全腦尺度神經環路功能連線的高通量高分辨成像新技術

《全腦尺度神經環路功能連線的高通量高分辨成像新技術》是依託華中科技大學，由曾紹群擔任項目負責人的重大研究計畫。

基本介紹

• 中文名：全腦尺度神經環路功能連線的高通量高分辨成像新技術
• 項目類別：重大研究計畫
• 項目負責人：曾紹群
• 依託單位：華中科技大學

中文摘要

神經環路是實現情感與記憶的生物學基礎，大腦高級功能依賴於由多種神經元相互投射構成的神經環路中所進行的複雜信息傳遞與處理。要揭示包括情感與記憶在內的腦功能原理以及腦疾病發病機理，首先需要掌握相應神經環路的結構與功能信息。目前我們對與各種腦功能相對應的神經環路信息還知之甚少，其中一個制約因素是，缺乏高分辨、高通量的功能環路成像與追蹤方法，特別是對全腦範圍內長程神經投射構成的功能環路的成像追蹤技術。本項目擬發展高通量、高分辨螢光成像方法，建立一種高程度自動化、高準確性的跨腦區神經環路成像、重構與追蹤技術。我們將以運動技能記憶相關的特定部分功能神經環路為模型，展示這一新技術可在全腦範圍內高效獲取編碼特定功能的神經元的精細迴路連線信息。本技術將為情感與記憶相關的神經環路結構與功能研究提供有效技術支撐。

結題摘要

神經環路是實現大腦高級神經活動的基礎，精確地獲取大腦神經環路功能連線信息對於探索腦功能原理以及腦疾病發病機理具有重要意義。然而，一直以來，缺少高通量、高分辨的成像與分析技術，限制了人們對大腦神經功能的認識。針對這些問題，本項目從高通量、高分辨光學成像原理、到成像與分析技術進行了系統深入的研究。發現打破光學成像的Lagrange不變性可提高成像解析度，提出了時間延遲積分快速高通量成像方法，進一步提高了成像速度及採樣率；闡述了綠色螢光蛋白在樹脂中的淬滅機理並提出恢復螢光的策略；分析方面，首先進行了基於密度峰聚類的粘連胞體定位與形態重建算法研究，然後進行了神經纖維初步的自動追蹤的研究；在識別密集細胞方面，本項目提出的方法能高效地識別大尺度複雜數據集中的粘連胞體，且具有強的抗噪能力，對尺度參數具有強的魯棒性。纖維追蹤方面，提出Sparse Tracer算法，通過結合RRC算法和約束性主曲線法的優勢，能夠在強背景噪聲中準確的重建不連續的神經元形態。該方法已廣泛套用於多種神經圖像，包括fMOST/TDI-fMOST數據，DIDDEM競賽數據和Big Neuron數據。同時，Sparse Tracer 重建數十GB級數據僅需幾分鐘，速度較Neuro GPS-Tree提升10倍左右。功能連線方面，觀測了螢光標記小鼠活體狀態下皮層樹突棘的動態變化，然後採用大體積樣品塑性包埋技術及高分辨成像系統進行亞微米全腦螢光信號數據採集，並將活體小鼠活體狀態下血管結構和皮層局部頂樹突與全腦1 μm數據集進行精確配準，通過追蹤重建出每一根頂樹突所隸屬的神經元完整的形態，確定該胞體的全腦投射的路徑，即獲得了參與某功能的細胞的投射情況。通過這些研究本項目建立了活體觀測細胞功能，然後找其全腦範圍投射即連線情況的方法。上述工作申報國家發明專利3項，發表SCI收錄論文15篇，期刊包括Biomedical Optics Express, Neuroinformatics, Nature Communications, Nature Neuroscience等。獲OSA主辦的Frontiers in Optics/Laser Science Conference （FiO/LS）（Rochester, New York, 2016）邀請報告。項目執行期間，項目負責人獲國家技術發明二等獎。