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用算法分析圖像 實(shí)現(xiàn)對(duì)神經(jīng)元行為的精準(zhǔn)“錄像”研究

  近日,MIT 的工程師團(tuán)隊(duì)發(fā)明一種自動(dòng)化方法,利用計(jì)算機(jī)算法來分析顯微鏡圖像,并將“機(jī)械臂”引導(dǎo)到目標(biāo)細(xì)胞上,以實(shí)現(xiàn)對(duì)神經(jīng)元具體行為的研究與分析。

用算法分析圖像,實(shí)現(xiàn)對(duì)神經(jīng)元行為的精準(zhǔn)“錄像”研究

  據(jù)了解,這項(xiàng)技術(shù)可以讓更多科學(xué)家對(duì)單個(gè)神經(jīng)元進(jìn)行研究,并且去了解單個(gè)神經(jīng)元是如何通過與其他細(xì)胞的相互作用來實(shí)現(xiàn)人腦的認(rèn)知、感覺知覺和其他功能。此外,研究人員還可以通過此項(xiàng)技術(shù)去了解神經(jīng)回路是如何受到大腦紊亂的影響的。

  對(duì)此MIT生物工程的副教授解釋道:“了解神經(jīng)元的溝通方式是基礎(chǔ)和臨床神經(jīng)科學(xué)的基礎(chǔ)。當(dāng)神經(jīng)元在工作或是神經(jīng)元處于病態(tài)時(shí),我們希望通過這項(xiàng)技術(shù)讓你看見細(xì)胞內(nèi)究竟發(fā)生了什么。”

  精度

  在過去30年,神經(jīng)科學(xué)家一直采用一種叫做“貼補(bǔ)”的技術(shù)來記錄細(xì)胞的電位活動(dòng)。這種技術(shù)的具體實(shí)現(xiàn)就是,用一個(gè)微小的空心玻璃管與神經(jīng)元的細(xì)胞膜接觸,然后在膜上打開一個(gè)小的孔來觀察。這項(xiàng)技術(shù)通常需要一個(gè)研究生或博士后用幾個(gè)月的時(shí)間來學(xué)習(xí)和操作。尤其在哺乳動(dòng)物的大腦中,這項(xiàng)技術(shù)將會(huì)更難學(xué)。

  此前,該“貼補(bǔ)”技術(shù)有兩種類型,一種就是盲目隨機(jī)的選取位置,因?yàn)檠芯咳藛T無法看見細(xì)胞的具體位置,所以只能記錄每一次的嘗試位置,以此來尋找細(xì)胞的精確位置。還有一種是利用圖像引導(dǎo),但該方法的精度也不高。

用算法分析圖像,實(shí)現(xiàn)對(duì)神經(jīng)元行為的精準(zhǔn)“錄像”研究

  12年,Boyden和其同事發(fā)明了一種自動(dòng)修復(fù)補(bǔ)丁的方法,他們編寫了一種計(jì)算機(jī)算法,該算法可以根據(jù)一種叫做電阻抗特性來引導(dǎo)吸管對(duì)準(zhǔn)一個(gè)細(xì)胞。

  這一方法也體現(xiàn)出了此前手動(dòng)探尋細(xì)胞位置是多么困難,因?yàn)榧词故抢盟惴?,也是通過計(jì)算機(jī)不斷的嘗試和計(jì)算來逼近最終的位置。具體過程就是,如果周圍沒有細(xì)胞,電流會(huì)降低,阻抗也會(huì)降低,尖端就會(huì)移動(dòng),當(dāng)尖端到達(dá)一個(gè)細(xì)胞時(shí),電流就不會(huì)流動(dòng),阻抗隨之迅速增高,從而計(jì)算機(jī)就可以讓尖端迅速鎖定細(xì)胞位置。

  當(dāng)移液管的尖端鎖定位置后,它就停在細(xì)胞表面,然后利用真空泵通過吸力將膜與尖端形成封閉空間,然后,透過膜的電極會(huì)記錄細(xì)胞內(nèi)部的電位活動(dòng)。


  雖然這項(xiàng)技術(shù)已經(jīng)達(dá)到了很高的精度,但它仍然無法用于鎖定特定的目標(biāo)細(xì)胞。為了實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的定向操作,研究人員開始嘗試結(jié)合自動(dòng)圖像引導(dǎo)技術(shù),手動(dòng)完成操作。但值得注意的是,此處移液管的尖端進(jìn)入大腦后,附近的細(xì)胞是會(huì)自動(dòng)移動(dòng),故而手動(dòng)操作十分艱難。

  于是基于與多種成像技術(shù)的結(jié)合,研究人員又提出了一種算法,該算法將移液管移動(dòng)到大約25微米的目標(biāo)細(xì)胞內(nèi)。為了實(shí)現(xiàn)這一更高的精度,系統(tǒng)將圖像技術(shù)與利用阻抗特性的技術(shù)結(jié)合在一起。

  隨后研究人員用雙光子顯微鏡對(duì)細(xì)胞進(jìn)行成像,然后利用脈沖激光將紅外線送入大腦,讓被設(shè)計(jì)用來表達(dá)熒光蛋白的細(xì)胞變亮,以便于追蹤和識(shí)別。

  現(xiàn)在,利用這種最新的方法,研究人員能夠成功鎖定目標(biāo)細(xì)胞,成功率達(dá)到20%。這與訓(xùn)練有素的科學(xué)家在人工操作過程中的表現(xiàn)相當(dāng)。

  總結(jié)

  伴隨著腦機(jī)接口技術(shù)的發(fā)展與生物科技的持續(xù)升溫,這一研究方法將成為關(guān)鍵性基礎(chǔ)技術(shù),為特定神經(jīng)元行為的深入研究鋪平了道路。此外,讓計(jì)算機(jī)或是機(jī)器人來替代學(xué)生,減免學(xué)生在重復(fù)工作上的時(shí)間耗費(fèi),無疑是一項(xiàng)極大的進(jìn)步。同時(shí)該項(xiàng)研究的計(jì) 算機(jī)錄像也十分便于共享研究,某種程度上實(shí)現(xiàn)了資源的整合。該技術(shù)也將極大促進(jìn)醫(yī)學(xué)領(lǐng)域?qū)o解疾病(如阿爾茨海默病或精神分裂癥等)的研究。

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