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2025年4月22日，以色列特拉维夫大学Inbal Ben-Ami Bartal在Neuropsychopharmacology发表：Mapping brain-wide activity networks: brainways as a tool for neurobiological discovery，揭示了绘制全脑活动网络图：Brainways作为神经生物学发现的工具。

识别全脑神经回路并针对这些区域进行神经药理学干预是当代神经科学面临的重要挑战。为了解决这些问题，推出了Brainways：一款基于人工智能的开源软件，能够从数字成像到网络分析，简化神经网络的识别过程。Brainways集成了先进的统计工具，用于识别与特定实验对比相关的神经模式和功能网络。Brainways的意义在于它极大地提升了神经科学研究的效率和准确性，解决了传统手动方法耗时、低效的问题。它不仅能够处理大量复杂数据，还能揭示特定细胞类型和神经回路在不同行为条件下的作用。

图一 比较Brainways辅助量化与手动量化

为了验证Brainways的有效性并展示其相对于手动量化方法的优势，作者使用Brainways对之前发表的一组数据进行了重新量化。该数据集包括来自帮助行为测试中测试的大鼠的冠状切片图像，这些切片被染色以显示即早基因c-Fos的表达。帮助行为范式（HBT）反映了大鼠通过释放被困同伴来改善其福祉的亲社会动机。大鼠选择性地帮助群体内成员，而不帮助群体外成员。作者使用Brainways进行了全脑范围的c-Fos+细胞计数量化，并重新分析了群体内和群体外条件下大鼠的神经活动模式。总体而言，重新分析的结果与原始研究发现高度吻合，为这种自动化方法的有效性提供了强有力的支持。

图二 对手动分析和 Brainways 辅助分析在HBT期间神经活动的比较研究揭示了亲社会脑网络

为了验证Brainways的有效性并展示其相对于手动量化方法的优势，作者进行了对比分析。使用包括来自帮助行为测试中测试的大鼠的冠状切片图像，这些切片被染色以显示即早基因c-Fos的表达。将HBT条件下测试的大鼠神经活动与对照组大鼠进行比较，揭示了在面对被困群体内成员时激活的独特神经网络。该网络包括岛叶、前扣带回皮层、眶额皮层和感觉皮层等区域。使用Brainways重新获取和分析后，发现了类似的潜在变量，并量化了每个脑区的贡献。分析表明，在HBT中测试的有被困群体内或群体外成员的大鼠相比基线条件下的大鼠，全脑活动显著增加。这一网络包括感觉皮层、额叶区域以及边缘系统和奖励相关区域。Brainways辅助的重新分析不仅重现了原始研究的结果，还揭示了一个更广泛的共情帮助网络，为该网络在亲社会动机中的作用提供了进一步证据。

图三 在亲社会情境中使用Brainways和多重RNAscope技术mapping多巴胺受体激活

作者将该软件应用于一个新数据集，并结合多重RNAscope成像技术进一步验证Brainways的能力。本研究旨在探讨在帮助行为测试期间多巴胺受体表达细胞的招募情况。DA系统在社会行为中起着关键作用，是大脑奖励和动机系统的重要组成部分，并与趋近行为密切相关。具体而言，表达D1多巴胺受体的神经元参与社会互动的启动。作者测试了不同群体的DA神经元是否在HBT的不同社会条件下被激活。大鼠在“分离”HBT范式中接受测试，即它们在释放被困同伴后没有社交接触。样本包括7个冠状切片，来自6只处于群体内条件的大鼠和6只处于群体外条件的大鼠。另有5只大鼠作为基线组未参与HBT。使用多重RNAscope技术在同一样本中量化c-Fos、Drd1和Drd2的共标记mRNA。无论是否激活，DA受体的映射都在全脑范围内进行以验证检测效果。纹状体、伏隔核和基底神经节等区域显示出高比例的Drd1和Drd2细胞。多巴胺能区域如VTA和SN主要表达Drd2，而额叶和感觉区域主要表达Drd1。一小部分细胞同时表达Drd1和Drd2，主要位于基底神经节、内侧额叶皮层和嗅觉区域。通过Brainways辅助分析发现，在HBT的群体内条件下，Drd1细胞的表达显著高于基线和群体外条件。而在Drd2群体或Drd1和Drd2共表达群体中未观察到这种效应。为了测试每种HBT条件下是否有不同的细胞群体被激活，作者比较了全脑范围内共标记c-Fos和DA受体的细胞数量。结果发现，在群体内条件下，所有亚群的激活程度均更高。将Brainways应用于多重RNAscope数据集成功识别了亲社会行为背后的复杂神经网络，展示了该软件在全脑活动模式分析中的全面性和高分辨率能力。

该研究介绍了一个开源工具Brainways，用于染色冠状脑切片的自动量化和分析。Brainways为研究人员提供了一个全面的解决方案，旨在绘制与各种操作相关的全脑网络。通过利用荧光标记技术，Brainways能够详细地可视化和分析神经回路、受体定位、群体识别等。这一工具极大地促进了对复杂脑功能和行为背后神经机制的理解和研究。

文章来源

https://doi.org/10.1038/s41386-025-02105-3