新型成像技术可同时捕捉九种细胞类型的脑部活动A new imaging approach captures brain activity across nine cell types at once

环球医讯 / 健康研究来源:medicalxpress.com美国 - 英语2026-05-22 14:30:09 - 阅读时长5分钟 - 2331字
马克斯·普朗克佛罗里达神经科学研究所(MPFI)的科学家们与蔡司(ZEISS)和MetaCell合作开发了一种名为Neuroplex的创新成像技术,该技术能够同时监测自由活动小鼠中多达九种不同神经元群体的活动,突破了传统微型显微镜只能区分两种脑细胞类型的限制。这一技术通过结合微型显微镜和共聚焦显微镜的优势,实现了在同一活体动物中对多种神经元类型的直接比较,使约75%的活跃神经元可被准确分类,自动化程序分类准确率达90%,为研究大脑如何控制行为、学习过程、衰老机制以及神经退行性疾病进展提供了革命性的工具,大大加速了神经科学研究的进程。
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新型成像技术可同时捕捉九种细胞类型的脑部活动

马克斯·普朗克佛罗里达神经科学研究所(MPFI)的科学家们与蔡司(ZEISS)和MetaCell合作,开发了一种名为Neuroplex的强大新型成像技术管线。正如发表在《eLife》杂志上的一篇论文所述,该技术能够同时监测自由活动小鼠中多达九种不同神经元群体的活动,大大加速了科学家探索大脑如何控制行为的进程。

观测记录能力有限

多年来,将脑活动与行为联系起来的神经科学家一直面临一个基本限制:用于观察行为动物神经活动的微型头戴式显微镜(miniscopes)能够捕捉神经活动,但无法可靠地区分超过两种不同类型的脑细胞。

"要理解大脑,我们需要将特定神经元中的活动模式与行为联系起来,"主要作者Mary Phillips博士表示。"我们可以轻松使用标签对不同神经元群体进行颜色编码,但在使用微型显微镜将神经活动与行为相关联时,我们无法区分超过两种这些群体。这使得比较多种细胞类型和回路的活动变得困难,而正是这些活动决定了特定回路如何调节行为。"

为解决这一问题,研究人员被迫一次只测试一种细胞类型,重复相同的行为实验,但每次都标记不同的神经元类型。然而,这种迭代过程既缓慢又昂贵。它还阻止了在同一动物体内直接比较不同神经元类型,由于个体动物之间的差异,这使结论变得模糊。

作为另一种选择,科学家在行为实验后通过移除和切片脑组织来区分不同神经元类型,对不同神经元类型进行颜色编码,然后使用能够区分多种颜色的显微镜对处理过的脑组织进行成像。然而,将活体动物中用微型显微镜成像的细胞与死后处理的脑组织中的细胞进行匹配具有挑战性且通量低,导致大量数据丢失。

此外,这种方法破坏了追踪已识别细胞类型活动随时间变化的能力,而这种能力对于确定它们的活动如何随着学习、衰老或疾病进展而变化至关重要。

解决方案:Neuroplex

为克服这些挑战,MPFI团队与蔡司和MetaCell的合作者共同开发了Neuroplex,这是一种在同一活体动物中结合两种互补成像方法的成像管线。研究人员首先使用一系列不同颜色的荧光标签标记多达九种不同的神经回路或细胞类型。然后,他们使用微型镜头和头戴式微型显微镜记录自由活动、行为小鼠中整个标记群体的神经活动。

在无法区分荧光标签的微型显微镜成像之后,微型显微镜被轻轻移除,小鼠被放置在能够区分多种颜色的共聚焦显微镜下。

在这种情况下,科学家使用了蔡司LSM 980,这是一款具有光谱检测能力的共聚焦显微镜,可以区分每种不同的颜色标签。通过共聚焦显微镜,用微型显微镜观察到的相同神经元通过同一镜头成像,但这次可视化了颜色编码的标签,确定哪些神经元属于哪种特定类型。最后,科学家使用解剖标志和与MetaCell共同开发的基于Python的定制对齐工具,将微型显微镜和共聚焦显微镜的图像进行共配准。

结果是,团队可以将每个神经元的颜色身份直接映射到其功能活动记录上。

"作为MetaCell对该项目的贡献的一部分,我们帮助将收集的复杂数据转化为实用的计算工作流程,从而以更高的准确性、可重复性和可信度实现成像、配准和分析。Neuroplex展示了精心设计的计算工具如何帮助研究人员理解复杂的生物成像数据,并同时和随时间研究多个神经元群体,"共同作者、MetaCell的数据科学家Zhe Dong博士表示。

作为概念验证,研究人员逆行靶向了九个接收来自内侧前额叶皮层投射的脑区,内侧前额叶皮层是大脑中对决策至关重要的区域。这使他们能够使用独特的荧光标记来区分从前额叶皮层投射到其他九个脑区的神经元。他们在动物进行社交互动(嗅探、接近和跟随)时,同时记录了所有九个回路中神经元的活动。

"Neuroplex允许在社交行为期间直接比较细胞回路中的神经活动模式,克服了微型显微镜记录中的长期挑战,并大大扩展了数据收集的效率和可重复性,"资深作者Ryohei Yasuda博士解释道。

科学家发现,大约75%的活跃神经元可以被分配到九种特定细胞类型之一,而构建用于将神经元分配到特定组的自动化程序以90%的准确率执行,且假阳性很少。

"由于Neuroplex完全通过同一植入镜头在活体动物中进行,它使科学家能够测量不同神经元群体的活动如何随时间变化。研究人员可以在行为前识别细胞群体,并在数周或数月内监测相同的神经元,从而实现对学习、衰老和疾病进展的纵向研究,"Phillips博士描述道。

该团队已经在对该技术进行更多改进,以提高颜色代码识别的准确性。此外,他们希望使Neuroplex对所有实验室都可访问,包括那些可能无法使用高端光谱共聚焦系统的实验室。他们的目标是通过使用基于标准滤光片的广角显微镜,将这一方法广泛传播到神经科学界,将该方法的核心优势带给整个研究社区。

"细胞类型或回路特异性功能数据收集效率的提高将加速我们对行为背后神经计算的理解,"Phillips表示。"除了基础研究外,我们期望这种方法能够加速对疾病模型中回路特异性功能变化的理解,特别是在神经发育或神经退行性疾病模型中,这些模型受益于检查疾病进展的纵向研究。"

为传播该方法,团队还为希望在自己研究中使用Neuroplex的科学家开发了教程。

发表详情

Mary L Phillips等人,《在自由行为动物微型显微镜下对九种不同神经元群体的功能成像》,《eLife》(2026)。DOI: 10.7554/elife.110277.3

期刊信息:《eLife》

临床类别

神经学

提供方:马克斯·普朗克佛罗里达神经科学研究所

【全文结束】

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