中科院上海药物研究所蒋华良、高召兵和章海燕三个课题组合作，开展AD发病机制和抗AD药物相关研究。近期，在《国家科学评论》（National Science Review）发表了题为High-resolution mapping of brain vasculature and its impairment in the hippocampus of Alzheimer’s disease mice的研究论文，报道了首个转基因AD模型小鼠的高精度全脑血管网络图谱，结果显示AD模型小鼠脑内特别是海马区的血管系统显著受损，提示血管损伤在AD病理过程中的重要性之前远未充分认识，为发展高效AD治疗药物及干预手段指出了新的方向。
图1. 正常C57BL/6小鼠全脑及海马血管分布
（A）正常C57BL/6小鼠全脑血管可视化；（B）经海马冠状面血管网络的最大值投影（用颜色表示血管体积密度）；（C）右侧海马血管构筑显示等间距的海马血管呈耙式分布；（D）垂直于海马纵轴的截面显示海马横行血管的走势。
全脑血管网络的构筑尤其是微循环系统的高精度解析是获得这项研究成果的前提条件。在此之前，实现全脑尺度高分辨率成像、低信噪比影像数据增强、高空间复杂度三维图像数据的可视化和量化分析等方面依然面临诸多挑战。在该项工作中，研究团队应用华中科技大学骆清铭教授团队发展的原创MOST技术，首次在0.35 × 0.35 × 1.00微米分辨率水平上获取了APP/PS1转基因AD模型小鼠（Tg-AD）的全脑数据集，再应用团队自己发展的算法对预处理后图像进行优化，构建了包含从直径几十微米的大血管到小于2微米的毛细血管的完整小鼠全脑跨尺度3D血管图谱（图1和视频1）。通过系统定量分析AD模型与野生型小鼠的脑血管网络，发现在AD模型小鼠中海马血管的平均血管直径、血管体积分数（单位体积组织内的血管容积）均显著降低。进一步对海马不同亚区的比较分析揭示了齿状回分子层（DG-ml）的平均血管直径、血管长度密度（单位体积组织内的血管长度）及血管体积分数的降低程度最为显著（图2）。此外，对单枝血管分支模式的量化分析结果说明，除了血管的变细、减少外，AD模型小鼠血管分支角度显著变小，导致单枝海马血管的血液灌注面积减少。采用研究团队首创的虚拟血管内窥技术，该研究还进一步揭示了AD模型与野生型小鼠在血管官腔内壁粗糙度、分支节点平滑度上均有显著差异（见图3和视频2）。上述研究结果证明了脑血管系统以及海马微循环在AD病理过程中的重要角色。
图2. 野生型与AD模型小鼠的海马血管可视化与定量分析比较
（A-B）WT及Tg-AD小鼠右侧海马及其邻近脑区血管网络的可视化重建。右上角的脑轮廓图上的两条虚线表示A- B中重建血管的位置。（C）WT与Tg-AD小鼠在四个海马亚区的平均直径、体积分数、长度密度的比较。
为开展此项研究，中科院上海药物所组建了包括计算机图像处理、神经药理学、药物研发等多专业背景的交叉学科研究团队，聚焦微血管高精度图谱的构建与分析，发展了针对冠状面数据进行背景校正、噪声抑制、对比度增强的高效图像优化算法，搭建了快速高精度三维渲染、微结构形态学量化分析软硬件平台，实现了TB级别规模（万亿字节，20000×30000×12000Voxels）的三维图谱数据挖掘。
研究团队通过对2月龄的野生型小鼠的全脑血管网络量化分析后发现，在不超过0.2立方厘米的脑组织中竟然分布着总长超过300米的庞杂血管网络，并且不同脑区的血管分布规律及形态特征也存在明显的差异。此外，与皮层、丘脑等脑区相比，海马的平均血管直径、血管长度密度、血管体积分数均最低。通过对完整海马血管的高精度可视化，发现整个海马的横行血管垂直于海马纵轴呈耙式平行分布。此外，海马齿状回分子层的主要血管从上级主血管分出后直径急剧降低，在分支角度上也接近直角（图1）。这种呈现出来的独特的梳状血管分支模式，明显不同于其他海马亚区血管的逐步分级的分支模式。海马齿状回分子层血管特殊的分支模式可能导致其更容易受到损伤，这也与AD模型小鼠齿状回分子层平均血管直径、血管长度密度及血管体积分数的降低程度相吻合。
图3. WT小鼠(A)和Tg-AD小鼠(B)的单枝海马血管的虚拟血管内窥图像对比
该研究中发展的高分辨率跨尺度的可视化及定量分析能力不仅适用于小鼠脑血管研究，还可用于其他具有更大空间尺度的大鼠、猴以及人类的脑血管研究，有助于跨尺度综合分析脑相关疾病和血管系统损伤的相关性。
该研究得到了上海市市级科技重大专项《全脑神经联接图谱与克隆猴模型计划》、国家****科学基金、中科院青年创新促进会等项目的资助。华中科技大学骆清铭教授、龚辉教授和李向宁副教授对本团队的工作给予了指导和建设性的意见。
中国科学院上海药物研究所脑结构与功能研究交叉联合小组简介
中枢神经系统疾病严重危害人类生命和健康，解析脑解剖结构和其功能及相关疾病的关系对发展有效治疗药物至关重要。2015年中科院上海药物所建立了包括计算机图像处理、神经药理学、药物研发等多学科背景课题组组成的“脑结构与功能研究交叉联合小组”，聚焦重大中枢神经系统疾病，运用MOST等高精度三维成像技术解析脑神经、血管等精细结构，基于高精分辨、跨尺度的脑结构重建，结合分子细胞生物学和结构生物学，研究脑功能，进而推动脑疾病发病机制研究和药物研发。
蒋华良，中国科学院院士、中国科学院上海药物所研究员、上海科技大学免疫化学研究所兼职教授，联合小组组长。他长期致力药物科学基础研究和新药发现，他通过生物学、化学、数理科学和计算信息科学等多学科的交叉，开展原创药物研究新策略与新方法、先导化合物发现和优化、药物靶标调控机制等研究。他发展了一系列靶标发现和药物设计新方法，被国际同行和制药公司广泛应用。他针对多种重要靶标发现了数十个新结构类型的先导化合物，其中数个候选药物已进入临床试验研究。目前主要致力于人工智能（AI）算法和在药物研发中应用研究。另一个研究方向是脑结构与功能研究，主要应用华中科技大学骆清铭教授发展的原创技术MOST结合冷冻电镜等技术，从组织、介观和微观层次研究阿茨海默症的发病机制和新药研发。
高召兵，中国科学院上海药物所研究员，博士生导师，上海药物所离子通道平台负责人，国家****基金获得者，联合小组骨干。研究工作以神经系统重大疾病有关的离子通道为中心，建立离子通道药物研发平台，推进离子通道新机制、新功能研究，发现新型离子通道，发展新型调制剂，开发靶向离子通道的抗癫痫新药。
章海燕，中国科学院上海药物所研究员、博士生导师、课题组长，国家优秀青年基金获得者。研究方向以阿尔茨海默症和缺血性脑卒中为中心，围绕胆碱能缺损假说、Aβ级联反应假说、中枢免疫炎症反应等关键发病假说等研究关键药物靶标、新型多潜能候选药物和阿尔茨海默症诊断探针。迄今发表第一/通讯（含共同）作者SCI论文67篇，获专利授权11项。
殷宪振，中国科学院上海药物所高级工程师，计算机软件与理论硕士，药剂学博士。主要从事药物制剂结构及生物医学图像数据挖掘的交叉学科研究工作。在国际上率先开展基于同步辐射的制剂结构研究，建立了系统的结构药剂学研究方法；设计部署Tera Byte规模神经影像数据挖掘系统，实现神经回路、血管形态学、细胞形态学的深入量化分析。迄今发表SCI论文30余篇，获专利授权9项。
张菁菁，中国科学院上海药物研究所特别研究助理，药理学博士。主要围绕阿尔茨海默症病理核心蛋白——β-淀粉样蛋白（Aβ）开展新型诊断与治疗策略研究，尤其在Aβ近红外荧光探针领域开展了多项研究，在Aβ近红外荧光和双光子显微成像、Aβ聚集和毒性表征以及阿尔茨海默症转基因动物神经元损伤、中枢炎症反应、认知行为学等药理药效评价方面有丰富的经验。研究生阶段发表SCI研究论文5篇，其中共同第一作者研究论文3篇。
张小川，中国科学院上海药物研究所与华东理工大学联合培养博士研究生。2015年于江苏省神经再生重点实验室获得神经生物学硕士学位，主要研究方向为天然产物的神经保护作用，期间发表一作论文一篇（Brain behavior and immunity）；2015年07月至2017年09月于中国科学院上海药物研究所参加工作，主要参与MOST系统的使用及数据处理；2017年09月至今攻读中国科学院上海药物研究所与华东理工大学联合培养博士学位，主要基于神经影像手段研究脑解剖结构及其相关疾病机制。在全脑组织样本制备、MOST系统的使用与维护以及数据预处理、三维数据可视化等方面有着丰富的实践经验。
