細(xì)胞結(jié)構(gòu)是對(duì)神經(jīng)系統(tǒng)中細(xì)胞的分布、密度和形態(tài)的研究，在大腦繪圖方面有著悠久的歷史。早先神經(jīng)科學(xué)家就注意到大腦皮層區(qū)域之間的結(jié)構(gòu)差異，并開始將其劃分為不同的區(qū)域。這些區(qū)域被認(rèn)為與大腦功能和功能障礙有重要關(guān)聯(lián)。

除了細(xì)胞結(jié)構(gòu)，于利希人腦圖譜還包括調(diào)節(jié)大腦活動(dòng)的神經(jīng)遞質(zhì)受體的分布圖。神經(jīng)遞質(zhì)受體不僅在區(qū)域之間不同，而且在一個(gè)區(qū)域的不同層之間也不同，這與其連接模式密切相關(guān)，并與其在更大網(wǎng)絡(luò)中的作用相關(guān)。基于從死后大腦收集的數(shù)據(jù)，該圖集通過在3D空間中生成概率圖來解釋受試者之間自然發(fā)生的變異性，而不僅僅是單個(gè)大腦的圖譜。

于利希人腦圖譜是一個(gè)“活”圖集，隨著對(duì)不斷整合的大腦分區(qū)的新見解而增長(zhǎng)。它與其他圖譜相關(guān)聯(lián)，例如，那些來自活人大腦纖維束研究的圖譜。此類宏觀和微觀數(shù)據(jù)集成在歐洲人腦計(jì)劃的多層次人腦圖譜中，可在“電子腦”（EBRAINS）數(shù)字研究基礎(chǔ)設(shè)施上公開訪問。

研究人員在不同的同行評(píng)審研究中列出了這些工具的最新使用案例。例如，用戶可分析和共享高分辨率成像數(shù)據(jù)，并將其與功能性磁共振成像數(shù)據(jù)集進(jìn)行比較。

該圖譜還可鏈接到來自艾倫人腦圖譜的基因表達(dá)數(shù)據(jù)，從而為研究人員提供對(duì)重度抑郁癥、癡呆癥等疾病的診斷工具。

總編輯圈點(diǎn)

過去一個(gè)世紀(jì)，人類現(xiàn)代醫(yī)學(xué)突飛猛進(jìn)，然而提起大腦，我們不得不謙遜地承認(rèn)，它的運(yùn)行機(jī)制在很大程度上依然是個(gè)“黑盒子”。別的不提，就說社會(huì)關(guān)注度極高的神經(jīng)性疾病，例如抑郁癥、老年癡呆癥、自閉癥等等，其明確病因和發(fā)病機(jī)制眾說紛紜、莫衷一是。當(dāng)然，治療這些疾病的療法和藥物也有相當(dāng)大的提升空間。在這種情況下，生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的科學(xué)家們只好繼續(xù)埋下頭，從最基礎(chǔ)的層面去探究大腦到底是怎樣運(yùn)轉(zhuǎn)和發(fā)揮功能的，盡最大努力推動(dòng)它從“黑盒子”變成“白盒子”。