2022
08/30
相关创新主体

创新背景

2015年,Boyden的实验室开发了一种使用普通光学显微镜生成高分辨率脑组织图像的方法。他们的技术依赖于在成像前对组织进行扩张,从而使他们能够以大约60纳米的分辨率对组织进行成像。以前,这种成像只能通过非常昂贵的高分辨率显微镜,也就是超分辨率显微镜来实现。

 

创新过程

来自麻省理工学院、加州大学伯克利分校、霍华德·休斯医学研究所和哈佛医学院/波士顿儿童医院的研究人员开发了一种新方法,能够以前所未有的分辨率和速度对大脑进行成像。利用这种方法,他们可以定位单个神经元,追踪它们之间的连接,并在大容量的脑组织中观察神经元内的细胞器。这项研究成果于2019年1月17日发表于《科学》杂志上。

这项新技术结合了一种扩大脑组织的方法,使其能够以更高的分辨率成像,并结合了一种被称为晶格光片显微镜的快速三维显微镜技术。研究人员表明,他们可以使用这些技术对果蝇的整个大脑以及老鼠大脑的大部分进行成像,速度比以前快得多。

大规模成像

分别追踪果蝇大脑右半球的多巴胺能神经元,支配扇形体(绿色)、椭球体(品红)和结节体(绿色)

在这项新研究中,研究团队将膨胀显微镜与晶格光片显微镜相结合。这项技术是贝齐格几年前开发的,它有一些关键的特点,使其成为与膨胀显微镜相匹配的理想方法:它可以快速地对大样本进行成像,而且比其他荧光显微镜技术诱导的光损伤要小得多。

对扩大的组织样本进行成像会产生大量的数据,每个样本高达几十tb。因此研究人员还必须设计出高度并行的计算图像处理技术,将数据分解成更小的块,分析它,然后把它重新拼接成一个连贯的整体。

研究人员通过对小鼠体感皮层的神经元层进行成像,将组织体积扩大四倍,证明了他们的新技术的实力。他们重点研究了一种名为锥体细胞的神经元,这是神经系统中最常见的兴奋性神经元之一。为了定位这些神经元之间的突触或连接,他们标记了在细胞的突触前和突触后区域发现的蛋白质。这也让他们能够比较大脑皮层不同部位的突触密度。

使用这种技术,还可以在短短几天内分析数百万个突触。研究团队统计了整个皮层的突触后标记簇,看到了皮层不同层突触密度的差异,如果使用电子显微镜,这可能需要数年时间才能完成。

此外,研究人员还研究了不同神经元的轴突髓鞘化模式。髓磷脂是一种脂肪物质,它能隔离轴突,而髓磷脂的破坏是多发性硬化症的标志。研究人员能够计算轴突不同节段的髓磷脂涂层的厚度,他们测量了髓磷脂之间的间隙,这很重要,因为它们有助于传导电信号。以前,这种髓磷脂追踪需要人类注释人员几个月到几年的时间才能完成。

这项技术也可以用来成像神经元内的微小细胞器。在这项新研究中,研究人员识别了线粒体和溶酶体,他们还测量了这些细胞器形状的变化。

果蝇大脑成像

研究团队对果蝇的整个大脑进行了成像

研究人员证明,这项技术也可以用于分析其他生物体的脑组织;他们用它对果蝇的整个大脑进行了成像,果蝇的大脑有罂粟种子那么大,包含了大约10万个神经元。

在这一组实验中,他们追踪了横跨几个大脑区域的嗅觉回路,对所有多巴胺能神经元进行了成像,并计算了大脑中所有突触的数量。通过比较多种动物,他们还发现每种动物嗅觉回路中突触扣的数量和排列方式存在差异。

在未来的工作中,Boyden设想这项技术可以用于追踪控制记忆形成和回忆的电路,研究感官输入如何导致特定的行为,或者分析情绪如何与决策相关联。这些问题的规模都是传统技术无法回答的。

 

创新关键点

该研究团队结合使用晶格光片显微镜及膨胀显微镜技术,开发了一种能够以更高的分辨率和速度对大脑进行成像的新方法,可以在不失去生物分子纳米级结构的情况下进行大规模成像。

智能推荐

  • 医学影像学创新 | 利用功能性磁共振成像技术开发婴儿扫描仪

    2022-08-29

    研究团队开发了一种专门为婴儿设计的扫描仪,创新性地利用功能性磁共振成像(fMRI)技术,从婴儿身上扫描到了以往难以达到的大量数据,这项技术将推动整个领域的发展。

    涉及学科
    涉及领域
    研究方向
  • 生物医学创新 | 创新利用“双轴法”增加OCT在生物组织中的视野深度

    2022-09-28

    杜克大学的生物医学工程师展示了一种增加光学相干断层扫描(OCT)对皮肤下结构成像的深度的新方法——双轴法。

    涉及学科
    涉及领域
    研究方向
  • AI+医学影像学 | 结合硬件创新和机器学习算法可揭示大脑的飞速活动

    2022-09-28

    杜克大学的生物医学工程师开发了一种方法,可以实时扫描和成像小鼠大脑内的血流和氧气水平,其分辨率足以同时查看单个血管和整个大脑的活动。

    涉及学科
    涉及领域
    研究方向
  • 人工智能支持医生识别食管癌变组织

    2022-08-01

    UCL和衍生公司Odin Vision的专家与UCLH的临床医生合作,使用人工智能(AI)来帮助检测食管癌的早期迹象。

    涉及学科
    涉及领域
    研究方向