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科学家使用算法浏览不透明的大脑

导读 试图查明大脑组织块中单个神经元的信号就像试图在浓雾中计数头灯一样。洛克菲勒大学研究人员开发了一种新算法,使这种大脑活动成为焦点

试图查明大脑组织块中单个神经元的信号就像试图在浓雾中计数头灯一样。洛克菲勒大学研究人员开发了一种新算法,使这种大脑活动成为焦点。老鼠神经元发出信号时闪烁的视频使用新算法,科学家们可以观察大量神经组织内单个神经元发出的信号。

在6月26日《自然方法》中描述的研究中,由洛克菲勒大学的Alipasha Vaziri领导的团队使用了一种基于光学显微镜的技术,以空前的速度捕获了老鼠大脑组织内的神经活动。该算法使他们能够在一次记录中查明来自数百个单个神经元的信号。

“我们的目标是通过监视密集互连的三维神经元网络中的动态来更好地了解大脑功能,”神经技术和生物物理学实验室负责人Vaziri说。

为了这项研究,Vaziri和他的同事设计了动物的神经元发出荧光。信号越强,细胞发光越亮。为了捕获这种活动,他们使用了一种称为光场显微镜的技术,其中一系列透镜可从各种角度生成视图。然后将这些图像合并以创建三维渲染。

当用于低头观察老鼠的大脑时,该方法面临一个重大挑战:要同时记录所有神经元的活动,必须同时在相机上捕获其图像。但这很难区分所有细胞发出的信号,因为来自小鼠神经元的光会从周围的不透明组织反射回来。因此,在这种方法和其他类似方法的早期版本中,神经元通常显示为模糊不清的闪烁质量,这对想要了解单个细胞的行为的科学家没有太大帮助。

Vaziri和他的同事设计了一个解决此问题的方法:一种复杂的算法,可以同时捕获单个神经元的位置及其信号的时序。

以这种方式,Vaziri和他的同事在清醒的小鼠中追踪了数百个活跃神经元的精确坐标,这些小鼠在较长的时间内可以选择在定制的跑步机上行走。而且,他们能够在包含多层神经元的大脑三维区域内捕获信号。

通过大大减少生成此类图像所需的时间和计算资源,该算法为更复杂的实验打开了大门。Vaziri说:“现在,根据我们在动物大脑中看到的情况,现在可以实时更改刺激。”

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