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新成像和虚拟重建技术实现大脑复杂性视图

时间:2023-08-12 21:11来源:medicalxpress 作者:未知 点击: 193次
大规模合作产生前所未有的 "实时 "大脑复杂性视图
奥地利科学技术研究所
LIONESS redefines brain tissue imaging
 
a: 复杂的神经元环境 b: LIONESS 可以对样本进行成像和重建,从而阐明活体脑组织中的许多动态结构和功能。图片来源:© Johann Danzl
脑组织可以说是科学家们处理过的最复杂的组织样本之一。人脑中蕴含着难以估量的信息量,是最精密的计算设备,拥有约 860 亿个神经元网络。
 
了解这种复杂性是一项艰巨的任务,因此,要取得进展,就需要有技术来揭示大脑在微观尺度上发生的微小而复杂的相互作用。因此,成像技术是神经科学的一个有利工具。
 
奥地利科学技术研究所(ISTA)的约翰-丹兹尔(Johann Danzl)研究小组开发的新成像和虚拟重建技术是大脑活动成像技术的一大飞跃,并被恰当地命名为 LIONESS--实时信息优化纳米镜成像饱和分割技术。他们的研究成果已发表在《自然-方法》(Nature Methods)杂志上。
 
LIONESS 是一个对活脑组织进行成像、重建和分析的管道,其全面性和空间分辨率是迄今为止无法实现的。
 
"有了 LIONESS,我们第一次有可能对活脑组织进行全面、密集的重建。第一作者 Philipp Velicky 说:"通过对组织进行多次成像,LIONESS 让我们能够观察和测量大脑中动态的细胞生物学过程。"他补充说:"输出结果是细胞排列的三维重建图像,时间是第四维,因为样本可以在几分钟、几小时或几天内成像。
 
有了 LIONESS,神经科学家就能对活体脑组织进行成像,并在不损坏活体样本的情况下获得高分辨率的三维图像。
LIONESS redefines brain tissue imaging
 
LIONESS 可以对样本进行成像和重建,从而阐明活体脑组织的许多动态结构和功能。图片来源:© Julia Lyudchik ISTA
合作和人工智能是关键
LIONESS 的优势在于精良的光学技术和构成其核心的两级深度学习(一种人工智能方法)。第一个层次提高了图像质量,第二个层次识别了密集神经元环境中的不同细胞结构。
 
该管道是丹泽尔小组、比克尔小组、乔纳斯小组、诺瓦里诺小组、ISTA科学服务单位以及其他国际合作者的合作成果。"ISTA的Johann Danzl说:"我们的方法是组建一个充满活力的科学家小组,这些科学家拥有独特的跨学科综合专长,他们携手合作,填补了脑组织分析领域的技术空白。

跨越障碍
以前可以通过电子显微镜获得脑组织的重建图像。这种方法根据样本与电子的相互作用对样本进行成像。尽管电子显微镜能够捕捉几纳米(百万分之一毫米)分辨率的图像,但它要求样本固定在一种生物状态,需要对样本进行物理切片才能获得三维信息。因此,无法获得动态信息。
 
 
重建活体脑组织的管道。利用优化的激光聚焦采集显微镜图像--图像处理(DL)--分割(DL)--三维视觉分析。图片来源:© Johann Danzl
另一种已知的光学显微镜技术可以观察活体系统,并通过 "光学 "切片而不是物理切片来记录完整的组织体积。然而,由于光波产生图像的特性,光显微镜的分辨率受到严重影响。其最佳分辨率为几百纳米,过于粗糙,无法捕捉脑组织中重要的细胞细节。
 
利用超分辨率光学显微镜,科学家们可以打破这一分辨率障碍。这一领域的最新研究成果被称为 "超分辨率阴影成像(SUSHI)",它表明,在细胞周围的空间中涂抹染料分子,并应用获得诺贝尔奖的超分辨率技术 STED(受激辐射损耗)显微镜,可以显示出所有细胞结构的超分辨率 "阴影",从而将它们在组织中可视化。
 
尽管如此,要想通过提高分辨率对整个脑组织进行成像,使其与脑组织复杂的三维结构相匹配,仍然是不可能的。这是因为在提高分辨率的同时,成像光对样本的负荷也很高,这可能会损坏或 "破坏 "微妙的活体组织。
 
这就是 LIONESS 的优势所在,根据作者的说法,LIONESS 是在 "快速、温和 "的成像条件下开发的,因此能保持样本的活力。该技术在提供各向同性超分辨率的同时--即在所有三个空间维度上都同样出色--还能以三维纳米级的解析细节观察组织的细胞成分。
 
在成像步骤中,LIONESS 从样本中收集的信息越少越好。然后进行第一个深度学习步骤,在一个称为 "图像复原 "的过程中填充有关脑组织结构的额外信息。通过这种创新方式,它实现了约 130 纳米的分辨率,同时又足够温和,可以对活脑组织进行实时成像。通过这些步骤,可以进行第二步的深度学习,这次是为了理解极其复杂的成像数据,并以自动化的方式识别神经元结构。
 
 
定位
"Danzl说:"这种跨学科的方法使我们能够打破分辨能力和活体系统光照度方面相互交织的限制,理解复杂的三维数据,并将组织的细胞结构与分子和功能测量结合起来。
 
在虚拟重建方面,Danzl和Velicky与视觉计算专家、ISTA的Bickel小组和哈佛大学Hanspeter Pfister领导的小组合作,他们在自动分割(自动识别组织中细胞结构的过程)和可视化方面贡献了自己的专业知识,ISTA的图像分析科学家Christoph Sommer也提供了进一步的支持。
 
在复杂的标记策略方面,爱丁堡、柏林和国际科学与技术机构的神经科学家和化学家也做出了贡献。这样就可以在功能测量之间架起一座桥梁,即在同一个活体神经元回路中读出细胞结构和生物信号活动。
 
这项工作是通过与 ISTA 的 Jonas 小组合作,对进入细胞的钙离子通量进行成像并测量细胞电活动来完成的。诺瓦里诺小组提供了人脑有机体,这种有机体通常被昵称为迷你大脑,可以模拟人脑的发育过程。作者强调,所有这些都得益于 ISTA 顶尖科学服务部门的专业支持。
 
大脑的结构和活动是高度动态的;其结构随着大脑执行和学习新任务而不断演变。大脑的这一特性通常被称为 "可塑性"。因此,观察大脑组织结构的变化对于揭开其可塑性背后的秘密至关重要。ISTA 开发的新工具通过揭示亚细胞结构并捕捉这些结构如何随时间发生变化,显示出了解脑组织以及潜在的其他器官功能结构的潜力。

(责任编辑:泉水)
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