在现代神经科学领域,对大脑复杂神经网络的结构与功能进行精确描绘,尤其是实现高通量的突触连接映射,是理解行为产生机理的关键。传统的突触连接探测方法如多胞体记录技术,在活体中受限于操作复杂、时间成本高和同时记录细胞数量有限,难以满足当代对大规模神经网络解析的需求。近期,光遗传学与先进的计算方法 - - 压缩感知技术的结合,为高效、精准的突触连接图谱绘制提供了强大支撑,改变了神经元间连接性研究的模式与可能性。 光遗传学作为一种操控神经元活动的革命性技术,利用光控蛋白实现对特定类型神经元的精准激活或抑制。其中两光子激发光遗传学凭借其出色的空间分辨率和深层穿透能力,能在活体神经组织中实现单细胞水平的激发,避免传统单光子激发方法深度受限和光散射带来的影响。通过与全细胞膜片钳技术相结合,研究者得以监测被激活神经元诱发的突触电流,为判定神经元间的单突触连接奠定基础。
然而,单细胞顺序激发尽管精度高,却在神经元总数倍增的脑区中面临实验耗时长、效率低的瓶颈。 压缩感知技术是一种数学计算方法,专为解决欠定线性系统而设计,基于信号的稀疏特性,通过减少测量次数而恢复信号。应用于神经连接映射,则可通过一次多细胞的光遗传激发,从混合的突触响应中借助算法恢复单细胞的连接信息。该方法充分利用了大脑神经元连接的固有稀疏性,显著减少了实验测量次数和时间,同时保持连接检测的准确度。 近年来,科研团队在小鼠视觉皮层利用快响应的、躯体定位的光敏蛋白ST-ChroME结合两光子计算机全息光刻,成功实现了多达百个潜在突触前神经元的快速激发与记录。通过单细胞逐一光激发策略,研究不仅快速定位了连接细胞对,还有效测定了突触强度与空间分布特征。
基于该信息,研究者构建了基于压缩感知的多细胞光激发模式,激活潜在连接神经元的子群,结合先进的数值反演方法,实现了三倍于单细胞激发的采样效率提升。在平均 <4%的稀疏连接网络中,该方式能恢复大部分连接信息,准确率和召回率均表现出良好性能。 光学系统设计中,两光子激发路径通过双阶段相位调制产生直径约12微米的时域聚焦全息光斑,可在350×350×400微米的三维空间内多点刺激,保证了激发的均匀性和强度稳定性。该系统采用500kHz大功率光纤激光器,高速液晶空间光调制器(GLM)配合静态相位掩膜,通过GPU加速优化算法快速生成全息图,确保了实时多光斑模式的顺畅切换,适合复杂的大规模定位激发任务。 实验中,通过在注入携带ST-ChroME的腺相关病毒小鼠脑区,结合在麻醉环境下的全细胞膜片钳记录,成功监测了光激发诱发的动作电位(AP)和对应兴奋性突触后电流。研究表明,选用0.15-0.3 mW/μm²、10毫秒刺激脉宽能以超过80%的激发成功率产生亚毫秒级AP时延与抖动,保障了突触响应的时间锁定与可重复性。
通过上下或水平方向对光斑位置进行偏移测量,进一步量化了轨迹诱发的光激发细胞的空间分辨率,拜托受限于散射和光功率饱和导致的横向约9.6-15微米,轴向约55-63微米的激发区域。 对于多细胞激发,虽然存在激发AP的空间分辨率轻微变宽及极少部分非目标细胞偶发激活,但整体仍能保持时空上的高精准。该精度的提升及操作时间的缩短,为体内多神经元连接映射奠定了基础。同时,通过提取多细胞激发所诱发的混合突触反应,利用压缩感知框架可从稀疏的连接空间高效恢复单元连接。该方法要求测量矩阵满足稀疏性与非相关性,并假定多输入的突触响应近似线性叠加,若存在非线性效应或隐藏的多重连锁反应,则仍通过调整正则化参数和阈值实现适应和平衡。 实际应用中,研究团队将多胞体光激发模式与对单细胞逐个激发的对照相融合,对比分析了恢复出的网络连接表现。
结果显示,压缩感知算法能够以低于单细胞激发总测量次数三分之一的试验次数,实现接近80%以上的连接回调率(recall),尤其在连接率低于6.5%的稀疏网络中表现更优。虽存在一定的误报概率导致精度下降,但可通过少量的单细胞精验证实,保证总体映射结果的可靠性。这为分析规模超过百个神经元的活体神经网络,并快速收集突触连接数据提供了强有力的技术保障。 不可忽视的是,该方法仍面临若干挑战。首先,体内神经元活动状态的不稳定和突触传递的天然失败率引入实验噪声,影响信号检测灵敏度。其次,部分非线性元件如兴奋性抑制性交互作用、膜片钳电压控制的空间限制、以及可能的多跳抑制回路,都可能降低线性和稀疏性的理想假设。
此外,opsin表达的不均匀性和体内光散射可能引发光照误差和非目标激发,引起误判。针对这些难题,未来发展重点在于更高性能的光学器件(例如更高速SLM)、更加均一的基因表达系统、实时校正反馈机制和非线性压缩感知模型的引入。 光遗传学配合压缩感知技术的高通量突触连接映射不仅提升了神经回路结构功能的解析深度,也加速了行为神经科学、神经疾病机理研究的发展。在全光记录方式和电光混合记录逐步发展的趋势下,该技术提供了结合大规模、多通道、多层次神经活动信息,实现神经系统功能全景式解码的研究前沿平台。未来,结合两光子电压成像、光遗传控制与人工智能算法,将赋予神经连接图谱前所未有的时空分辨率和功能洞察力,全面推动脑科学进入精准、高效、系统的新时代。 。
