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將一個電極夾在活體動物大腦細(xì)胞上記錄其電顫振是一項需要靈巧度和耐心的工作。這種技術(shù)的名字是“全細(xì)胞膜片鉗”，被譽為“神經(jīng)科學(xué)的藝術(shù)”，神經(jīng)生物學(xué)家Edward Boyden說，而且該技術(shù)在*范圍內(nèi)僅有的實驗室可以操作。
但研究人員正在設(shè)法使其轉(zhuǎn)變?yōu)榫喌摹⒆詣踊募夹g(shù)，利用機器人和可下載的源代碼讓任何實驗室都可以進行操作，從而讓這種藝術(shù)不再那么神秘。
“全細(xì)胞膜片鉗提供了一種了解神經(jīng)回路的*方法，但這種令人興奮的技術(shù)使用量卻很低。”美國弗吉尼亞大學(xué)霍華德·休斯醫(yī)學(xué)研究所珍妮莉婭研究院神經(jīng)學(xué)家Karel Svoboda說，“這正是自動化是極為令人振奮方向的原因。”
3月3日，在麻省理工學(xué)院工作的Boyden和同事發(fā)表了詳細(xì)的說明指南，介紹了如何組裝及操作全細(xì)胞膜片鉗自動化系統(tǒng)，他們在2012年描述了這一概念。這份指南代表了Boyden和亞特蘭大佐治亞理工學(xué)院機械工程專家Craig Forest實驗室的合作成果，后者主要進行機器人自動化研究。
大多數(shù)神經(jīng)記錄會包括在腦細(xì)胞間插入電極，用來捕捉神經(jīng)元之間的生物電截?fù)?。比?ldquo;細(xì)胞外記錄”可以探測外面的信號，但是卻錯過了細(xì)胞內(nèi)的生物電活動，而后者決定了它們是否會發(fā)出電擊。這正是全細(xì)胞膜片鉗的用武之地，這種技術(shù)能夠嵌入到一個神經(jīng)元的內(nèi)部。這個微妙的過程“有著非常陡峭的學(xué)習(xí)曲線，很多人甚至從未使其發(fā)揮作用。”Svoboda說。
全細(xì)胞膜片鉗涉及到將一個含有電極絲的微型玻璃吸管放入大腦。在zui普通的“盲”版操作中，研究人員需要在看不見神經(jīng)元的情況下實施這一過程。科學(xué)家必須持續(xù)增加壓力使腦白質(zhì)離開吸管，但是電極電阻升高表明附近存在細(xì)胞，他們必須迅速地在恰當(dāng)時機切換到抽吸模式，以便在超薄的吸管對少量神經(jīng)元膜進行密封。再通過其他若干次抽吸，研究人員就可以在細(xì)胞膜上鉆出一個小孔，用來記錄神經(jīng)元的活動。在錯誤的角度電擊神經(jīng)元、對壓力調(diào)控錯誤以及其他大量的變量都會導(dǎo)致信息記錄錯誤。
“每一步都有一定的失敗率，在整個過程中出現(xiàn)錯誤的幾率會成倍增加。”Boyden說。經(jīng)驗豐富的操作人員成功率也僅在20%~60%之間。
Boyden和Forest決定讓這一棘手的技術(shù)變得自動化。他們的自動化機器人的操作能力現(xiàn)在尚未超過人類專家，其在小鼠實驗中的平均成功率為33%。這套設(shè)備在商業(yè)操作平臺LabVIEW上進行，僅需要研究人員放置好動物和吸管，接下來一個計算機算式會控制吸管的內(nèi)部壓力和大腦內(nèi)的操作。佐治亞州亞特蘭大一家叫作Neuromatic Devices的公司會根據(jù)Boyden和Forest的技術(shù)提供相關(guān)機器，但是該公司并未披露相關(guān)價格和銷售量。
得克薩斯州立大學(xué)*分校的研究人員也創(chuàng)建了類似的自動修補系統(tǒng)，該系統(tǒng)通過MATLAB計算機環(huán)境進行控制。它利用一種略有差異的算術(shù)公式?jīng)Q定何時抽吸，其在小鼠大腦細(xì)胞實驗中的成功率為17%左右。帶領(lǐng)該團隊的神經(jīng)學(xué)家Niraj Desai表示，他希望應(yīng)用更加先進的算術(shù)公式。
一些研究人員質(zhì)疑這些記錄機器人能否超越zui*的人類專家。“參與人類決策的元素比機器捕獲的元素豐富得多。”英國倫敦大學(xué)學(xué)院神經(jīng)學(xué)家Michael Hausser說。但他補充說，這一技術(shù)對于新手操作來說仍然向前推進了一大步。其他人則表示，機器人可以幫助不同水平的用戶進行冗長或是復(fù)雜的實驗，而在這些情況下，人類的疲勞會變成限制因素。
這種自動化技術(shù)能否普遍被神經(jīng)科學(xué)界接受仍要拭目以待。現(xiàn)在，上述兩個團隊的編碼已經(jīng)可供人們免費下載。“我們希望能夠幫助盡可能多的人，回答關(guān)于神經(jīng)元如何運算的問題。”Boyden說。