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Neurosci Bulletin:利用嗜神经病毒示踪解析神经元网络结构

Neurosci Bulletin:利用嗜神经病毒示踪解析神经元网络结构
2020年03月25日 07:00 新浪网 作者 脑科学世界

  2020年3月,受编辑部邀请,来自中国科学院武汉物理与数学研究所的王杰和饶小平博士在Neuroscience Bulletin 2020年第3期上发表了题为 “Neuronal Network Dissection with Neurotropic Virus Tracing”的Editorial,通过对不同病毒病毒载体的感染机制、效率和神经元亲和力进行比较,为研究者建议了神经环路设计时合适的病毒载体工具。

Neurosci Bulletin:利用嗜神经病毒示踪解析神经元网络结构

  大脑是是一个高度复杂的器官,包含数百种不同类型、大约1000亿个神经元。了解大脑的结构和功能是21世纪最具挑战性的科学问题之一。重要的是,当前对于神经环路结构以及与脑功能相关的神经信息处理机制的了解仍知之甚少。神经环路由大量不同类型的神经元和特殊的突触连接组成,是执行各种功能(例如感知、情感、记忆和想象力以及其他活动等)的结构基础。揭示神经环路的结构是理解大脑中信息处理机制的前提。

  传统的神经环路示踪方法,例如电子显微镜和高尔基体染色,以及染料和蛋白质/肽示踪剂,可以描绘出一个大脑区域中神经元的形态及其对其他区域的投射与跨突触标记。但是,这些示踪剂和方法存在一些局限性,例如大量沉积、间接信号传递、不确定传播方向以及严重的突触后信号衰减。嗜神经性病毒是一类病毒载体,可以感染神经元并沿着神经连接传播,例如伪狂犬病病毒(PRV),1型单纯疱疹病毒(HSV),狂犬病病毒(RV)和水疱性口腔炎病毒(VSV)。此外,还有可以有效标记体内神经元的精细形态的重组型非跨突触病毒载体,例如Semliki森林病毒(SFV);另外还有可以充当外源基因表达的辅助病毒,例如重组腺病毒相关病毒(AAV)和慢病毒(LV);其他还有可以用于显示上游投射解剖结构的病毒,例如犬腺病毒2(CAV2)(见表1)。

  与传统示踪剂相比,嗜神经病毒具有以下特征:(I)跨突触传播;(II)控制跨突触传递的顺行或逆行方向;(III)跨越突触后的复制没有任何信号衰减;以及(IV)与各种遗传标记的相容性。这些特征在研究神经环路的结构和功能中提供了独特的优势。

  但是,现有的病毒示踪剂系统仍然存在一些局限性:(I)示踪剂工具无法在不同的动物模型中始终如一地工作,尤其是对于灵长类动物而言,缺乏有效的病毒示踪剂;(II)现有工具的毒性限制了它们的应用,例如神经环路的长期功能分析;(III)某些病毒的低表达效率使实验过程复杂化;(IV)制备工艺急需改善,尤其是高效生产适用于局部神经环路的稀疏标记病毒系统需要改进;(VI)某些病毒颗粒感染神经元的机制尚不清楚。因此,迫切需要进一步开发和改进病毒追踪工具,并提供详细的使用说明。

  在本期发表的一篇题为“Rabies Virus Pseudotyped with CVS-N2C Glycoprotein as a Powerful Tool for Retrograde Neuronal Network Tracing”的研究论文中,研究人员对比了三种广泛使用的逆行病毒示踪剂中逆行基因转导和神经元亲和力的效率。他们发现,狂犬病病毒的SAD株[SAD-RV(ΔG)-N2C(G)]与来自CVS株的N2C糖蛋白包装在一起,其逆行效率与rAAV2-retro相当,但示踪范围更广。而rAAV2-retro更适合于皮层神经环路的示踪。另一方面,被广泛用作顺行示踪剂的HSV1株H129也可通过轴突末端摄取,有效感染上游神经支配的神经元,并显示出清晰的逆行标记表型,表明起始细胞有两种类型,注射中局部感染的神经元部位和逆行感染的神经元[1]。

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  图1 病毒沿神经环路示踪的传播方向和过程

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  表1 常用重组病毒载体在神经环路示踪过程中的优点和缺点

  总而言之,通过对不同病毒载体的感染机制、效率和神经元亲和力的比较,可以为个体研究设计选择合适的病毒工具提供了有价值的信息。在神经环路追踪中,标记图像的定性和定量分析对于进一步分析也是必要的。基于这些结果,不同的嗜神经病毒在感染的不同大脑区域是具有独特的标记特征。然而,单个工具的结果可能不完整且不充分,需要使用多种技术进行验证。因此,通常没有理想的病毒工具可用于追踪各种神经环路。研究人员必须了解所选工具或方法的优缺点,以避免结果不准确或过于笼统。同时,必须对使用不同病毒示踪工具和方法对所获得的结果进行综合比较和分析,以谨慎得出结论。

  参考文献:

  Zhu X, Lin K, Liu Q, et al. Rabies Virus Pseudotyped with CVS-N2C Glycoprotein as a Powerful Tool for Retrograde Neuronal Network Tracing. Neuroscience Bulletin 2020 ;36(3):202-216.

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