为了更好地理解并潜在地治疗一系列影响早期认知、神经发育和晚年大脑健康的疾病，约翰霍普金斯医学的研究人员与全球同事一直在绘制人类大脑的分子构建图。这些模型部分由联邦和国际研究资助支持，正在帮助研究人员研究涉及多种疾病的遗传联系和通路，从影响美国约1/31（即3%）儿童的自闭症谱系障碍，到估计影响超过700万美国成年人（包括1/9，即11%的65岁及以上老年人）的阿尔茨海默病。
为了支持这一蓝图，约翰霍普金斯医学神经学副教授、马里兰大学医学院基因组科学研究所的Carlo Colantuoni博士与其他研究人员在最近的研究中，汇集了近200项已发表研究和超过3000万个细胞的数据，以增进对大脑最外层——新皮层——如何随时间发育和形成的认识。大脑的这一区域负责多种功能，包括我们如何思考、感知、处理、存储信息以及做出决策。
“我们的目标是理解新皮层如何在细胞水平上构建，并识别发育迟缓和脑疾病最早阶段的线索。通过绘制细胞转变和基因图谱（这些基因产生了新皮层的复杂结构和功能），我们可以更好地理解并尝试治疗在子宫内、婴儿期、儿童期甚至更晚阶段出现的疾病。”
Carlo Colantuoni博士，约翰霍普金斯医学神经学副教授
这一增强型图谱不仅帮助研究人员研究自闭症谱系障碍的遗传联系，还能为小头畸形等罕见疾病提供见解，这些疾病可能在出生前就开始，严重影响大脑生长。将这些信息整合在一起（现已在《自然》和《自然神经科学》上发布）的一个优势是，研究人员可以研究发育的精细阶段，以识别典型生长模式，然后精确定位神经发育迟缓和疾病的起源和通路。
除了绘制人类新皮层模型外，作者还发表了哺乳动物和小鼠模型。这些不同的图谱显示，数百万年前作为弥漫网络开始的基因表达程序，最近在人类神经干细胞中集中，以驱动人类新皮层的扩张。研究人员说，这一过程有助于并在一定程度上解释了人类与其他动物相比更高认知能力的差异。
利用积累的数据，研究人员还绘制了人类新皮层中神经元的成熟过程，这一过程在进化时间上变得更长，随着人类新皮层和心智能力的扩展。例如，这种神经发育在小鼠中需要数周，但在人类中需要多年。这代表了高级系统的差异，使人类大脑能够适应并学习如何在延长的发育期内解释复杂的社会、环境和感官输入。
这些资源现已作为开放访问网络门户提供，以赋能其他研究人类大脑发育和疾病的研究人员。Colantuoni表示，这些以及其他的大脑图谱绘制工作旨在帮助研究人员研究整个生命周期中的脑疾病机制，并提供一个工具来更好地支持和加速日常研究。
没有编码经验的研究人员可以探索感兴趣基因的表达模式，绘制在发育过程中以特定方式协同工作的基因模块的协调表达，并贡献自己的数据以扩展该资源。
先前的大脑研究通过推进创新神经技术（BRAIN）倡议的工作已经生成了人类和小鼠脑细胞普查，这些普查编录了哺乳动物大脑中细胞类型的多样性。其他项目正在探索阿片类药物使用如何影响HIV感染者的大脑，内耳中的毛细胞是否可能再生以恢复听力，以及细胞通路在痴呆症（包括阿尔茨海默病）中如何分布。
这些大脑图谱研究得到了更广泛的人类细胞图谱（HCA）等工作的补充，HCA成立于2016年，旨在将世界各地的研究人员聚集在一起，创建开放访问资源，绘制人体中每个细胞。2024年，专家们发表了来自40多篇论文的见解，检查了来自近10000人的6200万个细胞。HCA和相关研究已经导致了新肺细胞的发现，对机体如何响应感染的更深入理解，以及识别协同工作的细胞网络以帮助心脏跳动、调节心率并实现全身器官之间的通讯。
Colantuoni说：“我们生活在一个前所未有的时代，利用技术协调和分析大型数据集、与世界各地的研究人员合作以及跨疾病状态利用见解的进步对于识别能够拯救和改善生命的新疗法至关重要。随着这些倡议达到重要里程碑，我们也看到研究人员合作和使用这些图谱的方式才刚刚开始。”
Colantuoni补充说，招募更多的学术和工业合作伙伴来投资这些竞争前数据探索空间至关重要，这将极大地扩展识别治疗脑疾病的新分子靶点。他说：“结合AI算法来指导干细胞系统中的大规模筛选，这些资源有望实现对神经发育和神经退行性疾病患者的精准治疗定制。”
为了支持这一愿景，Colantuoni及其同事，包括Paul Worley、Jin-Chong Xu、Xiangyu Liao、Yuelin Lao（均来自约翰霍普金斯医学）、Carol A. Barnes（来自亚利桑那大学）以及Matthew Huetelman和Ignazio S. Piras（来自转化基因组学研究所TGen），还创建了一个专注于阿尔茨海默病的开放数据资源。
新皮层发育论文的其他作者包括Shreyash Sonthalia、Ricky S. Adkins、Joshua Orvis、Guangyan Li、Xoel Mato Blanco、Alex Casella、Jinrui Liu、Genevieve Stein-O'Brien、Brian Caffo、Ronna Hertzano、Anup Mahurkar、Jesse Gillis、Jonathan Werner、Shaojie Ma、Nicola Micali、Nenad Sestan、Pasko Rakic、Gabriel Santpere和Seth A. Ament。
来源：约翰霍普金斯医学
期刊参考：Sonthalia, S., et al. (2026). NeMO Analytics: a compendium of transcriptomic data for the exploration of neocortical development. Nature Neuroscience. DOI: 10.1038/s41593-026-02204-4.
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