小鼠皮层细胞的高效分类：基于胞周超微结构的系统性研究

时间：2025年4月10日

来源：Nature

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编辑推荐：面对大规模电子显微镜数据中细胞分类的挑战，Allen研究所团队创新性地利用胞周区域（perisomatic）的超微结构特征，开发出可快速识别神经元和非神经元细胞的层级分类模型，准确率达91%。该研究不仅解决了因轴突/树突重建不完整导致的分类难题，更为发现稀有细胞类型（如chandelier细胞）提供了新方法，对理解皮层细胞类型特异性连接模式具有重要意义。

哺乳动物新皮层包含高度多样化的细胞类型，传统上通过分子、电生理和形态学方法进行分类。然而，在包含数万个神经元的电子显微镜（EM）数据中，由于大多数细胞重建不完整，准确分类成为重大挑战。Allen研究所的Leila Elabbady团队在《Nature》发表的研究，通过分析小鼠视觉皮层立方毫米体积中近10万个细胞的胞周区域（包括胞体、核膜折叠和突触密度等15μm范围内的超微结构特征），建立了不依赖完整轴突/树突重建的细胞分类新范式。

研究团队首先利用MICrONS数据集（1.1mm×800μm×600μm的小鼠视觉皮层连续切片EM数据），开发了自动化特征提取流程：1）核特征（体积、膜折叠比例）；2）胞体特征（体积/核体积比、突触密度）；3）突触后形态（PSS）特征（通过PointNet自编码器量化60μm内树突棘形态）。这些特征在1,619个手动标记的参考细胞中验证，涵盖兴奋性（L2/3 IT至L6 CT）、抑制性（MC、BC等）和非神经元细胞（星形胶质细胞等）三大类23个亚型。

研究结果显示，核膜折叠程度呈现显著的层状差异：L2/3神经元核膜平滑，L4呈梯度变化，而L5兴奋性神经元普遍高度折叠。结合核体积与胞体面积两个特征，即可清晰区分神经元与非神经元（准确率95.6%）。特别值得注意的是，抑制性神经元通过PSS特征（如Martinotti细胞近端树突富含小棘突）可进一步细分，使亚型分类准确率提升至94%。研究团队据此构建的层级分类模型（支持向量机/多层感知器），在数据集范围内（94,010个细胞）实现整体91%的准确率，且成功识别出仅占0.02%的稀有chandelier细胞（通过160-180°轴突初始段靶向特征验证）。

在应用层面，该分类系统揭示了传统方法难以发现的连接模式：例如双极细胞（BPC）中特定亚群优先靶向篮状细胞（BC），而非经典描述的Martinotti细胞；还发现一类新型抑制性神经元专一性支配稀有的5P-NP锥体细胞（占其输出突触30%以上）。这些发现通过突触角度分布分析和邻近特征搜索得以验证，证实胞周特征与远程连接模式存在强相关性。

讨论部分强调，该方法突破了EM数据中细胞分类的三大瓶颈：1）对重建完整性不敏感；2）减少人工校对需求；3）实现稀有细胞的高效筛选。核膜折叠等新特征的层状分布规律，为皮层细胞分化的代谢需求假说提供了结构证据。尽管存在单样本数据集限制，但该方法在另一独立EM数据集（L2/3至L6）中得到验证，且特征提取流程已开源。未来可结合局部突触超微结构（如神经递质类型）进一步提升分类分辨率，为研究细胞类型特异的神经环路组装规则提供新工具。