▎药明康德内容团队编辑有人把人类的大脑称为“三磅重的宇宙”，因为这个大约3磅（近1.4千克）的器官如同宇宙一样复杂和神秘，吸引了一代又一代人深入探索。为了理解大脑如何运作，神经科学家提出，直接观察和操纵神经元功能集群的活动至关重要，因为神经元功能集群是神经系统信息处理的基本单元。而随着神经记录技术的快速发展，对大规模神经元集群的动态测量已经可以实现，然而，接下来要对获得的海量动态变化的成像数据进行实时分析仍是极大的挑战。日前，由中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心（神经科学研究所）与中国科学院自动化研究所联合组成的一支研究团队，经过多年联合攻关开发出创新性FPGA-GPU系统，能够在模式动物斑马鱼上实时分析全脑神经元活动，处理多达10万个神经元的大规模神经成像数据，并实现闭环调控全脑神经元活动。研究成果发表于《自然-神经科学》（Nature Neuroscience）。有趣的是，这项工作还受到了天文学的启发。
研究人员指出，成像数据流高达每秒500兆字节，要从高通量的成像数据流中解析出每帧图像，并把得到的图像实时配准到对应的模板数据，以便根据空间位置提取各神经元的活动，是主要的技术难点。“经过分析发现，高通量神经数据分析的需求与天文学研究中快速射电暴检测的问题类似，可以借鉴其FX系统设计解决。”论文主要作者尚春峰博士介绍。
▲借鉴天文学数据处理体系搭建的实时系统提取和解析了斑马鱼全脑的神经元活动。图片展示了这一创新性系统沟通内在世界神经活动与外在现实世界的魅力。（图片来源：研究团队提供；Credit：Julia Kuhl）FPGA-GPU系统利用现场可编程逻辑门阵列FPGA的灵活性建立光学神经信号预处理系统，接收来自光学传感器的数据流，对之进行规整化操作，并将规整化的图像数据实时发送给图像数据实时处理系统；利用图像处理单元GPU的并行计算优势，建立图像数据实时处理系统，基于所采集神经信号的结构特征，对接收到的图像进行高速非线性配准，并从配准后图像数据中提取重要信道的神经信号，依据编码规则进行解码，从而得到用于反馈装置的控制信号。研究团队将这套系统应用于清醒的斑马鱼幼鱼，监测其整个大脑，能同时提取近10万个神经元的活动并生成反馈信号，反馈间隔仅70.5毫秒。
▲研究示意图（图片来源：研究团队提供）
研究人员对斑马鱼全脑神经元活动进行快速聚类分析，得到了主要神经元功能集群的分布，从而得以实时解码神经元功能集群的活动动态。本研究中，以位于视顶盖区的一个神经元集群为目标，实时解码集群活动动态。每当该集群自发激活，就会触发同侧被盖区神经元的光遗传学刺激，从而有效地诱发了下游各脑区的活动。在另一组实验中，研究人员在记录全脑神经动态的同时观测蓝斑去甲肾上腺素能神经元的活动水平——这组神经元的活动与动物觉醒状态有关，其激活伴随着感觉响应的增强。当这群神经元同步激活时提供闪光刺激，诱发了全脑多个脑区的视觉反应，所激活神经元的数目和分布范围都超过了仅闪光刺激所激活的。研究人员指出，这一差别支持了脑状态对感觉响应的调节，提示闭环刺激有助于精准研究脑内在状态与外在环境之间的相互作用。研究人员还进一步探索了基于神经元集群活动的脑机接口方案。麻痹状态下的斑马鱼接受模仿水流的视觉刺激，利用游泳相关神经元集群的活动调节水流速度。当改变调节增益时，神经元集群活动相应产生了适应性的变化。这表明实时分析系统为虚拟现实控制提供了足够快速精准的信号。论文总结说：“该研究工作通过开发FPGA-GPU系统实现了近GB/s光学神经记录的实时处理，并可以轻松适应其他大规模神经活动记录模式以实现闭环调控。除了闭环操纵神经活动，该技术也可以用于光转化标记功能神经元集群，从而实现功能集群研究与神经环路基础的结合。”该项工作是中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心（神经科学研究所）与中国科学院自动化研究所多年合作的成果，由暨南大学/深圳市神经科学研究院尚春峰研究员、中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心（神经科学研究所）杜久林组汪玙璠博士与中国科学院自动化研究所蒿杰组赵美婷工程师等共同完成，杜久林研究员、蒿杰研究员、穆宇研究员为共同通讯作者。范秋香工程师在FPGA板卡设计和编程方面，赵珊和钱禹在虚拟现实实验方面、徐圣进研究员在图像处理方面也做出了重要贡献。该研究得到了科技部、自然科学基金委员会、中国科学院、上海市和深圳市的资助。
参考资料：
[1] Chun-Feng Shang et al., Real-time analysis of large-scale neuronal imaging enables closed-loop investigation of neural dynamics. Nature Neuroscience. (2024) Doi: https://doi.org/10.1038/s41593-024-01595-6
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