Intensity-based scattering correction enables in vivo two-photon imaging beyond 1 mm

脳は、高密度で濁った生物学的組織の要塞であり、光によってその深部を覗き込むことは極めて困難な課題です。数十年にわたり、科学者たちは、生体の脳を驚異的な明瞭さで観察するために、二光子顕微鏡と呼ばれる強力なイメージング技術を使用してきました。この手法は、光のパルスを用いて微小な蛍光マーカーを光らせることで、研究者が個々の細胞とその接続を観察することを可能にします。しかし、光が深部へ進むにつれ、懐中電灯の光が厚い霧の中で拡散するように、脳の散乱する組織によって光は跳ね返されてしまいます。この散乱は画像をぼやけさせ、信号を減衰させ、顕微鏡の視界を脳の最上層である皮質の中に閉じ込めてしまいます。海馬のような、記憶に不可欠なより深い構造を見るために、研究者は従来、さらに複雑で高価な三光子顕微鏡に切り替えるか、生成がより困難な長い波長の光を使用する必要がありました。

カリフォルニア大学デービス校の研究チームは、標準的な二光子顕微鏡の限界を、従来よりもはるかに深く押し広げる方法を見出しました。彼らは「DeepFOCUS」と呼ばれる新しい手法を開発しました。これは、撮影後にぼやけた画像を修正するのではなく、光が脳に入る前に光の形を整えるために人工知能を利用するものです。特定の光強度パターンをリアルタイムで計算することで、システムは散乱する組織を補正し、光が表面から1ミリメートル以上下の深部でも鋭く焦点を合わせられるようにします。この画期的な成果により、神経科学のラボで一般的に使用されている既存の二光子顕微鏡を、全く新しい特殊なハードウェアを必要とせずに、より深い脳構造を見るためにアップグレードできる可能性があります。

この成果の核心は、研究者が光の散乱という混沌をどのように扱うかにあります。光が脳を通過するとき、光はバラバラになり、フォトンの到着は無秩序になります。従来の手法は、この乱れを測定して逆の歪みを適用することで散乱を逆転させようとしましたが、深部組織では信号が正確に測定できるほど十分に強くならないため、しばしば失敗してきました。DeepFOCUSのチームは異なるアプローチを取りました。彼らは光の波面を逆転させるのではなく、光の強度、すなわち明るさに焦点を当てました。彼らはデジタルマイクロミラーデバイス（数千の微小な鏡で覆われたチップ）を使用して、ランダムな光のパターンを脳に投影しました。これらのパターンが組織に当たると、光の一部は強め合う干渉を起こして明るい点を作り出し、他の部分は打ち消し合います。

システムはその後、脳内の蛍光マーカーから生じる輝度を測定しました。軽量な自己教師ありニューラルネットワークが、これらの輝度測定値を分析し、最も効果的な光のパターンを作るためにチップ上のどの特定の鏡をオンにすべきかを判断しました。このネットワークは、事前に学習された画像のデータベースには依存せず、現在見ている特定の脳の散乱条件から直接学習しました。ネットワークが最適なパターンを特定すると、そのパターンを脳に投影し、光を物理的に成形して散乱組織を突き抜け、ターゲットに鋭く焦点を合わせました。このプロセスはリアルタイムで行われ、顕微鏡が移動しながら画像をスキャンし、補正を行うことを可能にします。

研究者らは生体マウスを用いてこのシステムをテストし、脳の皮質全体の厚さと、その下の高度に散乱する白質を透過してイメージングを行いました。補正なしでは、顕微鏡が深くなるにつれて、血管やニューロンの画像は不明瞭になり、急速に消失しました。DeepFOCUSを用いることで、チームは深さ1.1ミリメートルの蛍光血管を、そして深さ1.2ミリメートルの海馬における個々のニューロンを可視化することに成功しました。これらの深さにおいて、補正された画像は、微細な毛細血管やニューロンの繊細な枝といった細部を、標準的な二光子顕微鏡が使用していた波長では不可能であった明瞭さで明らかにしました。システムは、脳を小さなサブリージョンに分割し、各領域に対して独自の補正パターンを計算することで、散乱特性が場所によって変化しても光が焦点を維持できるようにしました。

この研究は、二光子顕微鏡の深さの限界が固定された障壁ではなく、よりスマートな光制御によって克服できる課題であることを示しています。研究者たちは、ニューラルネットワークを使用して適切な強度パターンを計算することで、以前は複雑な三光子システムでしか到達できなかった深さから信号を回収できることを示しました。この手法は、劣化した画像をデジタル的に復元しようとするのではなく、励起光を物理的に成形して信号を強化することによって機能します。この区別は極めて重要です。なぜなら、ソフトウェアがぼやけた画像がどうあるべきかを推測しようとする際に発生しうる、「幻覚（ハルシネーション）」のリスクを回避できるからです。代わりに、このシステムは実際に生成される蛍光を測定することで、あらゆる補正を検証します。

この研究が神経科学に与える影響は重大です。海馬は学習と記憶に重要な領域ですが、侵襲的な処置なしに生体内で研究することは困難でした。DeepFOCUSは、損傷のない脳においてこの深い構造の高解像度イメージングを可能にすることで、神経回路がリアルタイムでどのように機能しているかを観察するための新たな扉を開きます。研究者らは、既存の二光子顕微鏡にデジタルマイクロミラーデバイスと必要なソフトウェアを追加することでアップグレードが可能であり、世界中の研究所で深部脳イメージングがより身近なものになると指摘しています。この技術はまだ脳の絶対的な最深部には達していませんが、標準的な装置で可能な限界を押し広げ、深部組織のイメージングが、単なる力技やより複雑なハードウェアではなく、光の強度の知的な操作を通じて達成できることを証明しました。

また、研究ではシステムの堅牢性を確保するために、パラメータの評価も慎重に行われました。彼らは、センシングに使用する光パターンの数が補正の質にどのように影響するかをテストし、特定の測定回数が速度と精度の間で信頼できるバランスを提供することを見出しました。また、ニューラルネットワークの構造も最適化し、データを効率的に処理するために内部の処理ユニットの理想的なサイズを決定しました。これらのテストにより、システムが異なる散乱条件に適応し、様々な深さや組織タイプにわたって高いパフォーマンスを維持できることが確認されました。結果は一貫しており、画像の明るさと明瞭さが大幅に向上し、一部の領域では信号強度が6倍近く向上しました。

最終的に、この研究は深部脳の研究に向けた実用的な道筋を提示しています。それは、現在の二光子技術の能力と、皮質下領域へのアクセスを必要とする神経科学者のニーズとの間の溝を埋めるものです。散乱という問題をニューラルネットワークにとって解けるパズルに変えることで、チームは強力かつ適応性の高いツールを提供しました。既存の実験セットアップと互換性のある方法を用いて、生体の脳深部を細胞レベルの解像度で観察できる能力は、複雑な脳の仕組みを理解するための有意義な一歩となります。この研究は、光学物理学と現代の計算手法を組み合わせることで、長年の生物学的課題を解決できることを示す証左です。