100小时完成最高精度猕猴脑图谱测绘

　　「这是迄今对猕猴大脑结构最清晰的三维呈现，也是最终理解人类大脑的重要一步。」 中国科学技术大学合肥微尺度物质科学国家研究中心、中国科学院深圳先进技术研究院脑认知与脑疾病研究所毕国强教授表示。
　　动图丨VISoR 高速三维成像技术显示猕猴大脑内的神经纤维（来源：Nature Biotechnology）
　　神经纤维是大脑所有意识、思维活动中信息传递的载体。大脑中的每个神经细胞有独特的结构，可以生长出很长的纤维分支投射到大脑的不同区域，从而形成复杂的网络联系并进行信息的交流。
　　因此，想解析到大脑中这种超精细的细节并非易事，这就要求必须达到亚细胞分辨率级别的三维成像才能实现。
　　神经纤维的特征是「细而长」，其直径通常小于 1 微米，也就是头发丝的 1/100，长度则可达几十厘米，是直径的数十万倍。并且，有时会通过大量分支覆盖近半个大脑的范围，这时用电镜等高分辨方法做局部成像，已然不能获得即使是一个神经细胞的全貌。
　　因此，需要一种能同时满足高精度、大范围「双重要求」的三维高清「地图」，以实现神经纤维的长距离追踪。
　　近日，中国科学技术大学、中国科学院深圳先进技术研究院脑认知与脑疾病研究所和合肥综合性国家科学中心人工智能研究院与国内外团队合作自主研发了一种高通量、高精度的三维荧光成像 VISoR 技术和灵长类脑图谱绘制 SMART 流程，实现了猕猴大脑的微米级分辨率三维解析。
　　VISoR 成像系统可以在 100 小时内完成猕猴全脑样品 1×1×2.5 微米三维分辨率的猕猴全脑图像采集，研究中两只猕猴大脑图像的原始数据量逾 1PB（千万亿字节，其数据储存大小相当于 113 块 10T 硬盘），这是迄今世界上最高精度的灵长类动物的脑图谱。
　　图丨相关论文（来源：Nature Biotechnology）
　　7 月 26 日，相关研究以《以微米分辨率对整个恒河猴大脑进行高通量绘图》（High-throughput mapping of a whole rhesus monkey brain at micrometer resolution）为题发表于 Nature Biotechnology 。由毕国强教授、刘北明教授担任共同通讯作者，中科院深理工、深圳先进院副研究员徐放，中科大研究生、中科院深理工、深圳先进院脑所客座学生沈燕、丁露锋、杨朝宇是该论文第一作者。
　　图丨猕猴大脑中的神经细胞（来源：受访者）
　　那么，我们可以从这些图像里面洞悉到什么？它又将告诉我们什么？推特一位用户这样评论：它也许告诉了我们成千上万的事情，就像地球的「地图」 一样，取决于你用这个工具来问什么问题。
　　徐放表示，猕猴是作为研究人类智力以及人脑疾病机理最合适的非人灵长类模式动物，该技术为灵长类大脑的介观联接图谱研究打开了一扇门。有了这样精细的三维「地图」，便可以真正地认识、模拟大脑的工作机制，从而进一步设计未来的类脑智能系统。
　　自主研发高速三维成像技术，首次获取猕猴大脑三维高清成像
　　通常，荧光显微光学切片断层成像（fMOST）与序列双光子断层扫描（STPT）技术需要数天时间才能完成一个鼠脑的成像，而使用该团队自主研发的 VISoR 高速三维成像技术只需要 0.5-2 小时，速度上提升了几十倍。
　　图丨猕猴大脑的三维高分辨重建图a、截面图b、内部神经纤维展示c，以及部分神经纤维的全脑示踪和可视化d
　　据悉，该团队自 2015 年开始在中科院战略性先导专项和国家自然科学基金支持下研发 VISoR 高速三维成像技术，目的是为了满足脑科学研究中的广泛需求，获得实验动物的大脑三维结构图像，绘制不同尺度的脑神经联接图谱。
　　徐放说，该技术原理与我们用手机拍全景图相同，为了实现介观尺度的大脑三维成像，需要切换不同视野，对脑样品的各个小区域分别拍照，最后将数百万张小图拼接合成完整的三维图像。因此，成像速度非常关键。
　　传统技术成像速度慢的根本原因在于，拍照时样品是静止的，待拍完一个视野切换到下一视野进行拍照的过程中，需要把样品由静止状态加速并移动一段距离再减速静止。
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　　使用 SMART 流程重建的猕猴大脑
　　在这些步骤里，每次在样品静止时的相机曝光时间非常短，而移动视野的过程花费的时间比曝光时间长很多。也就是说，相机在大部分时间都是空闲的，它的成像速度在「等待」中被浪费了。
　　假如将光片照明成像与透明脑技术相结合，虽然在速度上很快，但是其分辨率远不够高。鉴于此，团队中的高级工程师祝清源博士提出一个新的成像模式：何不试试在样品匀速运动时连续拍摄呢？从而可以达到最高的时间利用率，获得相机最大极限的成像速度。
　　图丨猕猴丘脑核团的介观投射（来源：Nature Biotechnology）
　　但是，另一个问题随之而来，在运动中成像容易造成因不稳定而产生图像模糊的问题，该如何解决呢？
　　据介绍，该技术另一个关键是毕国强教授想到的利用扫描光束照明。「我们严格同步光束扫描与相机拍摄读出，样品中每个点只被照明一次，几乎完全避免了因样品运动不稳定而带来的成像模糊问题。并且，这种成像方式对光的利用率高，从而最终得到较高的图像信噪比。」毕国强解释道。
　　由于 VISoR 成像技术是切片透明再成像，因此，它对生物组织学的各种标记具有可兼容性与普适性，这解决了以往全脑透明难以进行深层均匀染色和均匀透明的「卡脖子」问题。
　　此外，VISoR 成像技术还有具有很好的可扩展性。毕国强解释道，「事实上样品越大拍摄效率还会越高，所以，这一技术可以很自然地从老鼠脑扩展到猴脑，将来也许可以应用到人脑。」
　　实现各模型动物大脑高精度、高通量解析，或加速更精准的医疗诊断和药物研发
　　VISoR 成像技术的应用并不局限于脑部，在生命科学、医学等有大尺度三维成像需求的领域都有非常广阔的应用场景。 例如，目前的临床病理诊断是基于组织切片二维显微图像。虽然人工智能分析方法已开始应用于这些图像的分析和辅助诊断，但是这些图像数据本身具有局限性，如不具备完整的三维结构，受到样品切片角度、位置的影响比较大，数据量也相对较小等。
　　图丨 VISoR 技术成像的不同器官组织结构图像（从左至右依次为：鼠脑横截面、猕猴脑横截面、猕猴小脑）
　　而应用高速 VISoR 成像技术，则可以将当前的二维检测「升级」 为高通量三维成像，更适于人工智能大数据分析，更加充分地利用生物、病理、手术组织样本，也将更大程度挖掘其中蕴含的生理与病理信息。
　　随着以 VISoR 为代表的三维成像技术的发展，基于生物组织完整三维图像的研究和病理诊断也正在成为一个新的科学研究领域。
　　毕国强举例说道，「VISoR 成像也非常适用于发育生物学研究，例如可以快速获得完整的胚胎的三维结构信息，从而理解其发育生长过程和细胞分子机制。」
　　图丨毕国强（来源：受访者）
　　在更大尺度上，现有的医学解剖学在过去几千年大都是在肉眼分辨率下开展的，显微成像的应用可以限于很小的局部。
　　有了类似 VISoR 的高通量显微成像技术，可以实现在有限的时间内对整个器官甚至整个人体做细胞分辨率或者亚细胞分辨率成像。「这可能为解剖学带来一次革命，使我们对整个人体的完整构架和结构细节有前所未有的清晰理解和数字化描述。」毕国强表示。
　　目前，该团队正在与具有前瞻性视野的相关医院、CRO 企业和资本等多方拓展合作。同时，与一些人工智能相关企业合作，进行对于大规模图像数据中的信息挖掘。并且，正在筹办 AI 图像分析大赛等活动以寻求更广泛社区的参与。
　　图丨 VISoR 工程简图（来源：Nature Biotechnology）
　　总的来说，生物医学图像的爆发与人工智能相结合，将有望更全面地理解人类大脑和身体器官的精细结构，并且更精准地掌握其在疾病中的变化规律，加速医疗诊断和药物研发。
　　多团队、跨学科、多样化合作，终极目标是实现人脑的完全解析
　　毕国强教授从 2007 年回国之后即致力于成像技术研发和应用，他和刘北明教授先后在中科大和深圳先进院组建立交叉学科团队，一方面，针对生物学问题开展研究，对领域的需求和瓶颈有直接的体会；另一方面，基于物理学方法发展技术，对技术原理的可行性有比较清晰的把握，并习惯于从第一性原理出发解决问题。 针对脑图谱绘制的 VISoR 技术从构思到实现猴脑成像历时 5 年，与传统的生物学实验研究不同，脑图谱研究需要博采各专业所长。
　　该研究中的脑图谱 SMART 流程包括样品准备、样品处理、光学成像、图像处理、数据分析，每一步需要的专业知识，并且对相关研究人员的要求也不同。
　　图丨徐放与 VISoR 高速三维成像设备（来源：受访者）
　　「我们通过长期的成长与发展才建立了跨学科、多样化的团队，团队成员包括光学专家、编程能手、神经科学家等，他们有差异化的专业背景，各自的专业特长和性格特点，这些在项目中都得到了完美的发挥。」徐放说。
　　目前，人类对灵长类动物大脑的认知还有很大的探索空间，该技术可以直接拓展人类对于灵长类动物自身智能和脑疾病的认识。
　　徐放表示，人脑其实只比猴脑大十几倍，团队的终极目标是实现人脑的完全解析。
　　图丨论文第一作者团队，从左至右分别为：徐放、沈燕、丁露锋、杨朝宇（来源：受访者）
　　毕国强认为，如何高效地分析和理解相关数据将是下一个挑战。
　　基于现有技术，国内外实验室已经开展了大量小鼠全脑图谱成像工作，获得了大量数据，但仍然很难从这些数据中发现神经网络构架的规律、理解一个小鼠如何加工信息。所以，还需要发展新的计算方法和软件工具来进行深入的数据挖掘。
　　此外，在更大的尺度的猴脑和人脑领域，获取全面的脑图谱数据仍然是一个相当艰巨的任务，需要更长时间、更多的人和资源共同参与进来。「随着国家对脑科学的重视和技术的不断发展，我相信，十几年内在猴脑和人脑图谱解析方面将出现突破性的成果。」毕国强说。