破坏7型突触结合素(synaptotagmin-7,syt7)则可以阻断SOCE调控的mEPSC频率增加,证明了ER Ca2+的细微变化可以诱发突触前SOCE,增加胞质内Ca2+,从而被syt7感知并引起更多的兴奋性突触的自发谷氨酸释放。因为之前在多种神经退行性疾病中都发现了内质网应激(Endoplasmic Reticulum stress),很有可能突触前SOCE过程也暗搓搓地为这些疾病贡献了一份自己的黑暗力量。

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- Chanaday et al., Neuron -


研究员们发现,如果长时间(48h)用药物诱发慢性ER应激,会显著提高mEPSC频率。而同种药物处理并没有在syt7KO神经元或注入SOCE抑制剂的神经元中掀起太大的波澜。所以这个结果证明了长时程扰乱ER Ca2+会引起慢性ER应激,这种慢性压力联合起SOCE引发持续的突触前Ca2+含量增高,加强syt7介导的神经递质自释放,而这种长期的自释放增加会导致严重的突触功能紊乱和细胞凋亡。

总的来说,这篇研究揭示了一个由内质网钙离子调控的神经递质释放新机制,为神经退行性疾病的治疗提供了新的可能性。

doi: 10.1016/j.neuron.2021.02.023

疾病与治疗

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受伤的痛读不懂抑郁的痛,

你说的痛又是什么痛

Zhu et al., Nat. Neurosci.

@Veronica

打球受伤了伤口会痛,但其实心理的痛也会导致身体的伤痛。很多长期抑郁患者常常会感到身体上的疼痛,在这种情况下,他们即使吃了医生开的止痛药,镇痛效果也依然不理想。这说明物理导致的痛和心理导致的痛,其实并不是同一种痛,它们很可能是由不同的神经环路控制的。近日,来自中国科技大学的一群研究人员证实了这一点,其成果发表在《自然-神经科学》刊物上。

首先,研究者在小鼠的手爪上注射弗式完全佐剂(Complete Freund's adjuvant,CFA)和进行选择性神经损伤(Spared nerve injury,SNI),建立了两种物理性造成的异常性疼痛(allodynia)模型。这两种物理性疼痛模型分别在建立第三天和第七天后都大大降低了小鼠的疼痛阈值(让小鼠对刺激更容易产生疼痛反应)。值得注意的是,在这两个模型里,小鼠并没有类似抑郁的行为。


通过对丘脑各个核团的早期基因(immediate early gene,IEG)c-fos的筛查,研究人员发现这两种物理疼痛模型建立后,丘脑后核(posterior thalamic nucleus,PO)细胞的活跃程度远远高于其他核团的细胞。这些活跃细胞大部分都为谷氨酸能神经元(glutamatergic neuron,以下简称POGlu),如果用麝香酚(muscimol,MUS)抑制POGlu神经元,小鼠的疼痛感则会减少。在体记录和钙信号成像都显示,POGlu神经元在这两个物理疼痛模型几天后的放电活动有所增加,这也进一步确认这两种物理疼痛模型的靶点为POGlu。

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- Zhu et al., Nat Neurosci. -


接下来,研究者又建立了抑郁导致异常性疼痛的模型,他们让小鼠经历了慢性束缚应激(chronic restraint stress,CRS)三周以后或者慢性不可预知性应激(chronic unpredictable stress,CUS)十天以后,小鼠也产生了异常疼痛的症状,同时小鼠表现得也更加抑郁。通过类似的对丘脑各核团活跃细胞的筛查,研究人员发现束旁丘脑核(parafascicular thalamic nucleus,PF)的谷氨酸能神经元(以下称 PFGlu)抑郁疼痛模型的靶点

那么,这两种疼痛各自的神经环路分别是什么呢?通过顺行性病毒示踪,研究人员发现介导物理性疼痛模型的POGlu神经元会投射到后肢初级躯体感觉皮层(hind limb primary somatosensory cortex,S1HL)的谷氨酸能神经元,形成POGlu—S1HLGlu 环路。如果用光遗传技术刺激POGlu—S1HLGlu环路,S1HLGlu细胞的放电频率变得更高,小鼠的疼痛感也有所增强。相反的,如果分别抑制POGlu或PO下游的S1HLGlu神经元放电,小鼠的疼痛感也减轻了。值得注意的是,抑制PFGlu神经元的活性并不能减轻小鼠物理刺激导致的疼痛,这说明物理性疼痛的环路为特异性的POGlu—S1HLGlu投射,与PFGlu无关

利用类似的方法,研究人员发现和抑郁疼痛模型有关的PFGlu神经元同时投射到前扣带回皮层(anterior cingulate cortex,ACC)的谷氨酸能神经元(以下简称ACCGlu)和gamma-氨基丁酸能神经元(GABAergic neurons,以下简称ACCGABA)。通过在体记录ACC神经元的放电行为,他们发现刺激PFGlu神经元能同时激活ACCGlu和ACCGABA两类神经元的放电,同时,ACCGABA和ACCGlu之间还构成了一个微环路:ACCGABA神经元能引发ACCGlu神经元的抑制性突触后电位。在抑郁性疼痛时,ACCGABA 神经元的兴奋性异常性降低,ACCGlu神经元的兴奋性异常增高。如果用光遗传技术激活上游的PFGlu神经元,则可以降低ACCGlu神经元的兴奋性,增高ACCGABA神经元的兴奋性,从而减缓疼痛,降低抑郁性行为。有趣的是,激活PFGlu—ACC环路却并不能减缓小鼠物理性刺激导致的疼痛。也就是说,抑郁导致的异常性疼痛模型的神经环路为PFGlu—ACCGABA—Glu投射,它与POGlu—S1HLGlu投射是两条完全分开的神经环路。


心里的痛和生理的痛并不是同一种痛,原来这样的现象并不只存在于歌词里。这篇文章告诉我们,两条神经环路各自管理受伤的痛和抑郁的痛。所以,就算我们都很痛,你可能也真的不懂我的痛。

doi: 10.1038/s41593-021-00811-x

编者:阿莫東森、Veronica、图图、Orange Soda

编辑:阿莫東森 | 排版:光影

封面:纪善生

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