20170531 36KR:脑科学研究需要更强大的仪器,北大公布“新一代微型化双光子荧光显微镜”研发成果

  
 石亚琼 ? 2017-05-31 ? 早期项目

      成像技术一直是推动声明科学进步的主要动力。历史上,X射线、全息照相法、MRI核共振成像、超高分辨率显微成像技术都获得了Nobel奖。

  进入新千年,脑科学研究成为热点。工欲善其事,必先利其器。若要更好的探索人类大脑,就必须有更好的仪器与工具。目前,各国脑科学计划的一个核心方向就是打造用于全景式解析脑连接图谱和功能动态图谱的研究工具。 其中,如何打破尺度壁垒,整合微观神经元和神经突触活动与大脑整 体的活动和个体行为信息,是领域内亟待解决的一个关键挑战。 

  近日,自然杂志子刊 Nature Methods 发布了来自于中国在这方面的研究进展。该论文主要展示了《超高时空分辨微型化双光子在体显微成像系统》的研究成果——新一代高速高分辨微型化双光子荧光显微镜成功研制,并获取了小鼠在自由行为过程中大脑神经元和神经突触活动清晰、稳定的图像。 

  该研究成果源自于国家自然科学基金委员会计划局组织的国家重大科研仪器设备研制专项,当时共有9个项目入选。北京大学程和平院士主导的《超高时空分辨微型化双光子在体显微成像系统》就是其中之一,当时也获得了7200万元的经费支持。 

  过去三年,北京大学分子医学研究所、信息科学技术学院、动态成像中心、生命科学学院、工学院,联合中国人民解放军军事医学科学院组成跨学科团队,完成了的这一研发工作。团对成功研制新一代高速高分辨微型化双光子荧光显微镜,并获取了小鼠在自由行为过程中大脑神经元和神经突触活动清晰、稳定的图像。研究论文201612月提交,2017529日正式在自然杂志子刊 Nature Methods 发布。 

  根据官方提供的信息,产品相比单光子激发,双光子激发具有良好的光学断层、更深的生物组织穿透等优势,其横向分辨率达到 0.65μm,成像质量可达商品化大型台式双光子荧光显微镜水平,并优于美国所研发的微型化宽场显微镜。该显微镜采用双轴对称高速微机电系统转镜扫描技术,成像帧频已达 40Hz(256*256 像 素),同时具备多区域随机扫描和每秒 1 万线的线扫描能力。 

  此外, 采用自主设计可传导 920nm 飞秒激光的光子晶体光纤,该系统首次实现了微型双光子显微镜对脑科学领域最广泛应用的指示神经元活动的荧光探针( GCaMP6)的有效利用。  

  同时采用柔性光纤束进行 荧光信号的接收,解决了动物的活动和行为由于荧光传输光缆拖拽而 受到干扰的难题。未来,与光遗传学技术的结合,可望在结构与功能 成像的同时,精准地操控神经元和神经回路的活动。 

  值得一提的是,该显微镜重仅 2.2 克,可在小动物头部颅窗上,实时记录数十个神经元、上千个神经突触的动态信号;在大型动物上,还有望实现多探头佩戴、多颅窗不同脑区的长时程观测。 

  之所以说这一研究成果意义重大,主要是因为它为脑科学、人工智能学科的研究提供了重要的高端仪器。具体来说,微型双光子荧光显微成像技术改变了在自由活动动物中观察细胞和亚细胞结构的方式,可用于在动物觅食、哺乳、跳台、打斗、嬉戏、睡眠等自然行为条件下,或者在学习前、学习中和学习后,长时程观察神经突触、神经元、神经网络、远程连接的脑区等多尺度、多层次动态变化。 

(注:本图形象的表述了这一研发成果的意义) 

 

  事实上,成像技术一直是推动生命科学进步的主要动力。历史上,X射线、全息照相法、CT计算机断层成像、电子显微镜、MRI核共振成像、超高分辨率显微成像技术都推动了科学技术的进步,也都获得了Nobel奖。 

  在今天的发布会之前,该成果在 2016 年底美国神经科学年会、2017 5 月冷泉港亚洲脑科学专题会议上报告后,得到包括多位诺贝尔奖获得者在内的国内外神经科学家的认可。冷泉港亚洲脑科学专题会议主席、美国著名神经科学家加州大学洛杉矶分校的 Alcino J Silva 教授认为,这款显微镜将改变我们在自由活动动物中观察细胞和亚细胞结构的方式……系统神经生物学正在进入一个新的时代,即通过对细胞群体中可辨识的细胞和亚细胞结构的复杂生物学事件进行成像观测,从而更加深刻地理解进化所造就的大脑环路实现复杂行为的核心工程学原理。 

  这项技术研发成功的同时,团队也成立了一家叫做超维景的公司,并获得了来自协同创新基金、中科创星(西科天使)的融资,公司将会在符合北大政策的前提下,由北大支持进行商业化推广。团队接下来的重心仍是技术迭代、新产品研发。 

  36氪也在会后采访了投资方中科创星的创始合伙人米磊。米磊告诉36氪,中科创星一直致力于投资、孵化硬科技企业,在2016年投资了超维景;当前人类对人脑的了解远远不够,包括深度学习在内的很多人工智能技术都是建立在仿生的基础之上,而超维景目前正在做的事情正是这样的人工智能基础设施。 

 

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