机器人系统监控特定的神经元

从活着的大脑神经元内部记录电信号可以揭示有关该神经元功能及其与大脑其他细胞的协调方式的大量信息。但是，执行这种记录非常困难，因此世界上只有少数的神经科学实验室可以这样做。为了使这项技术更广泛地应用，麻省理工学院的工程师们现在已经设计出一种方法，可以使用一种计算机算法来自动化该过程，该算法可以分析显微镜图像并将机器人手臂引导至目标细胞。

这项技术可以让更多的科学家研究单个神经元，并了解它们如何与其他细胞相互作用，从而实现认知，感觉知觉和其他大脑功能。研究人员还可以使用它来了解有关脑部疾病如何影响神经回路的更多信息。

知道神经元如何交流是基础和临床神经科学的基础。我们的希望是，这项技术将使您能够从神经计算或疾病状态的角度观察细胞内部正在发生的事情。”麻省理工学院生物工程与脑与认知科学副教授埃德·博伊登(Ed Boyden)说道。麻省理工学院媒体实验室和麦戈文脑科学研究所的成员。

博伊登(Boyden)是该论文的高级作者，该论文发表在《神经元》(Neuron)杂志上 。该论文的主要作者是麻省理工学院的研究生Ho-Jun Suk。

精确指导

30多年来，神经科学家一直在使用一种称为膜片钳的技术来记录细胞的电活动。这种方法涉及到使一个细小的空心玻璃移液管与神经元的细胞膜接触，然后在膜上开一个小孔，通常需要一个研究生或博士后几个月才能学习。学会在活的哺乳动物大脑中的神经元上执行此操作更加困难。

膜片钳夹有两种类型：“盲法”(非图像引导)方法，这种方法的局限性是因为研究人员无法看到细胞的位置，只能从移液器首先遇到的任何细胞中进行记录，以及一种图像引导的方法。允许将特定的细胞作为目标。

五年前，Boyden及其在MIT和Georgia Tech的同事(包括合著者Craig Forest)设计了一种使盲目式补丁补丁自动实现的方法。他们创建了一种计算机算法，该算法可以基于对称为电阻抗的属性的测量来将移液器引导至细胞，这反映了电流从移液器中流出的困难程度。如果周围没有电池，则电流流动且阻抗低。当尖端碰到电池时，电流也不会流动，阻抗也会上升。

移液器一旦检测到细胞，便可以立即停止移动，防止其刺穿膜。然后，真空泵施加吸力以与细胞膜形成密封。然后，电极可以穿透膜以记录细胞的内部电活动。

研究人员使用这种技术获得了很高的准确度，但仍不能用于靶向特定细胞。博伊登说，对于大多数研究而言，神经科学家都有他们想学习的特定细胞类型。

“这可能是自闭症受损的细胞，或者是精神分裂症发生改变的细胞，或者是存储记忆时活跃的细胞。这就是您想知道的单元，”他说。“在找到有趣的细胞之前，您不希望修补一千个细胞。”

为了实现这种精确的目标定位，研究人员着手使图像引导的膜片钳制自动化。这种技术很难手动执行，因为尽管科学家可以通过显微镜看到目标神经元和移液管，但他或她必须补偿当移液管进入大脑时附近细胞会移动这一事实。

Suk说：“这几乎就像试图击中大脑内部的活动目标，这是一个脆弱的组织。” “对于机器而言，这很容易，因为它们可以跟踪细胞的位置，可以自动移动显微镜的焦点，并且可以自动移动移液器。”

通过结合几种成像处理技术，研究人员提出了一种算法，可将移液器引导至目标细胞的约25微米范围内。到那时，系统开始依赖图像和阻抗的组合，与单独的任何一个信号相比，该组合在检测移液器和目标细胞之间的接触时更加准确。

研究人员使用双光子显微镜对细胞成像，这是一种常用技术，该技术使用脉冲激光将红外光发送到大脑中，照亮已经被设计用来表达荧光蛋白的细胞。

使用这种自动方法，研究人员能够成功地从两种类型的细胞中进行靶向和记录，一类是在其他神经元之间传递信息的中间神经元，还有一组称为锥体细胞的兴奋性神经元。他们取得了大约20%的成功率，这与训练有素的人工完成该过程的科学家的表现相当。

展开电路

这项技术为深入研究特定神经元的行为铺平了道路，这可以揭示它们的正常功能以及它们在阿尔茨海默氏症或精神分裂症等疾病中的表现。例如，研究人员在本文中研究的中间神经元以前与阿尔茨海默氏症有关。在最近由麻省理工学院皮克尔学习与记忆研究所所长蔡礼辉(Li-Huei Tsai)领导，与博伊登(Boyden)合作进行的小鼠研究中，据报道，在海马中枢神经元中诱导特定频率的脑电波振荡可能会有所帮助清除与阿尔茨海默氏病患者相似的淀粉样斑块。

“您真的很想知道这些细胞中正在发生什么，”博伊登说。“它们是否向特定的下游细胞发出信号，然后有助于治疗结果?大脑是一个回路，要了解回路的工作原理，您必须能够监控回路中的各个组件，而它们仍在起作用。”

这种技术还可以研究神经科学中的基本问题，例如在大脑做出决定或回忆记忆时各个神经元如何相互作用。

哈佛医学院神经生物学教授贝尔纳多·萨巴蒂尼(Bernardo Sabatini)说，他有兴趣将这种技术应用于他的实验室，在那里学生们花费大量时间记录实验室培养皿中生长的神经元的电活动。

萨巴蒂尼(Sabatini)说：“让非常聪明的学生来完成机器人可以完成的繁琐任务是很愚蠢的。” “我很高兴机器人可以做更多的实验，因此我们可以专注于实验的设计和解释。”

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