张旭：60%慢性疼痛的病人会造成抑郁症

　　新浪财经讯 由中国商务部、科技部、工信部、国家发改委、农业农村部、国家知识产权局、中国科学院、中国工程院等国家部委和深圳市人民政府共同举办的“第二十一届中国国际高新技术成果交易会”于2019年11月13日-17日在中国深圳举行。中国科学院院士，中国科学院神经科学研究所研究员，中国科学院生物物理研究所研究员，神经科学家、中科院院士、中国科学院上海生命科学研究院研究员、中科院上海分院副院长张旭出席“改变世界的新兴科技II”交流会并演讲。

　　张旭表示，在过去很多研究中，我们知道疼痛以及触觉、机械性感受不断传到大脑皮层躯体感觉区，同时也会到达另外一个区域，到达影响我们情绪的区域。这样的连接使我们在感受到疼痛的时候还会影响我们的情绪，60%慢性疼痛的病人会造成抑郁症。

　　以下为演讲实录：

　　谢谢组委会的邀请，我今天讲一讲我研究的老本行，感觉神经元的种类、神经环路跟疼痛的关系，另一个方向是讲慢性疼痛，慢性疼痛是另外一个故事，刚才厄温·内尔教授也讲了，这是非常大的一个领域，无论在基础研究，还是在临床治疗上。

　　大脑神经元的种类是神经科学家一直想知道的，它们又是怎么连接起来的？我的工作主要是集中在背根节神经元，在脊柱两边，感觉信号通过神经通路传到大脑。在过去很多研究中，我们知道疼痛以及触觉、机械性感受不断传到大脑皮层躯体感觉区，同时也会到达另外一个区域，到达影响我们情绪的区域。这样的连接使我们在感受到疼痛的时候还会影响我们的情绪，60%慢性疼痛的病人会造成抑郁症。但无论如何，在大脑中进行这么多的信息处理，最终还是要接受很准确的外界刺激转变成神经冲动，通过脊髓这个很精准的神经环路，到达大脑的时候是一个神经网络，跟我们的视觉、听觉等其他神经网络形成一个整体，使我们对外界世界有一个整体的感觉和快速的反应。在信息处理阶段和认知过程中，大脑就像计算机系统一样，对过去存储的信息进行比对，然后会在运动系统快速反应，使我们能够产生逃避某种伤害性刺激，或者把这种经验或感受提升到更高的层面进行储存和分析，来积累我们的经验并且对情感产生影响。

　　神经科学家对于大脑怎么连接起来的，整个详细的连接图谱是不知道的。虽然可以在PPT上看到展示的很多不同种类的神经元，有各种不同的形态，但都是通过突触这个结构连接起信息传导系统。在将近1000亿的复杂神经元系统里面，在传统的教科书里面我们知道有3-4种神经元，都有自己的分子标志物。我们在做研究的时候可以用染色的方法来标记特定神经元，我们把新的知识装填到系统的框架中间。外周的感受器有痛觉、痒觉等感受器，比如在感受热的时候，在特定的温度区域里面有传导温度的信息，也在一定程度上参与到疼痛，比如我们吃的辣椒素等化学感受。这样的系统使我们不仅仅能够感受这些通路里面的化学离子变化，同时也是分子向上传导特定信息的原理。在机械性感受器上，我们也知道了很多参与机械性信息传导的分子，特别是低阈值的机械性刺激，在毛发上的机械性触觉也可以感受到。

　　中国科学院在2012年启动的脑功能图谱计划，它的目标是在特定脑功能神经连接通路和网络结构的解析以及模拟上进行基础研究和核心技术的研发。在这里，首先我们要找到生物标志物，能够标记神经元到底有多少种，然后通过跨突触的神经追踪剂标注神经元通路的情况。这是2011年、2012年非常有雄心的研究计划，当时也正好碰到这个时代的单细胞技术，其中最核心的就是RNA测序技术，我们正好赶上了第一波SMART-seq技术，虽然通量比较小，但是检测的基因数是比较多的。我们在测的过程中，这么小的一个神经元，平均有1万种不同的基因在里面，不同种类神经元之间的差别在5倍以上的大概将近2000种。我们可以通过统计的方法分群，再结合其他的方法，可以把每一种类群中的显著性基因都能够找出来，蓝色的是我们当时找出来的有代表性的标志物基因。这时候还把各个亚群之间全部能分出来。我们在这个基础上，可以一对一地把神经元的功能大概地画出来。我们能把神经元分成10种类型，以及14种亚型，大体的功能也能够检测出来。

　　在技术不断进步的情况下，10×Genomics相对于SMART-seq技术，它的通量要大得多，一下子能检测很多的细胞。它的通量和精准度怎么样呢？在通量大的同时精准度还是可以的。基本上可以下的结论，我们前面对细胞的分类，无论是神经元的类群和亚型上是合理的。在这种基础上我们就可以用模式生物，进一步结合病毒感染进行束路追踪的方法来看。无论是在DNA、RNA水平，在单细胞水平进行测序，而且现在拓展到蛋白质和代谢组的水平进行系统分析，对神经元分类提供更多的信息。技术本身也在不断拓展，在空间定位上也进行了新的拓展。从早期的组织化学染色切片看标志物的分布，现在新的方法也在不断出现。

　　在过去这么多年来，神经元种类和连接到底有多少种？基于它的功能，从细胞种类、病理学变化，在小微世界中基因网络及其功能，以及进一步的生物信息学分析，以及整个大脑中细胞类型的分析，对未来解析大脑是很重要的方向。谢谢大家的聆听！

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责任编辑：李昂