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Nature:接入脑细胞的机器

2016.4.18

  请你试想一下:将电极固定在活体动物的脑细胞上并记录其电颤振,这得需要多大的技巧和耐心?神经生物学家Edward Boyden解答说,这项技术就是大名鼎鼎的“全细胞膜片钳”(whole-cell patch-clamping),被奉为“神经科学中最精密的技术”,全球仅有几十个实验室专攻此术。

  不过,研究者们正在试图揭开这项技术神秘的面纱。他们的想法是:将它变为流水线式的自动化技术,使得任何实验室只要利用机器人技术和可下载的源代码,都可能尝试完成。

  弗吉尼亚州阿什本霍华德·休斯医学研究所珍利亚研究园区(Howard Hughes Medical Institute Janelia Research Campus)的神经科学家Karel Svoboda告诉我们,膜片钳的启用为进入神经回路提供了特殊的视角,可以说是一项非常激动人心的技术,只是的确未能得到充分的利用。这也就是将其自动化能够成为确实令人激动万分的研究方向的原因。

  3月3日,美国麻省理工学院(剑桥)(Massachusetts Institute of Technology in Cambridge)的Boyden等人发表了文章,对如何组装和操作全细胞膜片钳自动化系统(此概念在2012年被首次提出)进行了详细的指引。这份指南阐述了Boyden与Craig Forest实验室(Craig Forest,亚特兰大佐治亚理工学院(Georgia Institute of Technology)的一名机械工程师,专攻研究所需的机械自动化)合作所得的最新成果。

  大多数神经记录的过程是这样的:将电极插入细胞间隙,收集神经元之间的电子齐射(electrical volleys)。这种“细胞外记录”可检测输出信号,却无法检出细胞内部的电流活动(决定细胞是否产生兴奋)。于是,能够接入神经元细胞内部的全细胞膜片钳技术就应运而生了。不过,Svoboda表示,虽然这项精细的技术并不难上手,但即便如此,还是有些人无法真正掌握它。

  全细胞膜片钳技术的程序包括:将一支纤细的玻璃吸管(内含带金属丝的电极)推入脑内。其中最常见的是盲法,即研究者在无法看见神经元的情况下完成操作。科学家必须持续地利用压力,以避免大脑物质进入吸管。不过,当电极阻力升高时,意味着附近存在细胞,那么他们就必须在恰好的时机转换成抽吸模式,封接一块紧靠吸管极细尖端的微小神经元细胞膜。当再次迅速抽吸时,研究人员就能在细胞膜上穿出一个细微的小洞,用以记录神经元的活动。若是以错误的角度碰击神经元,那么就会产生错误的压力调节和许多额外的变化,这往往会导致记录脱靶。

  对此,Boyden表示,操作的每个步骤都存在一定的失败率,结果在整个过程中就会产生叠加。据有经验的操作者报道,成功率大约为20%-60%。

  因此,Boyden和Forest决定将这项复杂的技术自动化。他们的机器人目前还不能超越人类专家的技艺,但在小鼠试验中的平均成功率约为33%。这个自动化装置在商用编程平台LabVIEW上运行,只需要研究人员将动物和吸液管定位即可。接着,会有一个计算机程序控制吸液管的内部压力及其穿透脑部的推进。佐治亚州亚特兰大一家名为Neuromatic Devices的公司提供基于Boyden和Forest技术的机器,但并未向《自然》(Nature)披露有关价格或销售额的数据。

  在德克萨斯大学奥斯汀分校(University of Texas at Austin),研究人员也研制了一个类似的自动修补的系统,该系统在MATLAB计算机环境下运行。这个系统在确定开始抽吸的节点时,沿用的程序与前面所述的稍有不同,它当时在小鼠膜片钳细胞试验中的成功率为17%。带领该团队的神经科学家Niraj Desai表示,他希望能够整合更为完善的程序。不过,一些研究者质疑,机器的记录到底能否超越技术最好的人类专家。伦敦大学学院(University College London)的神经科学家Michael Hausser表示,促使人类做出决定的因素可能会比机器能够捕捉到的更为丰富。但他也补充说,这项技术对于新手来说仍然是一个重大利好。也有人提出,机器能够协助各种技术水平的用户完成冗长或复杂的试验,毕竟人类会疲劳,这也是一个受限因素。

  在华盛顿州西雅图的艾伦脑科学研究所(Allen Institute for Brain Science),研究人员创制了一种自动化系统,能够进行更具挑战性的“画面引导”试验协助。在这个版本的系统中,人们不需要在盲目的情况下用吸液管插入神经元中,而是用双光子显微镜来靶标大脑表面的特定神经元。整个过程比“盲”状态下进行膜片钳技术有更多的条件要求,这是因为科学家除了引导吸液管、调整其内部压力之外,还必须不断地进行显微镜对焦。对此,画面引导膜片钳修补技术的一位专家Hausser表示,这项技术之所以臻于完美,是因为能使人们同时拥有“三只手”,必能从中受益。

  这项自动化技术可作出大脑目标区域的3D图像,允许用户用数字化选择想要记录的神经元。然后,装置通过调控锁定的目标,还能操控吸液管进入所需点。当然,目前为止,研究人员仍然还需通过手动来修补细胞,但艾伦研究所的神经科学家及联合小组牵头人Lu Li表示,他们希望,最终能够完全自动化完成整个过程。

  当然,这类自动化系统到底是否能够为神经科学界广泛利用,还需拭目以待。但每一个研制小组都已将代码免费提供给人们下载,它们分别是:Boyden小组:autopatcher.org;Desai小组:clm.utexas.edu/robotpatch;Li小组:GitHub数据库(go.nature. com/sgjpab)。正如Boyden所言,他们的希望,就是能尽可能地帮助更多的人解答关于神经元如何运行的问题。

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