《前沿 | 中国科学院脑智卓越中心:三维神经网络高速电压成像》

  • 来源专题:光电情报网信息监测服务平台
  • 编译者: 胡思思
  • 发布时间:2024-10-10
  • 2024年10月8日,《Nature

    Methods》期刊在线发表了题为《Volumetric Voltage Imaging of Neuronal Populations in Mouse Brain by

    Confocal Light Field Microscope》的研究论文。该研究由中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心(神经科学研究所)王凯研究组完成。研究团队开发了一种新型三维光场显微成像技术,显著提升了神经元电压光学成像的通量。这项技术能够对小鼠脑三维神经网络中数百神经元的膜电位进行高速同步记录,为深入解析神经网络的信息处理机制提供了新的有力工具。

    对大脑工作原理的解析离不开对神经元进行功能活动的记录。神经元通过细胞膜电位的变化来编码和传递信息,传统电生理技术主要通过在大脑中插入不同形态和功能的电极来检测神经元微弱的电信号,这些技术的发展在历史上极大推动了神经科学的进步。近年来,结合功能荧光探针和光学成像的神经元功能光学成像技术在神经科学研究中引发了一场技术革命。与传统电生理技术相比,光学功能成像技术具有通量高、非侵入和分子特异性高等优点。然而,由于直接对神经元膜电位进行功能光学成像面临诸多技术挑战,目前研究人员普遍选择通过光学检测神经元的胞内钙离子浓度来间接获得神经元的激活状态。然而,这项技术缺乏解析单个动作电位的时间分辨率,也无法准确记录神经元阈下膜电位的变化,在深入解析神经信号处理机制等方面存在不足。因此,开发能够对神经元膜电位进行大规模光学记录的新技术一直是神经科学研究的长期愿景和技术前沿。

    相比于钙离子成像,电压成像的速度提升近100倍。这不仅要求图像采集速率提高100倍,还对在有限的荧光信号中高效捕捉微弱的电压信号提出了极高的要求,给电压敏感荧光探针和光学成像技术带来了巨大的挑战。目前,最高通量的电压光学记录主要通过宽场荧光显微镜对小鼠脑浅表神经元进行成像来实现,但其穿透深度小、效率低、通量有限等缺点限制了其在神经科学研究中的广泛应用。

    为了提高电压成像的通量,并实现对三维神经网络的同步成像,研究团队开发了基于三维光场成像技术的电压成像新方法。三维光场显微镜是一种高度并行化的成像技术,能够在一次相机曝光中对三维体进行同时成像。王凯研究组长期致力于光场成像新技术的开发,并将其应用于神经科学研究:研究团队曾发明拓展视场光场显微镜,首次实现自由行为斑马鱼的全脑神经元钙离子功能成像(Cong et al., eLife 2017);并进一步创新提出广义共聚焦原理,发明共聚焦光场显微成像技术,实现小鼠脑神经元和三维血管网络循环血细胞的快速成像(Zhang et al., Nature Biotechnology 2021)。虽然光场成像的高速成像能力对电压成像具有天然优势,但仍面临光效率低,速度与视场的矛盾,以及连续成像能力不足等问题。为此,研究团队逐一攻克这些技术难题,首次实现大范围神经元群体的三维电压成像。

    首先,光场成像需要一个高灵敏度、大靶面的相机来同时记录多个视角的投影图像。然而,由于相机的数据带宽受限,大靶面相机的帧率无法满足电压成像的速度需求。为此,研究团队提出通过降低采集图像的动态范围来换取更高的帧率。通常,电压成像需要较高的动态范围来捕捉高基线上微弱变化的信号。但研究团队采用广义共聚焦原理(Zhang et al., Nature Biotechnology 2021),高选择性滤除背景来降低信号基线,并有效整合多个视角的信息,实现了利用低动态范围的相机来高效捕捉微弱的电压信号。

    进一步地,由于电压成像信号微弱,极易淹没在噪声中。为了最大限度降低系统的噪声,研究团队系统性地研究了光场成像中的噪声来源,发现激光光源的强度噪声,扫描振镜的同步噪声以及动物血液流动导致的激光散斑噪声都显著降低了电压成像的信噪比。为了克服这些难题,研究人员创新地提出基于单振镜双面扫描的共聚焦光场成像技术,结合高数值孔径的光照明策略和新数据处理方法,有效将系统噪声降低至泊松噪声理论极限。

    最后,为了最大化荧光信号的捕获效率,实现长时程持续电压成像,研究团队优化了系统的光学效率。通过自主设计定制密集排列的微透镜阵列,并最小化光学元件的数量,系统的通光效率比前期工作提高约3倍。

    研究团队将这些关键创新有机整合在新型共聚焦光场显微镜中,实现了对清醒小鼠脑三维视场中(直径800微米,厚度180微米)数百个神经元的电压信号开展同步记录,并以每秒400帧的速度连续成像超过20分钟。至此,新型共聚焦光场显微镜弥补了电压成像在成像通量、信噪比与成像时长上的不足,极大地提升了电压成像的应用范围。为了验证电压成像获取的信号真实可靠,研究团队记录了清醒小鼠初级视皮层中数百个神经元对光栅视觉刺激的反应特性。通过对神经元动作电位发放情况的统计,电压成像成功鉴别出具有不同方向选择性的神经元,且这些具有调谐特征的神经元占比与该区域已知的神经元特性相符。进一步,研究团队对数百个神经元构成的三维神经网络进行了功能连接分析。由于电压成像能够提供神经元的阈下膜电位信息,这一分析在传统钙离子成像和胞外电生理记录实验中无法实现。与膜片钳记录相比,电压成像可在清醒动物中开展,且通量提高约100倍。分析表明,神经元之间同时存在兴奋性和抑制性功能连接,并且在短距离内,抑制性连接强于兴奋性连接。这种兴奋-抑制的连接差异在三维空间上近似垂直于皮层表面的圆柱体。

    总结而言,该研究开发了一种新型三维电压成像新技术,大幅度提高了电压成像的通量,使在清醒动物中进行三维神经网络的功能联接分析成为可能。这一关键技术进步为电压成像技术的广泛应用奠定了基础,为神经科学研究提供了新的有力工具。

  • 原文来源:https://www.nature.com/articles/s41592-024-02458-5
相关报告
  • 《中国科学院报告遴选171个科学研究前沿》

    • 来源专题:中国科学院文献情报制造与材料知识资源中心—领域情报网
    • 编译者:冯瑞华
    • 发布时间:2021-12-10
    • 8日,中国科学院科技战略咨询研究院、中国科学院文献情报中心与科睿唯安联合发布《2021研究前沿》报告和《2021研究前沿热度指数》报告。《2021研究前沿》报告遴选展示了当前自然科学与社会科学的11个高度聚合的大学科领域中较为活跃或发展迅速的110个热点前沿和61个新兴前沿,较为客观地反映了相关学科的发展趋势。   报告显示,在11大学科领域的110个热点前沿和61个新兴前沿中,美国研究前沿热度指数排名第一的前沿数为81个,占全部171个前沿的47.37%;中国排名第一的前沿数为65个,占38.01%。   在新冠疫情背景下,研究前沿中,新冠肺炎疫情相关研究在临床医学与生物科学领域占据绝对重要的地位。以新冠肺炎病例临床特征为代表的热点前沿在临床医学领域中占据Top10中6个席位,形成了如新型冠状病毒感染导致脏器损伤及并发症、新型冠状病毒疫苗研发等9大前沿群。在生物科学领域,新型冠状病毒的致病机理研究、瑞德西韦抑制冠状病毒的机制研究等占据主流,8个新兴前沿涉及新型冠状病毒研究。   此外,新冠相关研究与其他学科领域紧密结合,形成了其他领域的热点与新兴前沿,例如化学与材料科学领域的化学传感器在新型冠状病毒检测中的应用,信息科学领域的利用科学影响检测和诊断新冠肺炎的深度神经网络研究,心理学领域的新冠肺炎恐惧量表的心理测量评估。当今世界科技发展多点突破、交叉汇聚的总体趋势愈加清晰。   中国科学院科技战略咨询研究院院长潘教峰表示,发布《2021研究前沿》是中国科学院发挥好国家高端科技智库功能,把握世界科技发展大势的重要举措。   《2021研究前沿热度指数》在《2021研究前沿》基础上,评估了中国、美国、英国、德国、法国和日本等国家在上述研究前沿中的表现。报告显示,2021年,在11大学科领域整体层面,美国仍最为活跃;中国继续稳居第二,而且与美国的差距进一步缩小;英国、德国和意大利分别列第三、第四和第五。在11个大学科领域中,中国在7个领域的研究前沿热度指数得分全球第一,美国在其他4个领域排名第一。
  • 《中国科学院海洋研究所发布国际首套全球大洋海水三维pH格点数据集》

    • 来源专题:中国科学院文献情报系统—海洋科技情报网
    • 编译者:熊萍
    • 发布时间:2025-03-24
    • 近日,中国科学院海洋研究所宋金明团队在《Earth System Science Data》期刊发表了国际首套基于机器学习的月平均全球大洋海水三维pH格点数据集,该数据集具有全球大洋1°×1°分辨率,覆盖大洋0~2000米(41层),时间跨度为1992年至2020年。 海洋持续吸收大气CO2导致的海水酸化作为当前海洋面临的主要环境问题之一而备受关注。海洋酸化会对海洋生物和生态环境产生系统影响,导致海洋生态系统发生显著变化,准确评估海洋酸化状况对于探究海洋生物对海水pH变化的响应和全球海洋吸收二氧化碳能力的未来变化至关重要。然而,目前观测数据的不均衡严重限制了人们对全球大洋酸化的了解,特别是缺乏表层海水以下长期、连续和高覆盖率的海水pH数据。为了更加准确地评估全球大洋酸化状况,宋金明研究团队采用了逐步前反馈神经网络算法(Stepwise FFNN),基于全球海洋数据分析计划(GLODAP)观测数据构建海水pH与环境参数间的非线性关系,获得了近30年来的月平均全球大洋海水三维pH格点数据集。 相比国际上目前仅限于表层海水的pH同类产品,该研究获取的pH格点数据集将海水深度扩展到2000米,技术层面存在的优势包括:1)根据pH变化和影响因素将全球大洋进行分区,在不同的区域用逐步前反馈算法来筛选和pH最相关的环境参数,使用的输入参数更能反映pH影响因素的区域差异,显著提高了格点数据集的区域准确度。2)利用观测数据基于交叉边界的分区最优插值,可更准确地构建格点数据集,这种方法与以往国内外海洋化学参数格点数据构建相比体现出了显著的优势。3)使用年际交叉验证法和定点连续观测站的独立验证,更好地避免了神经网络模型过拟合及其对数据准确性评估的影响,可更加合理地评估和验证pH格点数据的准确性。 该格点数据集扩展了对大洋不同深度酸化状况以及进程的系统认识,对探究海洋酸化的生态环境效应乃至全球变化响应意义重大。 海洋研究所钟国荣特别研究助理为论文第一作者,宋金明和李学刚为论文共同通讯作者,王凡、张斌、王彦俊等为共同作者。研究得到了国家自然科学基金、国家重点研发计划、崂山实验室项目等课题资助。 pH格点数据集面向全球公开共享,可以通过中国科学院海洋科学数据中心网站(http://dx.doi.org/10.12157/IOCAS.20230720.001)免费获取。 相关论文: Zhong, G., Li, X., Song, J., Qu, B., Wang, F., Wang, Y., Zhang, B., Cheng, L., Ma, J., Yuan, H., Duan, L., Li, N., Wang, Q., Xing, J., and Dai, J.: A global monthly 3D field of seawater pH over 3 decades: a machine learning approach, Earth Syst. Sci. Data, 17, 719–740, https://doi.org/10.5194/essd-17-719-2025, 2025.