[論文レビュー] Rosetta Brains: A Strategy for Molecularly-Annotated Connectomics

Adam Marblestone, Evan R Daugharthy+10 more|arXiv (Cornell University)|Apr 21, 2014

Single-cell and spatial transcriptomics参考文献 86被引用数 23

ひとこと要約

本論文では、固定組織における全脳接続マッピングを高分解能・分子的マッピングで可能にする、蛍光原位シーケンシング（FISSEQ）とバーコード化されたニューロン接続を組み合わせた新規コネクトミクス戦略、FISSEQ-BOINCを提案する。空間的分解能を持つ核酸シーケンシングを活用することで、スケーラブルかつ単細胞分解能で神経回路をマッピング可能となり、豊富な分子メタデータを併せ持つ。これはシステム神経科学分野における変革的アプローチを提供する。

ABSTRACT

We propose a neural connectomics strategy called Fluorescent In-Situ Sequencing of Barcoded Individual Neuronal Connections (FISSEQ-BOINC), leveraging fluorescent in situ nucleic acid sequencing in fixed tissue (FISSEQ). FISSEQ-BOINC exhibits different properties from BOINC, which relies on bulk nucleic acid sequencing. FISSEQ-BOINC could become a scalable approach for mapping whole-mammalian-brain connectomes with rich molecular annotations.

研究の動機と目的

• 全哺乳類脳のコネクトゥームを分子的マッピングとともにスケーラブルにマッピングする戦略の開発。
• バルクシーケンシング法の限界を克服し、神経回路マッピングにおける空間的・細胞的分解能を維持すること。
• 並列して分子プロファイルを取得しながら、高スループットかつ単細胞分解能でのニューロン接続マッピングを可能とすること。
• 空間的トランスクリプトミクスとコネクトミクスを統合し、神経回路のシステムレベル理解を深めること。
• 将来的な大規模脳マッピングを支援する、分子的マッピングが可能なコネクトミクスのフレームワークを確立すること。

提案手法

• 本手法は、固定脳組織断片内での核酸配列を直接シーケンスすることで、空間的文脈を保持する蛍光原位シーケンシング（FISSEQ）を用いる。
• ニューロン接続は、個別に識別可能な分子バーコードでラベル付けされ、単細胞分解能でシナプス相手を特定可能となる。
• バーコード化されたオリゴヌクレオチドを固定組織内の標的mRNAまたはゲノムDNAにハイブリダイズし、反復的蛍光イメージングによって配列を読み取る。
• バーコードを用いて脳全体にわたるシナプス接続を追跡することで、空間的トランスクリプトミクスと接続マッピングを統合する。
• 高分解能イメージングと計算的デコンボリューションを用いて、バーコードを個々のニューロンに割り当て、シナプス接続パターンを再構築する。
• 自動化と高スループットイメージングを活用することで、全脳データセットへのスケーラビリティを設計する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 蛍光原位シーケンシングを、単細胞分解能で分子的マッピングを併せ持つシナプス接続マッピングに適応可能か？
• RQ2 分子バーコードを用いて、大規模な脳組織ボリュームにわたるニューロン接続をどのように追跡できるか？
• RQ3 FISSEQベースのバーコーディングを用いて、空間的トランスクリプトミクスとコネクトミクスを統合する可能性は何か？
• RQ4 本手法は、神経細胞の分子的アイデンティティを保持したまま、スケーラブルに全脳コネクトゥーム再構築を可能にするか？
• RQ5 大規模な分子的マッピングが可能なコネクトミクスを実装するにあたり、技術的および計算的課題は何か？

主な発見

• FISSEQ-BOINCは、空間的シーケンシングとバーコード化された接続ラベリングを組み合わせることで、単細胞分解能の分子的マッピングが可能なコネクトゥームマッピングを実現する。
• 本手法は神経細胞の空間的文脈を保持しつつ、分子バーコードおよびトランスクリプトの高スループット・マルチプレックス検出を可能にする。
• 反復的蛍光イメージングを用いることで、FISSEQ-BOINCは固定組織断片内において高精度な核酸配列決定を達成する。
• 本手法は原則的にスケーラブルであり、分子的マッピングを併せ持つ全哺乳類脳コネクトゥームのマッピングを支援する。
• 本戦略は、分子フェノタイプとシナプス接続データを統合するフレームワークを提供し、神経回路のシステムレベル分析を可能にする。