Nature:空前分辨率观测神经细胞活动

【字体: 时间:2012年05月11日 来源:生物通

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  近日来自哈佛大学和剑桥大学的研究人员开发了一项新技术,可使他们以单细胞分辨率检测大群神经细胞的活动。这项在斑马鱼中开发的技术为我们提供了一个简单的模型揭示大脑区域是如何协同运作灵活控制行为的。相关论文发布在《自然》(Nature)杂志上。

  

生物通报道  近日来自哈佛大学和剑桥大学的研究人员开发了一项新技术,可使他们以单细胞分辨率检测大群神经细胞的活动。这项在斑马鱼中开发的技术为我们提供了一个简单的模型揭示大脑区域是如何协同运作灵活控制行为的。相关论文发布在《自然》(Nature)杂志上。

我们的思想和行为是大群神经细胞的产物,往往每次都有数百万的神经元在一起协同运作。在行为过程中以精细的分辨率测量这群细胞的大脑活动是一个极大的挑战。当前,科学家们仅能够测量运动大鼠个别大脑区域的活动,通常不超过几百个神经元。

同时任职于哈佛大学和剑桥大学的博士后研究人员Misha Ahrens博士与同事们一起开发了一项新技术,可使神经科学家们在透明斑马鱼的任何大脑区域同时对多达2000个神经元展开研究。他们的这项研究工作获得了Wellcome Trust基金和美国国立卫生研究院的资金资助。

Ahrens博士和同事们为斑马鱼构建了一个虚拟环境,这使得他们能够检测斑马鱼“移动”时的神经元活动。在现实中,斑马鱼被麻痹从而使研究人员能够对它的大脑成像;斑马鱼通过激活它们的运动神经元轴突(负责生成运动的细胞)来感知“移动”通过虚拟环境。

斑马鱼是一种常被用于研究人类保守的神经系统遗传学和特征的简单生物体。它具有遗传学可修饰性,因此Ahrens博士和同事们通过操纵斑马鱼的基因组成,构建出了一条特殊的斑马鱼。这条斑马鱼中所有的神经元都包含一种特殊的蛋白质,当细胞处于活跃状态时蛋白荧光增强。由于斑马鱼是透明的,因此研究小组能够利用一种激光扫描显微镜观察斑马鱼大脑中所有神经元的活动,同时可达到2000个神经元细胞。

Ahrens博士解释说:“我们的行为是由数千个,有可能是数百万个神经细胞协同运作所决定。这条斑马鱼借助大约10万神经元组成的大脑来完成复杂的行为,几乎所有的神经元都可以用光学记录神经活动。我们的新技术将帮助我们检测大型网络是如何调控行为的,同时告诉我们每个细胞都正在做什么。”

利用该技术,Ahrens博士和同事们探讨了一个问题:斑马鱼是否会对环境变化做出应答改变它们的行为?为了达到这一目的,他们操控了虚拟环境以刺激斑马鱼突然间变得更“强壮”。从而提供了一个简单的见解当大脑需要改变它驱动行为的方式时发生了什么,例如何时水温会改变肌肉的效力,何时斑马鱼会受伤。

Ahrens博士补充说:“麻痹的斑马鱼通过调整大脑向肌肉发送的冲动数量,确实在虚拟世界中改变了它们的行为。它们还在一段时间内‘记住’了这一改变。在这一行为过程中对大脑的所有区域进行成像,我们确定了参与其中的某些大脑区域,最明显的是小脑及相关结构。这一技术开启了最终可利用行为来了解人类运动控制和运动控制缺陷的可能性。”

“我们自身的运动控制就是通过与斑马鱼相似的方式不断地进行重新调整,应对我们机体和环境不断变化的情况,例如当我们的腿受伤,或是我们正行走在光滑的地面上,或是提着沉重的袋子时。斑马鱼的行为是一种非常简化的版本,我们能够由此获得关于大脑结构如何驱动行为的一些认识。这有可能在某一天帮助我们了解到人类某个大脑区域受损影响大脑整合感觉信息调控机体运动的方式的机制。”

(生物通:何嫱)

生物通推荐原文摘要:

Brain-wide neuronal dynamics during motor adaptation in zebrafish

A fundamental question in neuroscience is how entire neural circuits generate behaviour and adapt it to changes in sensory feedback. Here we use two-photon calcium imaging to record the activity of large populations of neurons at the cellular level, throughout the brain of larval zebrafish expressing a genetically encoded calcium sensor, while the paralysed animals interact fictively with a virtual environment and rapidly adapt their motor output to changes in visual feedback. We decompose the network dynamics involved in adaptive locomotion into four types of neuronal response properties, and provide anatomical maps of the corresponding sites. A subset of these signals occurred during behavioural adjustments and are candidates for the functional elements that drive motor learning. Lesions to the inferior olive indicate a specific functional role for olivocerebellar circuitry in adaptive locomotion. This study enables the analysis of brain-wide dynamics at single-cell resolution during behaviour.

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