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二号站平台脑声学:神经科学中的随机存取3D显微学

未知

2号站生物学

为什么科学家们想要一平面一平面地可视化神经网络?
 
首先,让我们来看看为什么科学家们想要可视化神经元。电生理学技术使我们能够在单个细胞(同时有限的细胞数量)和网络水平上研究神经信号。然而,在网络级别,我们无法区分信号的空间分布(在细胞级别)。
 
为了获取大脑中最小的元素,需要尽可能大的扫描体积,2号站并达到最高的时间和空间分辨率。多光子显微镜似乎是一个理想的工具。
 
科学家们想要捕捉神经元的活动,不仅仅是单个细胞的活动,而是整个神经网络的活动。
 
然而,传统的双光子成像系统主要在二维平面上工作,而神经元网络则分散在三维空间中。这些显微镜允许你在有限的时间频率内看到数百个神经元,但这只是神经元网络的一个微小快照。
 
此外,神经元网络是三维组织的。因此,能够理解神经元在整个网络中的适当作用将会更加强大。我们的新发明使神经科学家能够在一个三维大脑区域中追踪数千个神经元的活动。
 
当涉及到多光子成像时,Femtonics如何改变游戏?
 
理解大脑计算需要在不同的空间和时间尺度上读出神经活动的方法。此外,不仅需要从单个平面或点进行快速记录,还需要从位于大三维体积中的大神经元群水平进行记录。
 
Femtonics公司开发了一种基于声光(AO)技术的双光子显微镜,称为Femto3D Atlas (Femtonics显微镜发展的巅峰),提供实时三维成像和光刺激。它使科学家能够观察到细胞甚至亚细胞(树突或树突棘)水平上的神经元活动在多个层面上同时发生。我们还可以任意旋转成像平面,找到最佳角度进行实际记录。
 
该技术还允许我们只扫描感兴趣区域的结构,以更快的速度进行测量。您可以可视化的细胞体或树突在高时间和空间分辨率的快速读出神经元和网络活动在三维。这就是这个系统的独特之处。
 
我们最先进的技术是双光子显微镜领域的先驱。它具有强大的时间和空间分辨率,也结合了独特的方法在三维成像和光刺激。我们的创新不仅是突破性的,而且是彻底的,改变了光学激光扫描多光子显微镜的游戏规则。
 
Femto3D地图集是如何工作的?使用声光偏转器的想法又是如何产生的?
 
马特:声光技术背后的物理学描述可以追溯到20世纪早期,但直到21世纪初才被用于生物学目的
 
Zsolt:大约15年前,Femtonics公司的创始人(也是科学家)认识到声光技术在神经科学方面的潜力。
 
马特:所以,显微镜的工作原理是通过特殊的晶体(声光偏转器)发射激光。“声光”一词是指研究声光相互作用的光学领域。
 
声光偏转是利用超声波对激光束的声频衍射来控制光束的空间位置。
 
如果我们改变声音的波形,例如,我们在保持振幅的同时逐渐增加频率,2号站代理这意味着我们创建一个焦点,然后通过再次改变频率迅速转移到另一个。利用这种技术,我们可以执行三维随机访问扫描,其中激光移动在一个区域内的许多点之间几乎瞬间。
 
当我们想要在3D中以高时间分辨率成像神经元活动并分析大脑如何实时计算时,这种方法是非常有用的。
 
Zsolt:我们也意识到,随机访问点扫描不足以在体内应用,这就是为什么我们开发了特殊的扫描技术,不仅可以成像点,还可以扩展到3D的平面或体积元素。由于我们的科学家和工程师所做的工作,我们有可能在同一时间用脊椎追踪一个或多个树突的三维曲率。
 
Mate:测量的第一步是基于z-stack选择引导点,在这里显微镜扫描不同焦距的几个平面,建立一个扩展的三维图像,就像一个参考地图。

下一步是根据预先拍摄的z堆栈来拟合我们的3D轨迹,并仅从这些点、矩形和狭长的带状区域获取图像(Szalay等人,2016 Neuron)。这种成像技术可以让你看到你感兴趣区域内的所有成分,包括细胞体、树突甚至更小的突起。
 
例如,我们独特的AO体积扫描方法之一是蛇扫描,我们将预先选择的丝带扩展到三维结构(长方体)。这个扫描选项对于成像较长的树突片段和树突自旋非常有用,因为它们可以位于隐藏和重叠的位置。
 
FEMTO3D图谱使用户能够使用3D随机访问扫描方法快速同时扫描神经元体细胞和亚细胞域,比传统扫描方法快一百万倍。
 
我们继续开发新的扫描模式,最近在SfN 2019发布了新的选项。Atlas新的高速任意帧模式允许同时获取多个皮层层的高速光栅扫描,或记录与物镜前透镜不平行的单个神经元的树突分枝。
 
为什么同时收集数千个神经元的数据很重要?
 
一个单一的,很小的一块拼图也是非常有趣的,例如,检查一个单一离子通道的功能是非常重要的。然而,我们也想在更大的范围内观察活体动物大脑的功能,以了解导致生理功能和神经疾病的过程。要做到这一点,你需要一种成像技术,它能让你看到大量细胞,并以良好的空间和时间分辨率记录它们的活动。
 
Femto3D地图集是由强大的软件支持,具有过多的扫描模式。你认为哪些模块对神经网络最有用?为什么?
 
Mate:很难选择最有用的,它总是取决于你试图回答的问题!让我给你们举几个例子:
 
在我自己的研究中,我们有兴趣了解老鼠视觉皮层的细胞网络和网络动态,我通常使用棋盘扫描模式。棋盘状的图案包含了预先选择的神经元和它们周围的区域。利用这项技术,可以在近立方毫米的体积内同时测量数百个神经元,重要的是,还可以进行运动校正,以消除组织运动造成的伪影。
 
然而,这可以给我们任意数量的细胞,从1到300!除了一定数量的细胞外,还要牺牲空间和时间分辨率,所以在我的实验中,我通常选择100-120个细胞(15-20赫兹的时间分辨率)。
 
我也经常使用多立方体扫描。在我的实验中,我使用这种扫描模式来获得所选细胞的详细三维解剖图像,这有助于日复一日地找到相同的细胞集合。
 
对于树突成像,或脊椎成像,我将使用带状扫描(或特殊情况下,蛇扫描-见上图),这样,就可以同时跟踪一个或多个树突的脊椎的三维曲率。如果你对树突棘活动感兴趣,你也可以进行多线扫描。
 
在这里,我们沿着一个单一的维度扩展扫描点,以相当高的速度对大量的脊柱同时进行三维测量。当然,这要求我们知道大脑运动的平均轨迹,因为我们要把直线与之平行。
 
随着3D成像领域的不断进步,你认为未来十年Femto3D地图集将如何演变?
 
我们真诚地相信,我们的创新通常有助于研究人员在他们的研究中获得更好的和令人信服的结果,而Femto3D地图集在他们的工作中开辟了新的视野。为了实现这一目标,我们希望确保这一伟大的工具能够为神经科学领域的每一位终端用户所用。
 
Gergely Katona, Femtonics公司的首席执行官

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