2022-09-14 14:49

这是观察果蝇神经系统的窗口

A window into the fruit fly's nervous system

EPFL的科学家们开发了一种植入技术,可以前所未有地通过光学进入果蝇的“脊髓”。这项工作可能会导致神经科学、人工智能和生物机器人领域的突破。

理解生物运动控制需要记录动物行为时的神经活动,”EPFL生命科学学院的Pavan Ramdya教授说。“人类脊髓中有10亿个神经元,这是一个庞大的系统,但我们无法像操纵动物那样操纵人类的神经元。果蝇,也就是果蝇,是一种非常小的生物,人们可以通过基因控制和成像几乎整个动物运动回路的活动。”

多年来,Ramdya的研究一直专注于用数字再现果蝇运动控制的基本原理。2019年,他的团队发布了DeepFly3D,这是一款基于深度学习的动作捕捉软件,使用多个摄像头视图来量化行为苍蝇的3D肢体运动。2021年,Ramdya的团队发布了LiftPose3D,这是一种从单个相机拍摄的2D图像重建3D动物姿势的方法。这些努力得到了他在2022年发表的NeuroMechFly的补充,这是果蝇的第一个形态学精确的数字“双胞胎”。

但是,前面总是有更多的挑战,特别是在生物学、神经科学、计算机科学和机器人技术交界的这个领域。他们的目标不仅仅是绘制和理解生物的神经系统——这本身就是一项雄心勃勃的任务——而且还要发现如何开发出像苍蝇一样敏捷的仿生机器人。

“在这项工作之前,我们遇到的障碍是,”Ramdya说,“在动物健康恶化之前,我们只能记录很短一段时间内苍蝇的运动回路。”

因此,Ramdya与EPFL工程学院的Selman Sakar教授合作,开发了一种工具,可以在更长时间内监测果蝇的神经活动,直到这种昆虫的整个生命周期。这个项目是由博士生Laura Hermans带头进行的,Ramdya和Sakar共同指导了她的研究。






图片来源:洛桑联邦理工学院

通向腹侧神经束的窗口

“我们开发了微工程设备,为动物的腹神经提供光学通道,”赫尔曼说,腹神经相当于苍蝇的脊髓。“然后我们通过手术将这些设备植入苍蝇的胸腔,”她继续说。“其中一个装置,一个植入物,允许我们把苍蝇的器官移到一边,露出下面的腹侧神经索。然后我们用一个透明的微加工窗口密封胸腔。一旦我们有了这些设备,我们就可以在长时间的广泛实验中记录苍蝇的行为和神经活动。”

所有这些工具背后的目的是让科学家在很长一段时间内观察单个动物。他们现在可以进行超过几个小时的实验,甚至可以覆盖苍蝇的整个生命周期。“例如,我们可以研究动物在疾病发展过程中的生物学适应性,”赫曼斯说。“我们还可以研究衰老过程中神经回路活动和结构的变化。苍蝇的腹侧神经束是理想的,因为它承载着动物的运动回路,让我们可以研究运动是如何随着时间推移或受伤后演变的。”

植入物

“作为工程师,我们渴望这种定义明确的技术挑战,”Selman Sakar说。Pavan的团队已经开发了一种解剖技术,可以从苍蝇身上移除遮挡视野的器官,并使腹侧神经束可视化。然而,这些苍蝇在手术后只能存活几个小时。我们确信必须在胸腔内植入植入物。也有类似的技术可以可视化较大型动物的神经系统,如老鼠。我们从这些解决方案中获得了灵感,并开始考虑小型化问题。”

早期的原型试图解决安全移动和保留苍蝇器官的挑战,以揭露腹神经束,同时允许苍蝇术后存活。

A window into the fruit fly's nervous system将新的v形植入物插入果蝇的胸腔,使光学系统能够接触到果蝇的腹侧神经束。图片来源:Laura Hermans (EPFL)

“面对这一挑战,你需要一个既能从生命科学角度又能从工程角度处理问题的人——这凸显了劳拉(Hermans)和穆拉特(Kaynak)工作的重要性,”Sakar说。

早期的植入物是刚性的,很少有苍蝇能在手术中存活。试图在不牺牲成像质量的情况下提高生存率是一个需要多次迭代设计的挑战。最终,获胜者是一个简单而有效的原型:一个v形的柔韧植入物,可以安全地将苍蝇的器官移到一边,揭开腹侧索,并允许研究人员用“条形码胸窗”封闭角质层上的洞,这让他们可以观察腹侧神经索,并在苍蝇日常生活中测量神经元活动。

萨卡尔说:“考虑到动物与动物之间的解剖学差异,我们必须找到一种安全的、适应性的解决方案。”“我们的植入物满足了这种特殊需求。随着适当的组织微操作工具的开发和3D纳米打印兼容台的发展,在重复成像过程中安装动物,我们为神经科学研究提供了一个完整的多功能工具包。”

一个开放的道路

这一成果是EPFL典型的开放和跨学科研究的一个例子。“从第一天起,我们就非常开放地分享技术,”萨卡尔说。“我们的想法是迅速传播工具和方法,这样我们就可以促进技术的进一步发展,以及它们在许多研究领域提供的发现过程。我认为,很多团体都愿意探索我们的技术。”

Ramdya说:“通过研究苍蝇,我们相信理解一些相对简单的东西可以为理解更复杂的生物体奠定基础。”“当你学习数学时,你不会钻研线性代数;你先学习如何加减法。此外,对于机器人来说,了解一个“简单”的昆虫是如何工作的将是非常棒的。

该团队的下一步是使用他们的新方法来解开果蝇运动控制的机制。Ramdya补充道:“与人工系统相比,生物系统确实是独一无二的,因为它们可以动态调节,例如神经元的兴奋性或突触的强度。”“所以为了理解是什么让生物系统如此敏捷,你需要能够观察这种活力。在我们的研究中,我们想看看动物的运动系统在其一生中如何应对衰老或受伤后的恢复。”

目前的研究发表在《自然通讯》上。