一种实时绘制大脑回路的新方法

一种实时绘制大脑回路的方法
目前的光学技术只能成像大脑表面附近的神经元活动,但集成的神经光子学可以解锁埋在大脑深处的电路。资料来源:Roukes等

为了加深他们对大脑的理解,神经科学家必须能够详细地映射到负责处理感官信息或形成新存储器的任务负责的神经电路。现在,CALTECH研究人员的团队已经描述了一种新方法,其可以允许在特定脑电路中实时观察到的特定大脑电路内的所有数千万人的活动。新的方法,以“透视”文章在杂志上发表的“观点”神经元作者说,10月14日,对任何目前的方法都有更大的潜力。

这项被称为“集成神经光子学”的新技术,利用可被植入大脑任何深度的光学微芯片的微小阵列,结合荧光分子报告器和光遗传致动器,分别用光监测神经元并控制它们的活动。这些阵列发出微尺度的光束来刺激它们周围的转基因神经元,同时记录这些细胞的活动,揭示它们的功能。虽然这项工作目前只在动物模型上完成,但有一天它可能有助于解开人体内部深处的电路Michael Roukes说,他是该论文的首席研究员,也是加州理工学院的Frank J. Roshek物理、应用物理和生物工程教授。

Roukes说:“深度的高密度记录是关键。”“我们不可能在短时间内记录下大脑的所有活动。但是我们能不能专注于大脑特定区域内的一些重要的计算结构呢?这是我们的动力。”

神经科学家近年来已经开始使用光遗传学来研究包括啮齿动物在内的模型动物中越来越大的神经元群。在光遗传学中,神经元在被特定波长的光激发时被基因工程表达一种特定的蛋白质标记物,如绿色荧光蛋白(GFP)。GFP的存在使细胞在荧光灯下发出绿色的光,提供了神经活动的视觉指示器。通过将传感器分子与这些标记融合,研究人员可以设计神经元,通过调节这种荧光来显示其局部活动。光遗传学解决了神经科学研究中固有的一些问题。神经科学研究依赖植入电极来测量神经元的电活动,由于大脑中的所有电活动,平均只能测量单个神经元。因为大脑不使用光来交流,光遗传学使得追踪大量的神经元信号变得更容易。

拉特伦特鲁克,卡特克高级研究科学家和涉文中的大脑对大脑的目前的致敏研究受到重大的物理限制。脑组织散发出光线,这意味着灯在大脑外面闪耀在大脑外部只能旅行在其中。因此,可以光学地检查距大脑表面小于大约两毫米的区域。这就是为什么最佳研究的脑电路通常是简单的,即继电器的感觉信息,例如鼠标中的感觉皮质 - 它们位于表面附近。简而言之,目前,光源方法不能容易地向大脑深入了解的电路洞察,包括参与高阶认知或学习过程的电路。

Roukes和他的同事说,集成的神经光子学可以解决这个问题。在该技术中,一个完整的成像系统的微尺度元素被植入复合体附近位于海马体(与记忆形成有关)、纹状体(控制认知)和其他基本结构都具有前所未有的解决能力。考虑到类似的功能磁共振成像技术(fMRI),这种扫描技术目前被用于成像整个大脑。在一次功能磁共振成像扫描中,每个体素(或三维像素)的体积通常约为1立方毫米,大约包含10万立方毫米。因此,每个体素代表所有这些100,000个细胞的平均活动。

Roukes说:“集成神经光子学的首要目标是实时记录100,000个神经元中的每个神经元正在做什么。”

一种实时绘制大脑回路的方法
一种被称为集成神经光子学的新方法可以让研究人员追踪组成特定大脑回路的所有神经元的活动。资料来源:Roukes等

Roukes的长期目标是推广先进的集成神经光子学仪器,使多机构合作能够利用这种新技术开创先进的神经科学研究。他说,以前,这类神经技术的发展主要依赖于单个实验室或研究人员领导的研究。从2011年开始,Roukes与其他五名科学家和白宫科技政策办公室合作,最终启动了奥巴马政府期间启动的美国大脑计划(BRAIN Initiative,通过推进创新神经技术进行大脑研究)。他们的愿景是在神经科学研究中引入类似于在物理科学中看到的大规模合作,例如硬件开发项目,如国际望远镜合作和LIGO-Virgo合作来发现引力波。现在,Roukes说,集成的神经光子学为这样的仪器制造团队打开了大门

他表示:“(像我们这样的方法)的许多基石已经存在了10年或更久。”“但是,直到最近,我们还没有远见、意愿和资金来把它们放在一起,实现神经科学的这些强大的新工具。”

描述该研究的论文标题为“综合神经源性:朝向大脑电路活动的密集容量询问 - 在深度和实时询问。”


进一步探索

光学探头克服了脑深部成像中的光散射

更多信息:Laurent C. Moreaux等人。集成神经光子学:面向深度和实时脑回路活动的密集体积询问,神经元(2020)。DOI: 10.1016 / j.neuron.2020.09.043
期刊信息: 神经元

所提供的加州理工学院
引用:一个新的方法来实时地映射大脑电路(2020年10月16日)从//www.puressens.com/news/2020-10-method-brain-circuits-real.html检索到2021年5月23日2021年5月23日
本文件受版权保护。除了私人学习或研究目的的任何公平交易外,没有书面许可,没有任何部分。内容仅供参考。
173分享

反馈给编辑

用户评论