《Neuron》迈向眼部疾病预后预测的关键一步

【字体: 时间:2018年06月25日 来源:生物通

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  我们眼睛里装载了一台强大的生物计算机,它的名字叫视网膜(retina)。了解视网膜如何将外界图像转换为大脑印象不仅有助于理解大脑的计算功能,而且对临床医学也有用。随着机器学习和人工智能的发展,根据视网膜的计算扰动表现,眼科疾病势必将率先达成机器智能化描述。

  

我们对视网膜电路了解充分吗?一个扰动(perturbation)将如何影响视网膜表现?一组国际科学家团队结合遗传学、病毒和分子工具、高密度微电极阵列和计算机模型解决了这个问题。这项工作表明,新开发的视网膜模型可高精度地预测所定义的扰动结果。

视觉始于视网膜,感光细胞捕获落在眼睛上的光并将其转换成神经元活动。神经节细胞是视网膜的输出神经元,它们将视觉信号发送到大脑。事实上,视网膜不仅仅是一个由“照相机”和“电缆”组成的简单结构,在感光细胞和神经节细胞之间包含各种复杂的神经元电路。这些电路由许多不同神经细胞类型组成,以复杂的方式处理和输入信号,并提取视觉场景重要特征。在视网膜输出水平,视网膜电路的计算可导致大约30种不同的视觉场景神经元表示,这些都将被并行传输给大脑。因此,视网膜就像一个强大的超级计算机,以一种非常深刻的方式塑造着视觉表现。

为了理解视觉机制、预测视觉疾病,了解30种视网膜输出通道如何代表视觉世界和它们在视网膜电路结构中的不同功能特性是必须被解决的问题。

弗雷德里希•米歇尔研究所(FMI)、巴塞尔分子与眼科研究所(IOB)、苏黎世联邦理工大学(ETH Zurich)和巴黎高等师范大学(Ecole Normale Supérieure)的专家们在研究扰动如何改变不同视网膜输出通道功能特性的同时,干扰了一个视网膜特异电路元件。

Botond Roska课题组的前研究生,Antonia Drinnenberg是这篇《Neuron》文章的第一作者,她开发了一种控制水平细胞活性的方法。水平细胞(horizontal cells)是一个视网膜感光元件,它为光感受器和双极细胞之间的第一视觉突触提供反馈抑制。该方法涉及一组特定的病毒、转基因小鼠和工程配体门控离子通道,以便于打开或关闭第一视觉突触反馈。


共聚焦显微镜捕获图像:视网膜水平细胞(红色)在被AAV感染后表达化学遗传通道(黄色)。强烈的化学遗传通道表达使研究人员可逆地、有效地扰乱了整个视网膜水平细胞活性。

为了测量扰动在视网膜输出中的作用,Drinnenberg使用了Andreas Hierlemann课题组开发的高密度微电极阵列,该阵列可同时记录数百个神经节细胞的电信号。

令研究人员感到惊讶的是,结果显示一个扰动导致了视网膜输出的一系列大变化。“起初,我们怀疑是技术问题,”Drinnenberg说。“我们惊讶于一个单一的、明确的电路元件扰动竟会造成各种各样的效应。”在测量了数千个神经节细胞和视网膜输出通道信号后,他们认为,水平细胞表现出的多样性势必来自某个特定的视网膜电路结构。

一个视网膜电路单一元件如何导致了效应的多样性?论文共同第一作者Felix Franke和通讯作者Rava A. da Silveira建立了一个计算机模型来模拟信号通过视网膜的不同途径,以理解他们在实验中观察到的结果。

研究人员发现,计算机模型可以重现实验测量的整个变化,此外,模型还额外预测了水平细胞的5个新角色。“我们惊讶地发现,这个模型比我们创造它时对它的预期走得要远,”Franke说。“于是我们不得不进行额外的实验来检验它们,所有多出来的预测都被证明是正确的。”

“一种测试视网膜的方式是扰动它的一个元件,然后测量所有输出,该模型可以预测我们实际观察到的所有变化,”da Silveira解释道。“下一步,我们将使用该模型来预测眼部疾病数据,”Roska补充道。

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原文检索:How Diverse Retinal Functions Arise from Feedback at the First Visual Synapse

(生物通:伍松)

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