清華新聞網(wǎng)5月22日電 全腦跨模態(tài)分析已經(jīng)成為理解大腦運(yùn)轉(zhuǎn)機(jī)制和神經(jīng)系統(tǒng)疾病發(fā)病機(jī)理的前沿研究手段。近年來(lái)，熒光顯微光學(xué)斷層成像（fMOST）與光片熒光顯微鏡（LSFM）結(jié)合各種組織透明化技術(shù)，已經(jīng)成為廣泛使用的全腦三維熒光成像技術(shù)，尤其在神經(jīng)環(huán)路研究中。然而，這些技術(shù)在大尺寸樣本成像、高通量全腦三維成像以及整合多組學(xué)分析等應(yīng)用場(chǎng)景下存在一定的局限性。
為解決上述問(wèn)題，清華大學(xué)電子工程系、北京智源人工智能研究院與清華大學(xué)生命學(xué)院IDG麥戈文腦研究院合作設(shè)計(jì)搭建了一種全新的基于光聲斷層成像技術(shù)的全腦三維成像平臺(tái)（PATTERN），能夠?qū)崿F(xiàn)大視野、快速及高靈敏度的全腦熒光成像，且能完好保持成像樣本的原始物化特征和生物活性。該設(shè)計(jì)以PATTERN作為高兼容技術(shù)橋梁，研究者實(shí)現(xiàn)了對(duì)單一個(gè)體的跨模態(tài)全腦三維分析，包括與功能核磁共振成像（fMRI）、高精度全腦熒光成像以及空間轉(zhuǎn)錄組相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了個(gè)性化的全腦跨模態(tài)數(shù)據(jù)整合與聯(lián)合分析，為其他腦分析技術(shù)提供了一種兼容性極強(qiáng)的三維熒光分析策略。
該研究提出一系列創(chuàng)新，包括：利用光聲信號(hào)漂白的時(shí)域特征進(jìn)行高靈敏度熒光蛋白識(shí)別；采用多視角融合的成像策略獲得三維各向同性分辨率；利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)去除偽影提升信號(hào)的可靠性。PATTERN提供了一種新的光學(xué)方法來(lái)可視化全腦的熒光表達(dá)模式與神經(jīng)投射結(jié)構(gòu)，具有樣品制備與成像過(guò)程無(wú)損、成像速度快、成像視野大的特點(diǎn)。
視頻1：PATTERN成像流程與原理示意
視頻2：多物種的PATTERN全腦成像
利用PATTERN技術(shù)，研究人員實(shí)現(xiàn)了對(duì)小鼠、大鼠、雪貂和狨猴等多種動(dòng)物的腦樣本進(jìn)行三維全腦成像與腦區(qū)結(jié)構(gòu)的定量形態(tài)分析。進(jìn)一步地，利用PATTERN成像視野大的優(yōu)勢(shì)，研究者可以對(duì)完整的小鼠中樞神經(jīng)系統(tǒng)進(jìn)行直接成像，在取出樣品的30分鐘內(nèi)即可完成成像的全過(guò)程，獲得全神經(jīng)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)信息與熒光信號(hào)分布。如圖1所示，研究者展示了不同顏色熒光蛋白在大腦中的分布，清晰觀(guān)測(cè)到從運(yùn)動(dòng)皮層向脊髓的對(duì)向投射的結(jié)構(gòu)特征，并通過(guò)對(duì)樣本進(jìn)行切片，在常規(guī)光學(xué)顯微鏡下驗(yàn)證了結(jié)果的正確性。
圖1.基于PATTERN技術(shù)實(shí)現(xiàn)的運(yùn)動(dòng)皮層向脊髓投射的雙色三維成像
對(duì)單一個(gè)體的個(gè)性化多模態(tài)聯(lián)合分析對(duì)各模態(tài)之間的兼容性以及最小化樣品的損傷提出很高要求。PATTERN成像能夠完整保留樣品的生物生理特征，在獲得三維光聲圖像之后，樣品可以按照常規(guī)流程進(jìn)行后續(xù)的生理生化分析。研究者展示了利用PATTERN成像結(jié)合空間轉(zhuǎn)錄分析的案例：利用外源表達(dá)AVV病毒載體，對(duì)小鼠海馬體局部神經(jīng)元敲低了對(duì)長(zhǎng)期記憶形成非常重要的早期即刻基因c-fos的表達(dá)，進(jìn)而聯(lián)合PATTERN提供的三維熒光信息，和空間轉(zhuǎn)錄組分析獲得的不同海馬體亞區(qū)的基因表達(dá)特征，可以更輕松地對(duì)操縱區(qū)域與未操縱區(qū)域在學(xué)習(xí)前后的基因表達(dá)水平進(jìn)行可視化。這一方面驗(yàn)證了與相關(guān)研究的高度一致性，另一方面還可以分析三維空間距離對(duì)不同亞區(qū)記憶相關(guān)基因表達(dá)的影響。通過(guò)結(jié)合不同生物分子的熒光指示物，可以利用PATTERN在三維空間中探究特定分子和不同位置神經(jīng)元基因表達(dá)模式的關(guān)系，為多尺度、個(gè)性化理解大腦的功能與疾病提供全新的視角。
圖2.基于PATTERN的全腦三維熒光成像與空間轉(zhuǎn)錄組聯(lián)合分析
5月18日，相關(guān)研究成果以“用于全腦跨模態(tài)個(gè)體分析的時(shí)間編碼重建光聲斷層成像”（Photoacoustic Tomography with Temporal Encoding Reconstruction（PATTERN）for Cross-Modal Individual Analysis of the Whole Brain）為題，發(fā)表于《自然·通訊》（Nature Communications）。
清華大學(xué)電子工程系博士后陳譽(yù)文、2021級(jí)電子工程系博士生羅研，清華大學(xué)生命科學(xué)學(xué)院、清華IDG麥戈文腦研究院博士生楊皓宇、牛藝鈞為論文共同第一作者；清華大學(xué)電子工程系副教授馬騁，北京智源人工智能研究院類(lèi)腦模型組研究員雷博為論文共同通訊作者。清華大學(xué)生命科學(xué)學(xué)院時(shí)松海教授及課題組、鐘毅教授及課題組為研究作出了重要貢獻(xiàn)。研究得到國(guó)家自然科學(xué)基金、科技創(chuàng)新2030、新一代人工智能?chē)?guó)家科技重大專(zhuān)項(xiàng)、清華大學(xué)佛山先進(jìn)制造研究院電子信息器件與系統(tǒng)聯(lián)合研究中心、清華大學(xué)自主科研計(jì)劃前沿交叉專(zhuān)項(xiàng)基金、清華-北大生命聯(lián)合中心、清華大學(xué)精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)研究院、清華大學(xué)智慧醫(yī)療研究院等的資助。
論文連接：
https://doi.org/10.1038/s41467-024-48393-z
供稿：電子系
題圖設(shè)計(jì)：金婭辰
編輯：李華山
審核：郭玲
