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Nature Communications:实时记录神经系统,解开大脑秘密

Nature Communications:实时记录神经系统,解开大脑秘密-爱尖刀来源:神经科技

 

人的大脑中大概有一千亿个神经元,每一个神经元都连接到数以百计的神经元邻居。分析大脑中的神经活动和致此活动的原因,一直是科学家们研究的目标。

现在,一组科学家设计出整个神经系统高速映射神经元放电的成像技术,也许有一天我们因此就彻底解开动物行为之谜。这篇文章在线发表在最近的Nature Communications。


科学发展到现在,已经揭开了许多关于神经系统的知识。我们对中央神经系统的如何工作也有了显微镜水平和分子水平上的综合印象。下一步是按比例扩大对神经元在整个神经系统的如何工作的理解。第一张神经结构连接图是关于线虫C. Elegans,一种仅含有302个神经元的微小的蠕虫病毒,于1986年出版。但今天的神经科学家们已经迈向更远,结合神经结构和功能联系,了解它们是如何运作。这个研究领域被称为神经连接组学(connectomics)。


神经连接组学吸引从工程、物理、化学和计算机科学的科学家们转入神经学领域,使用各种先进的设备生成图像(称为多,多模成像技术, multimodal imaging)。神经连接组学旨在揭开当有机体执行复杂的任务时需要的精神上和物理上的过程,并最终揭示了我们认知行为的神经基础。图像的生成是通过使用不同的成像技术组合来探测组织,如MRI扫描和脑电图。因为每个方法靶向脑不同的方面,多模成像技术是产生一张整个系统运作图片的最理想方法。


通过使用这些技术,一组神经学家已经史实观察到了果蝇幼虫整个中枢神经系统的神经元的活动网络。工程师设计出高速同步多视图(HS-SiMView)显微镜,能够收集微观尺度的解剖图像,并通过每秒五次的频率采像,记录神经元的放电。高采样频率是通过将光源和检测台移到一起完成,以创建3D图像数据。在这种条件下,他们捕捉到当中央神经系统在人为兴奋的条件下,超过一万个神经元的放电情形。


这个研究的目的是了解大脑中的高级控制中心如何协调肢体基本动作。研究绘出了果蝇神经网络的功能图,突出其神经元是如何连接,其放电模式又如何与行为相联系。未来的研究将会继续观察其他的动作或环境对神经元的影响,并建设一个更全面的果蝇神经图谱。


DOI:10.1038/ncomms8924

Whole-central nervous system functional imaging in larval Drosophila

William C. Lemon, Stefan R. Pulver, Burkhard Hckendorf,Katie McDole, Kristin Branson, Jeremy Freeman & Philipp J. Keller

Abstract


Understanding how the brain works in tight concert with the rest of the central nervous system (CNS) hinges upon knowledge of coordinated activity patterns across thewhole CNS. We present a method for measuring activity in an entire, non-transparent CNS with high spatiotemporal resolution. We combine a light-sheet microscope capable of simultaneous multi-view imaging at volumetric speeds 25-fold faster than the state-of-the-art, a whole-CNS imaging assay for the isolated Drosophila larval CNS and a computational framework for analysing multiview, whole-CNS calcium imaging data. We image both brain and ventral nerve cord, covering the entire CNS at 2 or 5 Hz with two- or one-photon excitation, respectively. By mapping network activity during fictive behaviours and quantitatively comparing high-resolution whole-CNS activity maps across individuals, we predict functional connections between CNS regions and reveal neurons in the brain that identify type and temporal state of motor programs executed in the ventral nerve cord.

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