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閒聊 => 閒聊與趣味 => 主題作者是: jlee42 於 五月 23, 2026, 05:39 AM

標題: Neuroplex實時追蹤九個獨立腦迴路
作者: jlee42五月 23, 2026, 05:39 AM
一項重大技術突破打破了行為神經成像領域長期存在的限制。 研究人員推出了Neuroplex,這是一種成像流程,能夠同時追蹤自由活動小鼠中多達九個不同神經元群體的即時功能活動。
通過將輕量級頭戴式微型顯微鏡與高端光譜共聚焦顯微鏡以及定製的基於Python的配準工具相結合,該流程將特定的遺傳或迴路身份直接映射到功能腦記錄上。 這個開源框架改變了科學家分析複雜神經計算的方式,為學習、衰老和神經退行性疾病進展的縱向研究提供了前所未有的工具。
關鍵事實
馬克斯·普朗克佛羅里達神經科學研究所(MPFI)的科學家與蔡司和MetaCell合作,開發了一種強大的新型成像流程,稱為Neuroplex。
發表在《eLife》期刊上的這項技術,允許同時監測自由活動小鼠中多達九個不同神經元群體的活動,極大地加速了科學家探索大腦如何控制行為的步伐。
挑戰
多年來,將大腦活動與行為聯繫起來的神經科學家面臨一個基本限制:用於觀察行為動物中神經活動的微型顯微鏡(小型頭戴式顯微鏡)可以捕捉神經活動,但無法可靠地區分同時出現的兩種以上不同類型的大腦細胞。
"要理解大腦,我們需要將特定神經元中的活動模式與行為聯繫起來,"主要作者Mary Phillips博士表示。
"我們可以輕鬆使用標籤來對不同神經元群體進行顏色編碼,但在使用微型顯微鏡將神經活動與行為相關聯時,我們無法區分兩種以上的這些群體。 這使得比較多種細胞類型和迴路的活動變得困難,而理解特定迴路如何調節行為需要這種比較。 "
為解決這個問題,研究人員被迫一次測試一種細胞類型,重複相同的行為實驗,但每次標記不同的神經元類型。 然而,這種反覆運算過程緩慢且成本高昂。 它還阻止了在同一動物內直接比較不同神經元類型,由於個體動物之間的差異,使結論變得模糊。
作為替代方案,科學家們在行為實驗後通過移除和切片腦組織來界定不同神經元類型,對不同神經元類型進行顏色編碼,然後使用能夠區分多種顏色的顯微鏡對處理過的腦組織進行成像。
然而,將微型顯微鏡在活體動物中成像的細胞與死後處理過的腦組織中的細胞匹配起來具有挑戰性且通量低,導致大量數據丟失。 此外,這種方法破壞了追蹤已識別細胞類型活動隨時間變化的能力,無法確定其活動如何隨學習、衰老或疾病進展而變化。
解決方案:Neuroplex
為克服這些挑戰,MPFI團隊與蔡司和MetaCell的合作者一起開發了Neuroplex,這是一種在同一活體動物中結合兩種互補成像方法的成像流程。 研究人員首先使用一系列不同顏色的螢光標籤對標記多達九種不同的神經迴路或細胞類型。
然後,他們使用微型鏡頭和頭戴式微型顯微鏡記錄自由活動、行為小鼠中整個標記群體的神經活動。 微型顯微鏡成像后(無法區分螢光標籤),微型顯微鏡被輕輕移除,小鼠被放置在能夠區分多種顏色的共聚焦顯微鏡下。
在這種情況下,科學家使用了蔡司LSM 980,這是一種具有光譜檢測能力的共聚焦顯微鏡,可以區分每種不同的顏色標籤。 通過共聚焦顯微鏡,使用微型顯微鏡可視化的相同神經元通過相同的鏡頭成像,但這次可視化了顏色編碼標籤,確定哪些神經元屬於哪種特定類型。
最後,使用解剖標誌物和科學家與MetaCell開發的定製基於Python的配準工具,對微型顯微鏡和共聚焦的圖像進行共配準。 結果是,團隊可以將每個神經元的顏色身份直接映射到其功能活動記錄上。
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"作為MetaCell對這個項目的貢獻的一部分,我們説明將收集的複雜數據轉化為實用的計算工作流程,能夠以更高的準確性、可重複性和可信度進行成像、配準和分析。 Neuroplex展示了精心設計的計算工具如何説明研究人員理解複雜的生物成像數據,並同時隨時間研究多個神經元群體,"MetaCell的共同作者兼數據科學家Zhe Dong博士說。
作為原理證明,研究人員逆向標記了九個接收來自內側前額葉皮層投射的腦區,這是一個對決策很重要的腦區。 這使他們能夠使用不同的螢游標記物來區分從前額葉皮層投射到九個其他腦區的神經元。
他們記錄了動物在社交互動(嗅聞、接近和跟隨)過程中所有九個迴路中神經元的活動。
"Neuroplex允許直接比較社交行為期間細胞迴路中的神經活動模式,克服了微型顯微鏡記錄中的長期挑戰,並大大提高了數據收集的效率和可重複性,"高級作者Ryohei Yasuda博士解釋道。
科學家發現,大約75%的活躍神經元可以被分配到九種特定細胞類型之一,而用於將神經元分配到特定組的自動化程式以90%的準確率和很少的假陽性執行。
"由於Neuroplex完全通過相同的植入鏡頭在活體動物中進行,它使科學家能夠測量不同神經元群體的活動如何隨時間變化。 研究人員可以在行為前識別細胞群體,並在數周或數月內監測相同的神經元,從而能夠研究學習、衰老和疾病進展,"Phillips博士描述道。