Bio-CM{superscript 2}: Distributed computational optics for cortex-widecellular imaging
Die Arbeit stellt Bio-CM², ein kompaktes, computergestütztes Miniatur-Mesoskop vor, das verteilte computergestützte Optik nutzt, um traditionelle Zielkonflikte zwischen Sichtfeld und räumlicher Auflösung zu überwinden und somit eine gleichzeitige, kortenweite In-vivo-Bildgebung mit zellulärer Auflösung über diverse biologische Systeme hinweg zu ermöglichen.
Originalarbeit lizenziert unter CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Dies ist eine KI-generierte Erklärung eines Preprints, das nicht peer-reviewed wurde. Dies ist kein medizinischer Rat. Treffen Sie keine Gesundheitsentscheidungen auf Grundlage dieses Inhalts. Vollständigen Haftungsausschluss lesen
Stellen Sie sich vor, Sie versuchen, ein Foto einer belebten Stadt zu machen. Sie haben zwei Möglichkeiten: Entweder Sie zoomen so nah heran, dass Sie die einzelnen Gesichter jedes Menschen sehen können, der die Straße entlangläuft, aber Sie können immer nur eine Person zur Zeit sehen; oder Sie zoomen heraus, um die gesamte Skyline zu sehen, aber alle Menschen wirken wie winzige, verschwommene Punkte. Lange Zeit standen Wissenschaftler, die das Gehirn untersuchten, vor genau diesem Dilemma. Das Gehirn ist eine riesige, komplexe Stadt aus Milliarden winziger Zellen, die Neuronen genannt werden. Um zu verstehen, wie wir denken, fühlen und uns bewegen, müssen Forscher sehen, wie diese einzelnen Zellen miteinander kommunizieren. Aber sie müssen auch das ganze Viertel sehen, um das große Ganze zu verstehen. Traditionelle Mikroskope sind wie die herangezoomte Kamera: Sie sind großartig darin, Details zu sehen, können aber nicht die ganze Stadt erfassen. Andere Werkzeuge können die ganze Stadt sehen, lassen aber die Details vermissen, um die Menschen zu zählen. Diese Arbeit befasst sich mit der Herausforderung, ein Mikroskop zu bauen, das beides gleichzeitig leisten kann, ohne zu einer riesigen, unhandlichen Maschine zu werden.
Die Forscher hinter dieser Studie, unter der Leitung von Guorong Hu und Lei Tian, haben ein neues Gerät namens Bio-CM2 entwickelt. Betrachten Sie es als ein System der „verteilten computergestützten Optik“. Anstatt eine einzige riesige, superkomplexe Linse zu verwenden, um zu versuchen, das gesamte Gehirn auf einmal zu sehen (was normalerweise an den Rändern in einem verschwommenen Durcheinander endet), teilen sie die Aufgabe auf. Stellen Sie sich vier kleine, freundliche Kamerateams vor, die zusammenarbeiten. Jedes Team hat seine eigene kleine Linse und ist dafür verantwortlich, jeweils ein Viertel des Gehirns zu fotografieren. Sie machen ihre Bilder gleichzeitig und senden sie an einen einzigen Computerbildschirm. Dann fungiert ein intelligentes Computerprogramm wie ein Haupteditor, der diese vier separaten Bilder zu einem einzigen, riesigen, nahtlosen hochauflösenden Bild zusammenfügt.
Die Arbeit zeigt, dass dieser Ansatz unglaublich gut funktioniert. Das Bio-CM2-Gerät kann eine Ansicht des Gehirns mit einer Größe von 7,5 × 10 mm² erfassen. Das ist riesig für ein Mikroskop, das klein genug ist, um an den Kopf einer Maus geschnallt zu werden. Noch beeindruckender ist, dass es innerhalb dieser massiven Fläche einzelne Zellen klar sehen kann. Das Team bewies dies, indem es Bilder eines ganzen Schnitts durch ein Mäusegehirn aufnahm und dabei die Details von Neuronen in verschiedenen Regionen gleichzeitig zeigte. Sie nutzten es auch, um tausende winziger Würmer (Caenorhabditis elegans) bei der freien Bewegung zu beobachten und dabei die Details ihrer Muskelzellen erfassten, während sie die gesamte Gruppe verfolgten.
Der vielleicht spannendste Teil war das, was sie mit lebenden Mäusen machten. Sie schnallten das Gerät an die Köpfe von Mäusen und beobachteten deren Gehirne in Echtzeit. Zuerst beobachteten sie die Blutgefäße an der Oberfläche des Gehirns und maßen, wie sich winzige Arterien zusammenzogen und entspannten (ein Prozess namens Vasomotion) und wie sich der Blutfluss im gesamten Gehirn veränderte. Dann beobachteten sie die elektrische Aktivität des Gehirns. Durch die Verwendung eines speziellen leuchtenden Proteins, das aufleuchtet, wenn Neuronen feuern, identifizierten und verfolgten sie die Aktivität von über 3.000 Neuronen gleichzeitig. Sie sahen nicht nur die Zellen; sie sahen, wie Gruppen von Zellen in verschiedenen Teilen des Gehirns miteinander verbunden waren und zusammenarbeiteten. Sie nutzten es sogar, um zu beobachten, wie die Nase einer Maus (der Riechkolben) aufleuchtete, wenn sie verschiedene Düfte wahrnahm.
Die Autoren weisen sorgfältig darauf hin, dass dies nicht nur eine Theorie ist; sie haben das Gerät gebaut und umfassend getestet. Sie maßen die Schärfe der Bilder und zeigten, dass die Auflösung in der Mitte des Sichtfeldes etwa 6 µm beträgt und zu den Rändern hin etwas weniger scharf wird (bis zu 22 µm), was jedoch immer noch gut genug ist, um einzelne Zellen zu sehen. Sie maßen auch, wie tief das Gerät blicken kann, und fanden heraus, dass es Aktivitäten aus einer Tiefe von etwa 473 µm unter der Oberfläche erfassen kann. Während sie einräumen, dass die aktuelle Version erfordert, dass die Maus ruhig gehalten wird (kopffixiert), deuten sie an, dass das Design flexibel genug ist, sodass zukünftige Versionen sogar noch leichter für wandernde Tiere gemacht werden könnten. Sie weisen auch darauf hin, dass ihre derzeitige Computersoftware zwar gut ist, neuere Methoden der künstlichen Intelligenz die Bilder in Zukunft jedoch noch klarer machen könnten.
Kurz gesagt: Bio-CM2 löst den alten Kompromiss zwischen dem „Sehen des Waldes“ und dem „Sehen der Bäume“. Durch den Einsatz eines Teams kleiner Linsen und eines intelligenten Computers, der die Ansichten zusammenfügt, haben die Forscher ein kompaktes, leistungsstarkes Werkzeug geschaffen, das es Wissenschaftlern ermöglicht, den stadtweiten Verkehr des Gehirns und seine einzelnen Bürger gleichzeitig zu beobachten. Dies öffnet die Tür zum Verständnis, wie groß angelegte neuronale Netzwerke funktionieren, und schließt die Lücke zwischen winzigen zellulären Ereignissen und dem großen Ganzen des Verhaltens.
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