来源︱枢密科技
撰文︱枢小密
责编︱王思珍
神经科学中对神经元进行特异性干预是理解神经环路如何编码信息和驱动行为必不可少的手段。光遗传学通过对特定的细胞类型进行精确干预以及其快速和可逆的神经调节方式,已经彻底改变神经科学家对神经科学的研究范式。
利用光遗传学在完整的大脑中可进行图形化重建。采用单光子激发的图形化重建具有很大的优势,例如:所需的硬件使用相对简单且成本较低、比较容易地同时刺激大量神经元、激光产生的热量较低。然而,脑实质的散射效应却严重地影响图像的分辨率。目前单光子光遗传学无法在高度分散的脑组织中重建精确的、细胞特异性的时空活动模式,这使得特异性解码神经元的特定动力学特征变得具有挑战性,例如运用单光子光遗传学目前无法解决神经元尖峰放电的尖峰频率、神经同步性和神经网络对感觉、认知和行动的影响。
而双光子光遗传学在高度散射的脑组织具有很高的空间和时间精度,并且光遗传学的视蛋白的表达相对集中。图形化重建的双光子光遗传学能对神经元集合进行控制,通过同步的双光子功能成像,神经科学家可以非常精确地“读取”和“改写”神经活动模式。
2021年8月,加州大学伯克利分校分子和细胞生物学系、和海伦·威尔斯神经科学研究所(the Helen Wills Neuroscience Institute)的Hillel Adesnik和Lamiae Abdeladim在Nature Neuroscience发表了题为“Probing neural codes with two-photon holographic optogenetics”的综述文章,总结了双光子全息光遗传学的最新进展和相关的技术挑战,并概述了双光子全息光遗传学适用的实验范围。双光子全息光遗传学可加快神经科学发展的步伐,并给神经系统功能紊乱的原因提供新的见解。
图1 双光子全息光遗传学
(图源:Adesnik H, Abdeladim L, Nat Neurosci , 2021)
Chronos视蛋白单点突变设计出了超快响应视蛋白Chrome,Chrome对光响应的电流是Chronos的四倍,因此在激活神经元中效率更高。在Chrome的基础上,通过工程学的改进,研发出了更强的响应的视蛋白ChroME2f和ChroME2s,在响应程度更大的基础上,优化了快速动力学响应的特点。此外,天然结构的视蛋白CoChR和ChRmine也被用于双光子光遗传学的研究进展中,但是相对于工程学改造的视蛋白,CoChR和ChRmine的动力学特点相对较慢。
在双光子光遗传学中,诱导神经元超级化的视蛋白可以抑制特定类型的神经元活性。GtACRs是一类新发现的阴离子通道,其自身具有极高的电导率,具有很高的超级化特性。传统光遗传学(如eNpHR)光抑制的功率比光激发的功率要大得多,因为不清楚神经元出现动作电位的具体时间,需要持续性地进行光抑制,因此有可能导致脑区局部温度过高。而通过双光子激发的GtACRs可以很好地解决这一问题。
一、如何有效的实现单细胞分辨率
实现单细胞尺度的绝对精确度还有几个必须考虑的问题:在目标神经元胞体上(而不是突触)表达视蛋白来驱动动作电位、神经元在脑实质中的密度,细胞间视蛋白表达的异质性,以及相似亚型的神经元之间兴奋性的异质性。
尽管存在上述的挑战,神经科学家还是提出了一些方法来提高全息成像的保真度。第一,增加视蛋白的单通道电导,这样就可以用较低的功率来诱导神经元动作电位,进而减少目标偏离效应。第二,将视蛋白集中表达于胞体,以减少对其他神经元的激活。第三,减少视蛋白的表达,使可兴奋的神经元彼此之间空间距离更远。第四,向每个神经元提供较少能量的激发光诱导神经元动作电位,这可能有助于最大限度地提高空间保真度。
图2 提高双光子全息光遗传学的空间保真度
(图源:Adesnik H, Abdeladim L, Nat Neurosci , 2021)
二、如何捕获更多神经元集合
三、中尺度双光子全息光遗传学
四、深部脑区的双光子光遗传学
五、自由活动小鼠的双光子光遗传学
到目前为止,几乎所有双光子全息光遗传学研究都需要在显微镜下对小鼠的头部进行固定。通过使用灵活的光纤系统,在自由活动的动物中进行远程单细胞分辨率的多光子成像和光遗传学调控目前有很大的可行性。可以将显微镜耦合到光纤束上,光纤束通常从输出面进一步连接到微GRIN透镜。
图3 双光子全息光遗传学的研究方案
(图源:Adesnik H, Abdeladim L, Nat Neurosci , 2021)
近期大多数全息光遗传学关注于神经元集合的研究中,研究人员可根据神经元对感觉或认知特征的共同反应进行分类,进而全息成像同一共同特征的神经元集合。此外,研究人员还计算分析神经元的生理数据,进而将神经元进行分类。对同一类型神经元的最小集合进行光遗传学干预,进而确定引起行为学效应的最小神经元集合。
图4 双光子光遗传学揭示驱动行为效应的神经集合
(图源:Adesnik H, Abdeladim L, Nat Neurosci , 2021)
二、解决脑区噪音对感官知觉的影响
三、探讨神经活动模式对功能的影响
四、探索突触可塑性在学习过程中对神经网络的影响
图5 使用多光子全息光遗传学处理神经代码和可塑性规则的例子
(图源:Adesnik H, Abdeladim L, Nat Neurosci , 2021)
原文链接:https://doi.org/10.1038/s41593-021-00902-9
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