Open-source virtual reality platform for head-fixed adult zebrafish
本文介绍了一个用于头固定的成年斑马鱼的高分辨率开源虚拟现实平台，该平台能够实现实时、闭环的行为实验以及同步的双光子成像，从而揭示了视觉地标如何驱动运动和姿态反应。
原始论文采用 CC BY 4.0 许可（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。 这是一篇未经同行评审的预印本的AI生成解释。这不是医疗建议。请勿根据此内容做出健康决定。 阅读完整免责声明
为了理解大脑如何将大量的感官信息转化为决策，科学家们通常需要剥离现实世界的混沌。在自然界中，动物会被不可预测的视觉、听觉和嗅觉同时轰炸，这使得很难精确隔离出究竟是哪种信号触发了特定的动作。这正是虚拟现实成为强大工具的地方。通过将动物置于一个受控的、计算机生成的环境中，研究人员可以改变一个微小的细节——比如一块岩石的外观或一面墙壁的颜色——同时保持其他一切完全不变。这使他们能够精准地观察大脑和身体对那单一变化的反应。虽然这种方法在研究微小的、透明的幼鱼时非常普遍，但将其应用于成年鱼则困难得多，因为成年鱼的大脑更复杂，且身体太大，难以在不遮挡大脑视线的情况下进行固定。
瑞士的一个研究小组现在建立了一个全新的开源系统，解决了这些问题，适用于成年斑马鱼。他们设计了一个装置，让成年鱼被轻轻固定住，头部牢固固定，而尾部可以自由移动。鱼在周围环绕着弧形屏幕的小型水箱中游泳，屏幕投影出一个高分辨率的三维世界。当鱼移动尾巴时，摄像头会实时追踪运动，计算机也会立即更新场景以匹配其动作，从而创造出一种鱼正在一条长长的虚拟走廊中游泳的错觉。这个平台不仅仅是一个摄像头和一块屏幕；它是一个完整的实验室，还可以向鱼的大脑中照射光线，以观察单个神经元的放电，而此时鱼正在这个数字世界中航行。
研究人员利用这一系统观察了成年斑马鱼在遇到熟悉的路径突然发生变化时的反应。他们构建了一个长长的虚拟走廊，墙壁和地面具有类似河流床的自然纹理。在某些实验中，走廊是空的；而在另一些实验中，一个巨大的石拱门出现在路径中间。当鱼游向这个拱门时，它们的行为发生了非常具体的改变。它们并没有停止或惊慌，而是微妙地改变了身体姿态，更加剧烈地弯曲尾部，仿佛在准备转向，尽管它们仍在继续前进。这种反应发生得迅速且一致，表明鱼识别出了地标，并正在预判如何绕过障碍物以调整游泳方式。
团队还想知道，鱼的反应是因为它们记住了拱门的位置，还是仅仅因为看到了它。为了测试这一点，他们模拟了“浑浊的水”，即让虚拟世界在鱼前方不远处的距离处逐渐变暗。拱门被放置在足够远的地方，以至于在游泳开始时是看不见的。当鱼向前游动时，浑浊的水变得清晰，拱门突然出现。在这种情景下，鱼并没有改变身体姿态，而是只要地标一进入视野，它们就会减速。这一发现意义重大，因为它表明鱼的行为主要受当下所见驱动，而非基于关于物体应在何处的心理地图。它们的行为会根据是被突如其来的视觉呈现所惊扰，还是在导航已知障碍物而发生转变。
除了观察鱼的行为，研究人员还利用该系统观察了鱼的内部。他们专注于一个已知与导航和记忆相关的特定区域。通过一种可以深入观察鱼脑而不伤害鱼的特殊显微镜，他们观察了单个神经细胞在鱼游泳时如何闪烁。他们发现，某些神经元仅在鱼到达虚拟走廊中的特定位置时才会放电，充当了位置的内部标记。这证实了即使在头部固定的成年鱼身上，大脑也在构建一条详细的空间地图。这些细胞在鱼于虚拟世界中游泳时仍能保持活跃和精准，这一事实证明该系统并不会干扰大脑的自然功能。
该项目的成功很大程度上取决于技术的速度和精度。系统每秒更新虚拟世界六十次，这个速度足以跟上斑马鱼自然的游泳节奏。如果计算机稍有延迟，鱼就会看到尾部动作与场景变化之间的滞后，这会破坏错觉并导致鱼游动得不自然。研究人员通过使用一种定制算法解决了这个问题，该算法能通过尾部动作高精度地预测鱼的速度和方向。他们还设计了一种方法来同步视频投影与大脑成像，确保用于投影图像的明亮光线不会干扰观察大脑的敏感传感器。
这个新平台为研究此前无法如此详细观察的成年鱼的复杂行为打开了大门。成年斑马鱼能够学习抽象规则、记忆社交互动，并以幼鱼无法实现的方式解决问题。通过将观察单细胞水平大脑的能力与在受控环境中测试这些复杂行为的能力相结合，科学家现在可以提出关于学习和记忆如何运作的更深层问题。该系统旨在免费分享给其他科学家，允许整个研究界利用这些工具进行深入研究。它代表了迈向观察思考中的大脑内在运作机制的一个安静但重要的进步，将一个复杂的技术挑战转化为了一个可靠的窗口。
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