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全脑显微光学成像:探索大脑的奥秘

来源:武汉光量科技有限公司      分类:科技文献 2024-09-29 10:41:42 14阅读次数

大脑是自然界最复杂的系统之一,是生命进化之作。然而,我们对记忆、思维和意识的产生机制仍然知之甚少。由于对脑结构和功能的了解不足,许多神经系统疾病,如精神分裂症、阿尔茨海默症等,仍然缺乏有效的治疗手段。



全脑显微光学成像技术,能够在介观水平上观测神经环路,为我们提供了一种全新的研究工具。这项技术通过光学成像方法,能够在横向方向达到亚微米的分辨率,并实现“光学切片”,从而在大范围内提供精细观察。


基于组织透明的方法

全脑显微光学成像主要有两种实现方式,一种是基于组织透明的全脑显微光学成像,另一种是基于机械切削的全脑显微光学成像。


组织透明化是全脑显微光学成像的关键技术之一。通过将组织样本变得透明,光线能够穿透整个样本,从而实现高分辨率的成像。这种方法不仅提升了成像深度,还大大简化了后续的数据处理和分析工作。


  • PEGASOS技术:PEGASOS技术是基于有机溶剂的组织透明方法,具有透明速度快、透明程度高的优点。然而,该方法也存在内源荧光信号易淬灭和组织变形较大的缺点,需要在后续的图像数据配准和数据分析中加以注意。

  • 水凝胶包埋法:通过对样本进行水凝胶包埋并进行光透明化处理,可以有效保留样本的完整性和内部结构。结合光片照明显微镜(LSFM)等多角度重复成像技术,可以进一步提升分辨率和图像对比度。


光片荧光显微镜原理图


近年来,随着科学技术的不断进步,全脑显微光学成像技术也取得了长足的发展。例如,西湖大学高亮团队发展的拼接光片照明显微镜(Tiling LSFM)技术,将猕猴全脑切成数百张薄片进行成像,首次展示了全脑范围内单个神经元无中断长程轴突投射的追踪结果。


基于机械切削的方法

机械切削方法通过物理手段将样本切割成薄片,并结合光学成像技术进行成像。这种方法不仅成像精度高,还具有较强的稳定性和可靠性。


  • 双光子序列断层成像:双光子序列断层成像技术利用双光子显微镜对样本进行逐层成像,通过收集每个层面的信息,最终重构出全脑的三维结构。该方法具有分辨率高、成像深度大的优点。



双光子序列断层成像原理图


  • 块表面序列成像:块表面序列成像技术通过对样本块表面进行成像,并结合机械切削过程逐步暴露新的组织层面。这种方法可以实现连续的成像过程,并保持较高的成像质量和稳定性。


块表面序列成像原理图


  • 显微光学切片断层成像系列技术(MOST):MOST技术是一系列基于机械切削的全脑显微光学成像技术的总称。这些技术通过结合不同的成像方式和切削技术,实现了对全脑范围内神经元和神经环路的高分辨率成像。近年来,MOST技术不断发展创新,如深度学习在MOST技术中的应用(DL-fMOST)、化学层析荧光显微光学切片断层成像(CS-fMOST)等,都进一步提升了成像的精度和效率。


几种代表性的 MOST 技术的原理图。(a)MOST;(b)SIfMOST;(c)HDfMOST


突破与应用

近年来,全脑显微光学成像技术取得了诸多突破,不仅提高了成像分辨率和速度,还拓展了其应用范围。例如,SI-fMOST(结构光荧光显微光学切片断层成像)采用结构光方法实现高通量成像,能够在3天内完成双色鼠脑成像;HD-fMOST(高清荧光显微光学切片断层成像)则利用线照明的高斯强度分布作为自然调制,有效去除背景噪声。

这些技术的应用使得全脑神经网络结构和功能的研究成为可能,极大地推动了神经科学及相关学科的发展。通过构建全脑连接图谱,科学家们能够更好地理解大脑的工作原理,揭示疾病发生的神经机制,为脑疾病的诊断和治疗提供新的思路和方法。


总结与展望

尽管全脑显微光学成像技术已经取得了显著进展,但仍面临诸多挑战。未来,我们需要进一步发展成像技术,提高成像分辨率和速度,同时开发更高效的样品标记和制备方法,以及更强大的数据存储、处理和可视化工具。只有这样,我们才能更深入地探索大脑的奥秘,揭示更多关于人类智慧和情感的秘密。

全脑显微光学成像技术是一项充满挑战和机遇的前沿技术。相信在不久的将来,随着技术的不断进步和完善,我们将能够更清晰地看到大脑的内部世界,解开更多关于生命的谜题。



声明:本文仅用作学术目的。文章来源于:江涛, 龚辉, 骆清铭, 袁菁. 全脑显微光学成像[J]. 中国激光, 2023, 50(3): 0307101. Tao Jiang, Hui Gong, Qingming Luo, Jing Yuan. Whole-Brain Optical Imaging[J]. Chinese Journal of Lasers, 2023, 50(3): 0307101.



标签:全脑显微光学成像

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最近更新:2024-10-24 13:34:55
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