用算法分析显微镜图像，以实现对神经元具体行为的研究与分析

近日，MIT 的工程师团队发明一种自动化方法，利用计算机算法来分析显微镜图像，并将“机械臂”引导到目标细胞上，以实现对神经元具体行为的研究与分析。

据了解，这项技术可以让更多科学家对单个神经元进行研究，并且去了解单个神经元是如何通过与其他细胞的相互作用来实现人脑的认知、感觉知觉和其他功能。此外，研究人员还可以通过此项技术去了解神经回路是如何受到大脑紊乱的影响的。

对此MIT生物工程的副教授解释道：“了解神经元的沟通方式是基础和临床神经科学的基础。当神经元在工作或是神经元处于病态时，我们希望通过这项技术让你看见细胞内究竟发生了什么。”

精度

在过去30年，神经科学家一直采用一种叫做“贴补”的技术来记录细胞的电位活动。这种技术的具体实现就是，用一个微小的空心玻璃管与神经元的细胞膜接触，然后在膜上打开一个小的孔来观察。这项技术通常需要一个研究生或博士后用几个月的时间来学习和操作。尤其在哺乳动物的大脑中，这项技术将会更难学。

此前，该“贴补”技术有两种类型，一种就是盲目随机的选取位置，因为研究人员无法看见细胞的具体位置，所以只能记录每一次的尝试位置，以此来寻找细胞的精确位置。还有一种是利用图像引导，但该方法的精度也不高。

12年，Boyden和其同事发明了一种自动修复补丁的方法，他们编写了一种计算机算法，该算法可以根据一种叫做电阻抗特性来引导吸管对准一个细胞。

这一方法也体现出了此前手动探寻细胞位置是多么困难，因为即使是利用算法，也是通过计算机不断的尝试和计算来逼近最终的位置。具体过程就是，如果周围没有细胞，电流会降低，阻抗也会降低，尖端就会移动，当尖端到达一个细胞时，电流就不会流动，阻抗随之迅速增高，从而计算机就可以让尖端迅速锁定细胞位置。

当移液管的尖端锁定位置后，它就停在细胞表面，然后利用真空泵通过吸力将膜与尖端形成封闭空间，然后，透过膜的电极会记录细胞内部的电位活动。

虽然这项技术已经达到了很高的精度，但它仍然无法用于锁定特定的目标细胞。为了实现精准的定向操作，研究人员开始尝试结合自动图像引导技术，手动完成操作。但值得注意的是，此处移液管的尖端进入大脑后，附近的细胞是会自动移动，故而手动操作十分艰难。

于是基于与多种成像技术的结合，研究人员又提出了一种算法，该算法将移液管移动到大约25微米的目标细胞内。为了实现这一更高的精度，系统将图像技术与利用阻抗特性的技术结合在一起。

随后研究人员用双光子显微镜对细胞进行成像，然后利用脉冲激光将红外线送入大脑，让被设计用来表达荧光蛋白的细胞变亮，以便于追踪和识别。

现在，利用这种最新的方法，研究人员能够成功锁定目标细胞，成功率达到20％。这与训练有素的科学家在人工操作过程中的表现相当。

总结

伴随着脑机接口技术的发展与生物科技的持续升温，这一研究方法将成为关键性基础技术，为特定神经元行为的深入研究铺平了道路。此外，让计算机或是机器人来替代学生，减免学生在重复工作上的时间耗费，无疑是一项极大的进步。同时该项研究的计 算机录像也十分便于共享研究，某种程度上实现了资源的整合。该技术也将极大促进医学领域对无解疾病（如阿尔茨海默病或精神分裂症等）的研究。