基于DeepLabCut-Live的闭环光遗传技术解析小鼠运动周期依赖性神经环路机制

本研究创新性地将DeepLabCut-Live实时姿态估计与闭环光遗传技术结合，通过TRPV1Cre ;AdvillinFlpO ;R26LSL-FSF-ChR2(Ai80) 小鼠模型，实现了对初级感觉传入神经在运动周期特定时相的精准操控。研究发现不同步相（stance/swing）的光刺激会引发差异化的足部撤回反应，为解析状态依赖性神经环路提供了新范式。

　　

在神经科学领域，理解动物如何根据运动状态动态调整神经活动一直是个重大挑战。就像人类走路时被绊到，脚掌处于空中或地面的不同状态会引发完全不同的反射——这个被称为"纠错反射"的现象，完美诠释了神经系统的状态依赖性（state-dependent）特征。然而，由于技术限制，科学家们长期缺乏在自由运动动物中精确操控特定神经环路的方法，特别是针对脊髓这种深部结构的实时干预手段。

来自罗格斯大学的研究团队在《Journal of Neuroscience Methods》发表的研究，巧妙融合了三大前沿技术：基因靶向技术、光遗传学操控和机器学习姿态估计。他们利用DeepLabCut-Live实时追踪小鼠后肢运动，通过Bonsai视觉编程框架建立闭环系统，在跑步机运动过程中对TRPV1⁺
伤害性感觉神经元进行相位特异性光刺激，首次实现了对脊髓感觉运动环路的"智能"干预。

研究采用TRPV1^Cre
;Advillin^FlpO
;R26^{LSL-FSF-ChR2(Ai80)}
三重转基因小鼠，通过脊髓L3-4节段植入光纤探头靶向激活伤害性感觉传入。关键技术包括：1）高帧频（415fps）运动捕捉与MobileNet架构的实时姿态估计模型（误差仅0.36mm）；2）基于Bonsai的闭环触发系统（延迟11.28ms）；3）通过髂嵴(IC)、髋关节等5个标记点的相对位置定义步态相位；4）c-Fos免疫组化验证神经激活特异性。

研究结果揭示：

1. 实验系统验证：通过c-Fos染色证实光刺激可特异性激活脊髓背角浅层（LI-II）的TRPV1⁺
   神经末梢，且闭环触发准确率达64%（计入邻近帧可达84%）。

2. 相位依赖性反应：在站立相（stance）刺激引发短暂足部撤回（高度增加8倍），而摆动相（swing）刺激导致后续步态周期改变。特别发现摆动初期刺激会使下一步站立相缩短23%。

3. 双侧协调现象：尽管采用单侧刺激，但视频分析显示对侧后肢也会出现协调性抬升，提示脊髓 commissural neurons（连合神经元）的跨中线调控作用。

4. 技术性能指标：系统整体延迟控制在11.28±1.32ms，MobileNet模型训练误差仅0.33mm，满足实时闭环需求。

在讨论部分，作者强调这项技术的三大突破：首先，首次实现毫秒级精度的运动相位依赖性神经操控，克服了传统开环刺激忽略状态背景的缺陷；其次，通过TRPV1⁺
神经元激活成功复现了类似"纠错反射"的双相反应，为研究保护性反射的神经机制建立新模型；最后，意外发现的双侧协调效应为研究脊髓左右节段间的信息整合提供了新视角。

这项研究的意义不仅在于技术整合的创新性，更开辟了研究神经环路功能的新范式。正如通讯作者Victoria Eugenia Abraira指出，该方法可扩展应用于任何可被姿态定义的行为状态，未来结合三维运动分析、肌电记录等技术，有望全面解析从感觉输入到运动输出的完整环路机制。特别是在脊髓损伤康复、假肢控制等临床转化领域，这种实时感知-干预系统展现出巨大应用潜力。