香港科技大学利用自适应光学技术，实现高分辨率神经突触成像
香港科技大学利用自适应光学技术，实现高分辨率神经突触成像。
双光子显微镜技术的进步带来了更高的分辨率和功能成像，从而帮助研究人员展开大脑功能和神经活动的研究。
然而，双光子方法受到激发光子和发射光子极度衰减的影响，限制了可以分析的组织深度和对大脑皮层的成像。内窥镜检查可能是探测器官深层区域的更好解决方法。
据麦姆斯咨询报道，香港科技大学（hong kong university of science and technology, hkust）的一个科研项目开发出一种基于直接波前传感的双光子显微内镜平台，结合自适应光学技术，实现了衍射极限分辨率的深脑成像。研究成果被发表在science advances期刊上。
香港科技大学的jianan qu表示，“该技术可以对其他深层大脑结构如纹状体、黑质和下丘脑进行成像。这是一项令人兴奋的进展，对理解大脑功能和促进深层大脑神经科学研究具有巨大的潜力。”
新的方法建立在落射荧光显微镜现有的微型梯度折射率（grin）透镜的基础上，该透镜被分别植入大脑，作为显微镜物镜和下面的样品之间的中继。
根据该项目发表的论文，研究人员之前已经尝试过结合棒状grin透镜的双光子技术，但是固有像差限制了所实现的3d成像体积。
自适应光学（adaptive optics, ao）是一项众所周知的光学技术，可以评估入射波前的像差并加以抵消，从而可以精确记录波前，因此香港科技大学采用了自适应光学的方法来实现高分辨率的活体深脑成像。
简化ao双光子显微内镜示意图及grin透镜固有像差的表征
该项目在其论文中评论道：“我们的方法是将双光子激发荧光（tpef）信号用作生物组织内部的固有导星。”
深层大脑的结构和功能
该团队表示，直接波前传感可以精确预估像差，而且一旦grin透镜本身的固有像差被评估出来，就非常适合利用grin透镜进行体内成像。变形镜会对激发光产生补偿性畸变，从而在脑组织内部产生一个潜在的衍射受限焦点。
在试验中，该小组利用ao双光子显微内镜系统对小鼠海马进行了活体成像，并解析结构中的树突棘，团队成员注意到，该平台实现了完全ao校正后分辨率的巨大提升，可以清晰地解析深度达300微米的树突棘。
深入观察：小鼠海马体
研究人员还利用该平台研究了海马神经元的可塑性，即神经元结构对刺激的反应变化。特别是对神经元信息处理的两个方面——体细胞和树突活动之间的关系进行了研究。
研究人员表示，一种可视化树突棘数量和大小变化的方法将有助于了解人们在记忆受损期间或在药物治疗后神经传递的调控方式。随后应该进一步了解学习和记忆的分子基础及其在神经系统疾病中的失调。
jianan qu补充道，“长期以来，对深层大脑进行高分辨率实时成像一直是一大挑战，借助自适应光学双光子显微内镜，我们现在可以以前所未有的分辨率研究深层大脑的结构和功能，这将大大加速我们在了解神经退行性疾病的机制和开发相关治疗方法方面的进展。”
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香港科技大学的jianan qu表示，“该技术可以对其他深层大脑结构如纹状体、黑质和下丘脑进行成像。这是一项令人兴奋的进展，对理解大脑功能和促进深层大脑神经科学研究具有巨大的潜力。”
新的方法建立在落射荧光显微镜现有的微型梯度折射率（grin）透镜的基础上，该透镜被分别植入大脑，作为显微镜物镜和下面的样品之间的中继。
根据该项目发表的论文，研究人员之前已经尝试过结合棒状grin透镜的双光子技术，但是固有像差限制了所实现的3d成像体积。
自适应光学（adaptive optics, ao）是一项众所周知的光学技术，可以评估入射波前的像差并加以抵消，从而可以精确记录波前，因此香港科技大学采用了自适应光学的方法来实现高分辨率的活体深脑成像。
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该项目在其论文中评论道：“我们的方法是将双光子激发荧光（tpef）信号用作生物组织内部的固有导星。”
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该团队表示，直接波前传感可以精确预估像差，而且一旦grin透镜本身的固有像差被评估出来，就非常适合利用grin透镜进行体内成像。变形镜会对激发光产生补偿性畸变，从而在脑组织内部产生一个潜在的衍射受限焦点。
在试验中，该小组利用ao双光子显微内镜系统对小鼠海马进行了活体成像，并解析结构中的树突棘，团队成员注意到，该平台实现了完全ao校正后分辨率的巨大提升，可以清晰地解析深度达300微米的树突棘。
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研究人员还利用该平台研究了海马神经元的可塑性，即神经元结构对刺激的反应变化。特别是对神经元信息处理的两个方面——体细胞和树突活动之间的关系进行了研究。
研究人员表示，一种可视化树突棘数量和大小变化的方法将有助于了解人们在记忆受损期间或在药物治疗后神经传递的调控方式。随后应该进一步了解学习和记忆的分子基础及其在神经系统疾病中的失调。
jianan qu补充道，“长期以来，对深层大脑进行高分辨率实时成像一直是一大挑战，借助自适应光学双光子显微内镜，我们现在可以以前所未有的分辨率研究深层大脑的结构和功能，这将大大加速我们在了解神经退行性疾病的机制和开发相关治疗方法方面的进展。”
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