这项研究介绍了一个名为 TransBrain 的计算框架，旨在通过整合转录组学和影像学数据来桥接人类与小鼠的大脑研究。该框架利用深度学习模型捕捉跨物种保守的基因表达模式，从而能够将小鼠的神经环路操作和病理特征精确映射到人类大脑空间。通过这一工具，研究者成功将小鼠的光遗传学刺激结果转化为对人类认知功能的预测，并识别出自闭症谱系障碍在不同物种间一致的遗传与解剖关联。TransBrain 为转化神经科学提供了一套客观的分析手段，能够显著提升动物模型在人类精神疾病研究中的评估效能。这种系统性的跨物种比较不仅深化了对大脑基本演化规律的理解，也为开发新型治疗方案奠定了生物学基础。
References:
- Huang S, Zhang T, Dong C, et al. TransBrain: A computational framework for translating brain-wide phenotypes between humans and mice[J]. Nature Methods, 2025: 1-12.
