马克斯·普朗克佛罗里达神经科学研究所（MPFI）的科学家们与ZEISS和MetaCell合作，开发了一种名为Neuroplex的强大新型成像技术。这项发表在《eLife》期刊上的技术能够同时监测自由活动小鼠中多达九个不同神经元群体的活动，大大加速了科学家探索大脑如何控制行为的进程。
挑战
多年来，将大脑活动与行为联系起来的神经科学家一直面临一个基本限制：用于观察行为动物神经活动的微型头戴式显微镜（miniscopes）虽然能够捕捉神经活动，但无法可靠地区分两种以上的不同脑细胞类型。
"要理解大脑，我们需要将特定神经元的活动模式与行为联系起来。我们可以轻松使用标签对不同神经元群体进行颜色编码，但在使用微型显微镜将神经活动与行为相关联时，我们无法区分两种以上的这些群体。这使得比较多种细胞类型和回路的活动变得困难，而这些活动正是理解特定回路如何调节行为所必需的。"
主要作者Mary Phillips博士表示
为克服这一限制，研究人员被迫一次只测试一种细胞类型，重复相同的行为实验，但每次标记不同的神经元类型。然而，这种迭代过程既缓慢又昂贵。它还阻止了在同一动物内直接比较不同神经元类型，由于个体动物之间的差异，使结论变得模糊。作为替代方案，科学家们在行为实验后通过移除和切片脑组织来区分不同的神经元类型，对不同的神经元类型进行颜色编码，然后使用能够区分多种颜色的显微镜对处理过的脑组织进行成像。然而，将活体动物中用微型显微镜成像的细胞与死后处理过的脑组织中的细胞匹配起来既具有挑战性又低效，导致大量数据丢失。此外，这种方法破坏了跟踪已识别细胞类型随时间的活动能力，无法确定它们的活动如何随着学习、衰老或疾病进展而变化。
解决方案：Neuroplex
为克服这些挑战，MPFI团队与ZEISS和MetaCell的合作者共同开发了Neuroplex，这是一种在同一活体动物中结合两种互补成像方法的成像流程。研究人员首先使用一系列不同颜色的荧光标签标记多达九种不同的神经回路或细胞类型。然后，他们使用微型透镜和头戴式微型显微镜记录自由活动行为小鼠中整个标记群体的神经活动。在无法区分荧光标签的微型显微镜成像后，微型显微镜被轻轻移除，小鼠被放置在能够区分多种颜色的共聚焦显微镜下。
在此案例中，科学家们使用了ZEISS LSM 980，这是一种具有光谱检测能力的共聚焦显微镜，可区分每种不同的颜色标签。通过共聚焦显微镜，使用相同透镜对微型显微镜可视化的相同神经元进行成像，但这次可视化的颜色编码标签识别了哪些神经元属于哪种特定类型。最后，使用解剖标志和科学家与MetaCell共同开发的基于Python的定制对齐工具，将微型显微镜和共聚焦显微镜的图像共同注册。结果是，团队可以将每个神经元的颜色标识直接映射到其功能活动记录上。
"作为MetaCell对该项目的贡献的一部分，我们帮助将收集的复杂数据转化为实用的计算工作流程，从而实现更准确、可重复和可信的成像、注册和分析。Neuroplex展示了精心设计的计算工具如何帮助研究人员理解复杂的生物成像数据，并同时和随时间研究多个神经元群体，"共同作者、MetaCell的数据科学家Zhe Dong博士表示。
作为原理验证，研究人员逆行靶向了九个接收来自内侧前额叶皮层（一个对决策至关重要的大脑区域）投射的脑区。这使他们能够使用不同的荧光标记物来区分从前额叶皮层投射到其他九个脑区的神经元。他们在动物进行社交互动（嗅探、接近和跟随）时，同时记录了所有九个回路中神经元的活动。
"Neuroplex允许在社交行为期间直接比较细胞回路中的神经活动模式，克服了微型显微镜记录中的长期挑战，并大大扩展了数据收集的效率和可重复性，"资深作者Ryohei Yasuda博士解释道。
科学家们发现，大约75%的活跃神经元可以被分配到九种特定细胞类型中的一种，而用于将神经元分配到特定组的自动化程序以90%的准确率和极少的假阳性执行。
"因为Neuroplex完全通过同一植入透镜在活体动物中进行，它使科学家能够测量不同神经元群体的活动如何随时间变化。研究人员可以在行为前识别细胞群体，并在数周或数月内监测相同的神经元，从而实现对学习、衰老和疾病进展的长期研究，"Phillips博士描述道。
未来展望
该团队已经在对技术进行更多改进，以提高颜色编码识别的准确性。此外，他们希望使Neuroplex对所有实验室都可访问，包括那些可能无法使用高端光谱共聚焦系统的实验室。他们的目标是通过使用基于标准滤光片的宽场显微镜，将这种方法广泛传播给神经科学界，为整个研究社区带来该方法的核心优势。
"细胞类型或回路特异性功能数据收集效率的提高将加速我们对行为基础神经计算的理解，"Phillips表示。"除了基础研究外，我们期望这种方法能加速对疾病模型中回路特异性功能变化的理解，特别是在神经发育或神经退行性疾病模型中，这些模型受益于检查疾病进展的纵向研究。"
为推广该方法，团队还为希望在自己研究中使用Neuroplex的科学家开发了教程。此外，该方法将在7月14日的ZEISS网络研讨会上由第一作者Mary Philips博士介绍，与科学界分享技术和资源。
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