A structured-illumination miniscope for optically sectioned imaging and real-time neural decoding

Immaginate di cercare di ascoltare un singolo violinista che suona un bellissimo assolo nel mezzo di una sala da concerto affollata e rumorosa. Questo è il dilemma quotidiano degli scienziati che vogliono osservare le singole cellule cerebrali che si "parlano" tra loro mentre un animale corre, salta o esplora. Per anni, hanno utilizzato microscopi minuscoli e leggeri fissati alle teste dei topi per fare questo. Questi dispositivi sono come piccole telecamere in grado di vedere i segnali luminosi dei neuroni che si attivano. Tuttavia, c'è un grosso problema: queste telecamere vedono tutto ciò che hanno davanti, non solo lo strato specifico che stanno osservando. È come cercare di scattare una foto nitida di una specifica fila di posti in uno stadio, ma la telecamera cattura anche la folla sfocata e luminosa nelle file sopra e sotto. Questo bagliore "fuori fuoco" lava via i dettagli, rendendo difficile capire esattamente quale neurone stia facendo cosa. Sebbene esistano microscopi potenti ed costosi che possono risolvere questo problema usando laser speciali per ignorare gli strati sfocati, sono troppo pesanti e complosi per essere fissati alla testa di un topo che corre. Così, gli scienziati si sono trovati tra l'incudine e il martello: avere un'immagine nitida di una piccola area con una macchina pesante, oppure una telecamera leggera che vede un ammasso sfocato.

Questo articolo presenta una soluzione intelligente e leggera che funge da "filtro intelligente" per queste piccole telecamere. I ricercatori hanno costruito un nuovo tipo di miniscope che pesa meno di 3 grammi (circa quanto una batteria AA) e utilizza un trucco chiamato "illuminazione strutturata". Pensate a come se brillaste una torcia attraverso una staccionata su un muro. Se brillate una luce normale, vedete l'intero muro. Ma se brillate la luce attraverso la staccionata, vedete delle strisce. La telecamera intelligente in questo nuovo dispositivo scatta due scatti rapidi: uno con luce normale e uno con la luce "a strisce". Confrontando queste due immagini, il computer può capire matematicamente quali parti dell'immagine sono nitide e a fuoco (le strisce sono chiare) e quali parti sono rumore di fondo sfocato (le strisce vengono meno). Può quindi sottrarre le parti sfocate, lasciando un'immagine cristallina di soli i neuroni che sta osservando. Ciò permette al topo di correre liberamente mentre gli scienziati ottengono dati nitidi e di alta qualità senza bisogno di apparecchiature pesanti e costose.

Il "Filtro Intelligente" per le Telecamere Cerebrali

Il team, guidato da ricercatori dell'Istituto Cinese per la Ricerca sul Cervello e della Università Normale di Pechino, ha creato questo nuovo dispositivo per risolvere il problema del "bagliore sfocato". Lo chiamano miniscope HiLo. Il nome deriva dalla tecnica che utilizza: elaborazione della luce ad alta frequenza (Hi) e bassa frequenza (Lo).

Ecco come funziona in parole semplici:
Il dispositivo utilizza due minuscoli LED blu (sorgenti luminose). Uno proietta una luce normale e uniforme sul cervello. L'altro prolega la luce attraverso una semplice griglia (chiamata reticolo di Ronchi), creando un motivo di strisce sul cervello. La telecamera scatta una foto con la luce uniforme, poi una foto con la luce a strisce, e fa questo velocemente — 30 volte ogni secondo.

Poiché i neuroni su cui la telecamera è focalizzata sono nitidi, le strisce appaiono ben definite su di essi. Ma le cellule sfocate e fuori fuoco sullo sfondo non mostrano chiaramente le strisce; appaiono solo come un bagliore confuso. Il computer guarda le due immagini e dice: "Ok, le parti che sembrano strisce sono il segnale reale. Le parti che sembrano un bagliore confuso sono solo rumore di fondo". Poi scarta il bagliore confuso e tiene il segnale nitido. Il risultato è un video del cervello che è molto più chiaro e ha un contrasto molto migliore rispetto alle telecamere standard.

Cosa hanno scoperto: Segnali più chiari, più neuroni

I ricercatori hanno testato questo nuovo microscopio in diversi modi per vedere se funzionasse davvero.

1. Pulisce il rumore:
Per prima cosa, hanno esaminato fette di cervello di topo. Le immagini del nuovo microscopio HiLo mostravano una riduzione enorme del "bagliore confuso" rispetto alle immagini a campo largo standard. I neuroni emergevano chiaramente su uno sfondo scuro.

2. Funziona su topi in movimento:
Successivamente, hanno fissato il dispositivo sulle teste di topi e hanno osservato mentre correvano. Hanno registrato l'attività nell'ippocampo, una parte del cervello coinvolta nella memoria e nella navigazione.

• Il Risultato: I segnali dei singoli neuroni erano molto più puliti. Quando hanno analizzato i dati, il "rapporto segnale-rumore" (quanto segnale cerebrale reale c'è rispetto al bagliore di fondo) era significativamente migliore con il microscopio HiLo rispetto a quelli standard.
• La parte interessante: Di solito, per ottenere dati puliti da un microscopio standard, gli scienziati devono usare programmi informatici complessi per "demix" (separare) i segnali dopo l'esperimento. Questo richiede molto tempo e potenza di calcolo. I ricercatori hanno scoperto che con il microscopio HiLo, potevano semplicemente fare una media semplice dei pixel nell'area di un neurone, ed era quasi altrettanto buona dei dati corretti dal computer provenienti dal microscopio standard. Ciò significa che possono ottenere dati di alta qualità subito, senza aspettare che un computer lento li corregga in seguito.

3. Vede più strati:
Il microscopio ha anche una speciale lente liquida che può cambiare messa a fuoco molto rapidamente. Il team ha usato questo per osservare due diverse profondità del cervello contemporaneamente, passando dall'una all'altra 2,5 volte al secondo.

• Il Risultato: Questo ha permesso di registrare molti più neuroni rispetto a prima. Hanno scoperto che osservare due strati dava loro un gruppo molto più ampio di neuroni da studiare, e i segnali di entrambi gli strati erano ancora chiari e affidabili.

4. Aiuta a decodificare dove si trova il topo:
Poiché i segnali erano così chiari, i ricercatori sono riusciti a capire dove si trovasse il topo nella stanza semplicemente guardando l'attività cerebrale.

• Il Risultato: Quando hanno usato i segnali semplici del HiLo per indovinare la posizione del topo, sono stati molto più accurati rispetto a quando hanno usato i segnali standard a campo largo. In effetti, i segnali semplici del HiLo erano quasi altrettanto buoni dei segnali complessi corretti dal computer del microscopio standard. Questo dimostra che il "filtro intelligente" cattura le informazioni importanti proprio al momento della registrazione.

Il test del "Controllo Mentale": Un'interfaccia Cervello-Macchina a circuito chiuso

La parte più eccitante dello studio è stata un test di "prova di principio" per vedere se questa tecnologia potesse essere utilizzata per un'interfaccia cervello-macchina (BMI). Si tratta di un sistema in cui il cervello controlla una macchina in tempo reale.

La configurazione:
Hanno messo un topo in una posizione con la testa fissa e gli hanno dato un odore. Quando l'attività cerebrale del topo corrispondeva a un particolare schema (come un segnale "sento questo odore"), il computer forniva immediatamente al topo una goccia di acqua dolce come ricompensa.

La sfida:
Perché questo funzioni, il computer deve leggere il segnale cerebrale, decidere se corrisponde allo schema e fornire la ricompensa istantaneamente. Se il segnale è sfocato o se il computer impiega troppo tempo per pulirlo, il sistema fallisce.

Il Risultato:
Usando il microscopio HiLo, il sistema ha funzionato perfettamente. Poiché il microscopio forniva segnali così chiari istantaneamente, il computer poteva rilevare lo "schema dell'odore" in tempo reale e attivare la ricompensa. I topi hanno imparato a controllare il sistema; potevano modulare la loro attività cerebrale per ottenere più ricompense. Ciò ha dimostato che l'HiLo è abbastanza veloce e chiaro da essere utilizzato in esperimenti in tempo reale in cui il cervello parla con una macchina e riceve un feedback immediato.

Perché questo è importante

Questo articolo non sostiene di aver inventato una bacchetta magica che risolve ogni problema in neuroscienza. Gli autori notano con cautela che il loro dispositivo non vede così in profondamente nel cervello come i pesanti ed costosi microscopi a multifotoni, e non separa i neuroni sovrapposti in modo così perfetto come gli algoritmi informatici più avanzati.

Tuttove, hanno dimostrato che l'illuminazione strutturata è un modo pratico, accessibile e altamente efficace per migliorare la qualità dell'imaging cerebrale in animali che si muovono liberamente. Pulendo l'immagine prima ancora che il computer la veda, hanno reso possibile l'ottenimento di dati di alta qualità senza la necessità di apparecchiature pesanti o di un'elaborazione lenta e complessa. Ciò apre la porta a ulteriori esperimenti che richiedono un feedback rapido in tempo reale, aiutando a capire come funziona il cervello mentre l'animale sta effettivamente facendo qualcosa, invece di stare solo fermo.

In breve, hanno costruito una piccola telecamera intelligente che filtra il rumore, permettendo agli scienziati di ascoltare chiaramente il "violinista" anche nel mezzo della "sala da concerto".