人類大腦的認知、情感、行為等復雜功能，歸根結底源于神經元之間精密的信息傳遞——即神經傳遞。大腦功能的分子基礎，是數千個基因協調表達的復雜程序。然而，當前對人類大腦轉錄組（即細胞內所有RNA的集合）的認識存在一個根本性的鴻溝：絕大多數研究都使用死后獲取的腦組織樣本。當個體死亡，神經傳遞和大腦功能隨之停止，我們便無法在“活著的、正在工作”的大腦背景下，直接探究基因表達與神經傳遞之間的真實關聯。這導致我們對大腦功能的轉錄組學基石知之甚少，尤其是在人體自身中。

為了彌合這一知識缺口，研究人員在《Molecular Psychiatry》雜志上發表了一項開創性研究，題為“A transcriptional program associated with neurotransmission in the living human brain”。他們提出了一個核心問題：在活體人腦中，是否存在可復現的基因表達特征與神經傳遞的測量相關聯？為了回答這個問題，研究團隊利用了“活體大腦計劃（LBP）”，在神經外科手術中創造性地整合了組織采樣和功能測量。研究人員獲取了130例來自LBP參與者的前額葉皮層（PFC）樣本，并在取樣同時，利用顱內電極記錄深部腦結構（如黑質、丘腦底核、蒼白球）的神經傳遞活動。其中，一部分參與者在記錄時還執行了一項涉及社會推理的認知任務（最后通牒博弈）。通過將PFC的RNA測序（RNA-seq）數據與多種顱內神經傳遞測量技術得到的功能數據相結合，研究人員進行了一系列差異表達（DE）分析，旨在尋找與神經傳遞活動相關聯的基因表達特征。

開展本研究主要應用了以下幾項關鍵技術方法：1. 活體人腦前額葉皮層活檢樣本獲取技術，樣本來源于接受深部腦刺激（DBS）手術的患者隊列。2. 多種顱內神經傳遞記錄技術，包括在完成認知任務時記錄神經遞質動態的快掃描循環伏安法（FSCV），以及記錄局部場電位計算非周期指數的微電極記錄（MER）。3. 高通量轉錄組學測序技術，包括對腦組織進行批量RNA測序（bulk RNA-seq）和單細胞核RNA測序（snRNA-seq）。4. 差異表達（DE）分析等生物信息學方法，用于鑒定與神經傳遞特征相關的基因表達變化。

本研究分析了來自“活體大腦計劃”的146例活體PFC樣本。分析主要圍繞四個LBP數據集進行：1. 來自活體和死后樣本的單細胞核RNA測序（snRNA-seq）數據；2. 在15例DBS手術中，通過快掃描循環伏安法（FSCV）獲得的神經傳遞數據；3. 來自115例活體樣本的批量RNA測序（bulk RNA-seq）數據；4. 在這115例DBS手術中，通過微電極記錄（MER）獲得的神經傳遞數據。

研究的核心策略是整合來自三個獨立隊列的“神經傳遞差異表達分析”結果，即檢測基因表達與顱內神經傳遞測量值之間的關聯。對于每次分析，所有被檢測基因的效應量（logFC值）集合被稱為該特征的“差異表達特征（DE signature）”，而具有統計學顯著關聯的基因被稱為“差異表達基因（DEGs）”。

研究人員對15例在玩最后通牄游戲時接受FSCV記錄的PFC樣本進行了snRNA-seq分析。FSCV用于實時測量多巴胺、血清素和去甲腎上腺素的濃度波動。通過差異表達分析，在6種主要腦細胞類型中，測試了每種神經遞質水平與基因表達的關聯，共得到18個FSCV差異表達特征。盡管樣本量有限，但通過π₁統計量（衡量真實關聯基因比例的下界）評估，發現多個特征存在信號。其中信號最強的是多巴胺與興奮性神經元（Exc）表達的關聯特征。后續分析聚焦于π₁> 0.10的“高可信度”FSCV差異表達特征。

由于樣本量小，研究使用未校正p值（p < 0.05）定義了FSCV差異表達基因集，并采用多種方法驗證這些基因集蘊含真實的生物學信號。京都基因與基因組百科全書（KEGG）富集分析發現，這些差異表達基因顯著富集于“離子通道”、“長時程增強”、“谷氨酸能突觸”等多個與神經傳遞密切相關的通路。置換分析進一步確認了這些富集不是偶然現象。此外，高可信度的FSCV差異表達特征與“活體-死后狀態”的差異表達特征高度相關，表明前者捕捉了活體人腦PFC轉錄組的核心部分。

為了驗證FSCV信號的可靠性，研究使用了兩個獨立數據集。第一個是來自115例DBS手術的MER數據，分析了丘腦底核（STN）和蒼白球內側部（GPi）的局部場電位非周期指數與PFC基因表達的關聯。結果發現，盡管單個基因未達到校正后的顯著性，但整體轉錄組信號（π₁> 0）存在，并且多個MER差異表達特征與FSCV差異表達特征之間存在顯著相關性，其中多巴胺-興奮性神經元FSCV特征與STN MER特征的相關性最強。第二個是已發表的Berto等人的研究數據，該研究在癲癇患者中記錄了顱內腦電圖（iEEG）振蕩信號。將FSCV差異表達基因集與iEEG差異表達基因集進行比較，發現了多個顯著的富集，進一步支持了FSCV特征反映了與神經傳遞相關的真實轉錄組信號。

綜合FSCV、MER和iEEG三類神經傳遞差異表達分析的結果，研究人員構建了一個網絡，識別出至少包含三類分析中至少一種特征的、相互關聯的連通子網絡。從中鑒定出在至少兩類分析中均為差異表達基因的基因，共588個。這個基因集合被命名為“神經傳遞相關轉錄程序（TPAWN）”。

為驗證TPAWN的重要性，研究進行了多項后續分析。首先，TPAWN基因與已發表的來自嚙齒動物模型系統的神經傳遞相關基因集（NeuroExpresso/NeuroElectro研究、Allen腦科學研究所數據）顯著重疊。其次，在人群遺傳數據分析中，TPAWN基因顯示出更強的進化限制性（更低的LOEUF分數），這與腦功能相關基因的特征一致。此外，在一項針對29,064人的全外顯子組測序數據分析中，攜帶TPAWN基因罕見蛋白質截短變異（PTVs）的個體，發生“幻覺”表型的風險顯著增高，表明這些基因的功能喪失可能對大腦功能產生有害影響。

由于FSCV和MER分析都涉及PFC取樣和深部腦區記錄，研究人員推測TPAWN可能反映了PFC中與深部腦結構有投射聯系的神經元的分子過程。為此，他們對活體PFC興奮性神經元的單細胞核數據進行了分析。為每個神經元核計算了TPAWN活性評分，發現其呈雙峰分布。進一步分析顯示，高TPAWN評分的神經元，與小鼠PFC中一類標記為Npr3的、向多個深部腦結構發出長程投射的興奮性神經元（主要位于皮層第5層）高度相關。這表明，在人類PFC中鑒定出的TPAWN信號，可能主要由這類向皮層下結構投射的興奮性神經元驅動。

本研究的主要目標是確定在活體人腦中，是否存在可復現的基因表達特征與神經傳遞測量相關。通過分析130例在神經外科手術中獲得的PFC樣本，并結合多種顱內神經傳遞記錄技術，研究首次在活體人腦中系統地將PFC的細胞類型特異性基因表達特征與深部腦區的多巴胺、血清素、去甲腎上腺素信號以及局部場電位特征聯系起來。FSCV、MER和iEEG這三類設計迥異的神經傳遞差異表達分析，其信號共同匯聚于一個由588個基因組成的核心集合——TPAWN。TPAWN在嚙齒動物模型中得到了驗證，其基因具有進化限制性并與腦疾病風險相關。更重要的是，在人類PFC興奮性神經元中，TPAWN的高表達與那些標記“皮層下投射興奮性神經元”的基因高表達同步，暗示了特定的神經環路在分子層面協調神經傳遞活動。

該研究的核心意義在于，它成功地利用神經外科手術提供的獨特機會，將活體人腦的分子測量（轉錄組）與功能測量（神經傳遞）直接關聯，從而能夠研究大腦“正在工作”時的分子基礎。這超越了傳統上依賴死后大腦研究的局限，為理解人類認知、情感等高級腦功能的生物學機制開辟了新途徑。盡管研究存在樣本量有限、使用未校正p值定義基因集、不同技術間結果方向解釋復雜等局限性，但其跨技術、跨隊列驗證的穩健性，以及TPAWN在模型系統和遺傳學中的驗證，都強有力地支持了其發現。這項工作展示了將現代神經外科實踐與前沿神經科學研究工具創造性結合的潛力，為未來開展更大規模的、系統整合全腦分子與功能測量的研究奠定了基礎，最終將推動針對腦部疾病的、以神經環路為靶點的精準療法的開發。