新传媒网作为研究人类认知功能和脑部疾病的理想模型，猕猴在遗传学、生理学和大脑结构上与人类高度相似。目前，非人灵长类动物被认为是探索认知神经机制和促进转化医学的核心来源。因此，阐明猕猴大脑结构的多面大脑图谱对于将猕猴的研究成果转化为人类具有重要意义。
这样的图谱可以表征全脑区域的轮廓，包括连接性、解剖学和几何拓扑，有助于我们理解大脑功能、发育和进化。然而，现有的图谱主要集中在碎片区域和单模态数据上，而全面的猕猴大脑图谱一直难以实现。
近日，中国科学院自动化研究所脑网络组中心姜天子博士领导的研究团队绘制了多面猕猴大脑图谱——猕猴脑网络组图谱(Macaque Brainnetome Atlas，MacBNA)。 MacBNA 不仅提供了大脑区域的细粒度分区，还描述了子区域之间的宏观连接。该研究发表在《科学通报》杂志上。
作为可靠的参考系统，它可以有效地整合多尺度脑图像和多组学数据，从而描绘出多模态、跨尺度的猕猴大脑图谱。猕猴脑网络组图谱作为描绘猕猴大脑结构的多面大脑图谱，将克服现有图谱的许多局限性，包括仅关注特定的解剖区域或单模态信息。
此外，使用相同方法构建的人类和猕猴脑网络组图谱将在有效将从猴脑获得的信息和知识转移到人脑方面发挥至关重要的作用。
此外，本研究中的多模态多尺度数据集还将提供一个开放访问平台，用于解决计算问题，例如建立猕猴数字孪生大脑和跨尺度图像配准。研究人员目前正在继续收集数据以进一步丰富 MacBNA。
