北大成功研制新一代微型化雙光子熒光顯微鏡,大腦解碼更上一層樓

韓璐 8年前 (2017-06-01)

這一成果意味著人們在生命科學、未來醫療和人工智能領域的一個升華。

北大成功研制新一代微型化雙光子熒光顯微鏡,大腦解碼更上一層樓

5月29日晚間,自然雜志子刊Nature Methods發布了一篇名為《超高時空分辨微型化雙光子在體顯微成像系統》的論文,其中展示了我國在新一代高速高分辨微型化雙光子熒光顯微鏡研制上的成功。就在昨天,一場以此為主題的新聞發布會在北京大學英杰交流中心成功舉辦,向人們分享了我國在微型化雙光子熒光顯微鏡這一具有重大意義項目上的研究成果。

據了解,微型化雙光子熒光顯微鏡這一生命科學領域的重大成果是在國家自然科學基金委國家重大科研儀器研制專項的支持下,由北京大學分子醫學研究院、信息科學技術學院、動態成像中心、生命科學學院、工學院聯合中國人民解放軍軍事醫學科學院組成的跨學科團隊歷經三年所研制。值得注意的是,在研制過程中,團隊還成功的獲取了小鼠在自由行為過程中大腦神經元和神經突觸活動清晰、穩定的圖像。

一直以來,人們對于大腦的追求熱情就是源源不斷的,而生命科學儼然已經成為了當下科學發展的一個重點研究趨勢。與此同時,包括中國、美國在內的多個國家相繼推出了腦科學計劃,致力于全景式解析腦連接圖譜和功能動態圖譜的研究工具。

北大成功研制新一代微型化雙光子熒光顯微鏡,大腦解碼更上一層樓

“在這方面,研發的關鍵在于如何把不同尺度、不同模態的信息很好的整合起來,像分子信息、細胞信息以及大腦整體的活動信息等等。”中科院院士、研究團隊核心人物、北京大學分子研究院的程和平說。另外,對于未來的道路,他表示,在對大腦動態圖譜的連接上,雖然前面還有很長的一段路要走,但是曙光已經出現。

據介紹,我國所研制的新一代微型化雙光子熒光顯微鏡體型嬌小,僅重2.2克。在性能上,其橫向分辨率達到了0.65μm,成像質量可與商品化的大型臺式雙光子熒光顯微鏡相媲美。采用雙軸對稱高速微機電系統轉鏡掃描技術,成像幀頻已達40Hz(256*256像素),同時具備多區域隨機掃描和每秒1萬線的線掃描能力。

此外,新一代微型化雙光子熒光顯微鏡采用了自主設計可傳導920nm飛秒激光的光子晶體光纖,首次實現了微型雙光子顯微鏡對腦科學領域最廣泛應用的指示神經元活動的熒光探針(如GcaMP6)的有效利用。同時采用柔性光纖束進行熒光信號的接收,解決了動物的活動和行為由于熒光傳輸光纜拖拽而受到干擾的難題。在未來,與光遺傳學技術的結合,渴望在結構與功能成像的同時,精準地操控神經元和神經回路的活動。

在實際運用中,佩戴在小動物的頭部顱窗上,顯微鏡可以實時記錄數十個神經元、上千個神經突觸的動態信號,而在大型動物,其還能夠實現多探頭佩戴、多顱窗不同腦區的長時程觀測。

北大成功研制新一代微型化雙光子熒光顯微鏡,大腦解碼更上一層樓

此前,在2016年底美國神經科學年會、2017年5月冷泉港亞洲腦科學專題會議上,這一成果得到了包括諾貝爾獎獲得者在內的多位國內外神經科學家的高度贊譽。其中,冷泉港亞洲腦科學專題會議主席、美國著名神經科學家加州大學洛杉磯分校的Alcino J Silva教授評述道:

從任何一個標準來看,這款顯微鏡都代表了一項重大技術發明,必將改變我們在自由活動動物中觀察細胞和亞細胞結構的方式。它所開啟的大門,甚至超越了神經元和樹突成像。系統神經生物學正在進入一個新的時代,即通過對細胞群體中可辨識的細胞和亞細胞結構的復雜生物學事件進行成像觀測,從而更加深刻地理解進化所造就的大腦環路實現復雜行為的核心工程學原理。毫無疑問,這項非凡的發明讓我們向著這一目標邁進了一步。

無可否認,新一代微型化雙光子熒光顯微鏡這一成果改變了在自由活動動物中觀察細胞和亞細胞結構的方式,讓人們能夠長時程觀察神經突觸、神經元、神經網絡、遠程連接的腦區等多尺度、多層次的動態變化,進一步探索“大腦活動”這一神秘的領域。對于生命科學、未來醫療等領域來講,這一成果的意義是不可估量的。

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說到此,我們不禁聯想到了人工智能,眾所周知,“機器人能否具備思想”是一個永久議題,關于這個,不少領域內的專家學者都發表的了自己的觀點,從整體來看,他們中的絕大多數都相信未來的機器人是能夠具備“自主意識”的,而其中的關鍵之處就在于人們對于大腦探索的進展情況。

對此,程和平在現場表示:“目前的人工智能還處于弱人工智能階段,要想實現強人工智能,還是要向生物腦進行學習。最簡單的一個模式生物,學會一件事情或者說一個條件學習的過程,只需要半個小時或一個小時就能形成。在這個過程中神經的回路正在發生了什么變化,原來是沒辦法知道的,但是用了我們這些微型化雙光子顯微鏡,就可以在它們執行某個動作的學習的過程中看到各個回路不同層次的特性變化。”

在微型化顯微鏡的幫助下,研究人員能夠以一種直觀的形式看到生物大腦中神經網絡的運作走勢,從而在人造神經網絡的研發中獲得幫助或啟示,以推進人工智能技術性能的提升以及弱人工智能到強人工智能的升級,做到“分析腦、理解腦、模仿腦”。

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