機器人系統監視特定的神經元

記錄來自活體大腦神經元內部的電信號可以揭示有關該神經元功能的大量信息以及它如何與大腦中的其他細胞協調。然而，進行這種記錄非常困難，因此世界上只有少數神經科學實驗室能夠做到這一點。

為了使這項技術得到更廣泛的應用，麻省理工學院的工程師現在設計了一種自動化過程的方法，使用計算機算法分析顯微鏡圖像并引導機器人手臂到目標細胞。

這項技術可以讓更多的科學家研究單個神經元，并了解它們如何與其他細胞相互作用，從而實現認知，感知知覺和其他大腦功能。研究人員還可以用它來了解神經回路如何受到腦部疾病的影響。

“了解神經元如何溝通是基礎和臨床神經科學的基礎。我們希望通過這項技術，您可以了解細胞內部，神經計算或疾病狀態，“麻省理工學院生物工程和腦與認知科學副教授Ed Boyden說道。麻省理工學院媒體實驗室和麥戈文腦研究所成員。

博伊登是該論文的高級作者，該論文發表在8月30日出版的“ 神經元”雜志上。該論文的主要作者是麻省理工學院的研究生Ho-Jun Suk。

精確指導

30多年來，神經科學家一直在使用一種稱為膜片鉗的技術來記錄細胞的電活動。這種方法包括將一個微小的空心玻璃移液管與神經元的細胞膜接觸，然后在膜上打開一個小孔，通常需要研究生或博士后幾個月才能學習。學習在活哺乳動物大腦的神經元上進行這項工作更加困難。

有兩種類型的膜片鉗：一種“盲”(非圖像引導)方法，由于研究人員無法看到細胞的位置，只能從移液器首先遇到的任何細胞中進行記錄，因此受到限制，以及圖像引導版本允許特定細胞成為目標。

五年前，麻省理工學院和喬治亞理工學院的Boyden及其同事，包括共同作者克雷格森林，設計了一種自動化盲版鉗片夾的方法。他們創建了一種計算機算法，可以根據稱為電阻抗的屬性測量將移液管引導到細胞 - 這反映了電流從移液管流出的難度。如果周圍沒有電池，電流和阻抗都很低。當尖端撞擊電池時，電流也不能流動，阻抗也會增加。

一旦移液器檢測到細胞，它就可以立即停止移動，防止它穿過細胞膜。然后真空泵施加抽吸以與細胞膜形成密封。然后，電極可以穿透膜以記錄細胞的內部電活動。

研究人員使用這種技術實現了非常高的準確度，但它仍然不能用于靶向特定細胞。Boyden說，對于大多數研究，神經科學家都有他們想要了解的特定細胞類型。

“它可能是一個在自閉癥中受損的細胞，或在精神分裂癥中被改變的細胞，或者在存儲記憶時活躍的細胞。那是你想知道的細胞，“他說。“你不想修補一千個細胞，直到找到一個有趣的細胞。”

為了實現這種精確定位，研究人員開始自動化圖像引導的膜片鉗。這種技術難以手動執行，因為盡管科學家可以通過顯微鏡觀察目標神經元和移液管，但他或她必須補償隨著移液管進入大腦時附近細胞移動的事實。

“這幾乎就像試圖擊中大腦內的移動目標，這是一種精致的組織，”Suk說。“對于機器而言，它更容易，因為它們可以跟蹤細胞的位置，它們可以自動移動顯微鏡的焦點，并且它們可以自動移動移液器。”

通過結合幾種成像處理技術，研究人員提出了一種算法，可以將移液管引導到目標細胞的約25微米范圍內。此時，系統開始依賴于圖像和阻抗的組合，這在檢測移液管和目標細胞之間的接觸方面比單獨的任一信號更準確。

研究人員用雙光子顯微鏡對細胞進行成像，這是一種常用的技術，它使用脈沖激光將紅外光發送到大腦，點亮已經過工程改造以表達熒光蛋白的細胞。

利用這種自動化方法，研究人員能夠成功地從兩種類型的細胞中定位和記錄 - 一類中間神經元，它們在其他神經元之間傳遞信息，以及一組被稱為錐體細胞的興奮性神經元。他們取得了大約20%的成功率，這與手工執行該過程的訓練有素的科學家的表現相當。

解開電路

該技術為深入研究特定神經元的行為鋪平了道路，這可以揭示其正常功能以及它們如何在阿爾茨海默氏癥或精神分裂癥等疾病中出錯。例如，研究人員在本文中研究的中間神經元之前已與阿爾茨海默氏癥相關聯。在最近由麻省理工學院Picower學習與記憶研究所主任Li-Huei Tsai領導并與Boyden合作進行的一項小鼠研究中，據報道，在海馬中間神經元中誘導特定頻率的腦波振蕩可能有助于清除與阿爾茨海默病患者相似的淀粉樣斑塊。

“你真的很想知道那些牢房里發生了什么，”博伊登說。“它們是否向特定的下游細胞發出信號，從而有助于治療結果?大腦是一個電路，為了理解電路是如何工作的，你必須能夠在電路運行時監控電路的元件。“

這項技術還可以研究神經科學中的基本問題，例如當大腦做出決定或回憶記憶時，各個神經元如何相互作用。

哈佛醫學院神經生物學教授貝爾納多薩巴蒂尼說，他有興趣在他的實驗室中使用這種技術，學生們花費大量時間記錄實驗室培養的神經元的電活動。

“讓聰明聰明的學生完成可由機器人完成的乏味任務是很愚蠢的，”沒有參與這項研究的薩巴蒂尼說。“我很樂意讓機器人做更多的實驗，所以我們可以專注于實驗的設計和解釋。”

為了幫助其他實驗室采用新技術，研究人員計劃將他們的方法的細節放在他們的網站autopatcher.org上。

其他合著者包括Ingrid van Welie，Suhasa Kodandaramaiah和Brian Allen。該研究由Jeremy和Joyce Wertheimer，國立衛生研究院(包括NIH單細胞計劃和NIH主任先鋒獎)，HHMI-Simons學院學者計劃和紐約干細胞基金會 - 羅伯森獎資助