將一個(gè)電極夾在活體動(dòng)物大腦細(xì)胞上記錄其電顫振是一項(xiàng)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(yù)為“神經(jīng)科學(xué)的藝術(shù)”，神經(jīng)生物學(xué)家Edward Boyden說(shuō)，而且該技術(shù)在*范圍內(nèi)僅有的實(shí)驗(yàn)室可以操作。

但研究人員正在設(shè)法使其轉(zhuǎn)變?yōu)榫?jiǎn)的、自動(dòng)化的技術(shù)，利用機(jī)器人和可下載的源代碼讓任何實(shí)驗(yàn)室都可以進(jìn)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(guó)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(shuō)，“這正是自動(dòng)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(shuō)明指南，介紹了如何組裝及操作全細(xì)胞膜片鉗自動(dòng)化系統(tǒng)，他們?cè)?012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(jī)械工程專(zhuān)家Craig Forest實(shí)驗(yàn)室的合作成果，后者主要進(jìn)行機(jī)器人自動(dòng)化研究。

大多數(shù)神經(jīng)記錄會(huì)包括在腦細(xì)胞間插入電極，用來(lái)捕捉神經(jīng)元之間的生物電截?fù)簟１热?ldquo;細(xì)胞外記錄”可以探測(cè)外面的信號(hào)，但是卻錯(cuò)過(guò)了細(xì)胞內(nèi)的生物電活動(dòng)，而后者決定了它們是否會(huì)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(gè)神經(jīng)元的內(nèi)部。這個(gè)微妙的過(guò)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(shuō)。

全細(xì)胞膜片鉗涉及到將一個(gè)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(jiàn)神經(jīng)元的情況下實(shí)施這一過(guò)程。科學(xué)家必須持續(xù)增加壓力使腦白質(zhì)離開(kāi)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(shí)機(jī)切換到抽吸模式，以便在超薄的吸管對(duì)少量神經(jīng)元膜進(jìn)行密封。再通過(guò)其他若干次抽吸，研究人員就可以在細(xì)胞膜上鉆出一個(gè)小孔，用來(lái)記錄神經(jīng)元的活動(dòng)。在錯(cuò)誤的角度電擊神經(jīng)元、對(duì)壓力調(diào)控錯(cuò)誤以及其他大量的變量都會(huì)導(dǎo)致信息記錄錯(cuò)誤。

“每一步都有一定的失敗率，在整個(gè)過(guò)程中出現(xiàn)錯(cuò)誤的幾率會(huì)成倍增加。”Boyden說(shuō)。經(jīng)驗(yàn)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(dòng)化。他們的自動(dòng)化機(jī)器人的操作能力現(xiàn)在尚未超過(guò)人類(lèi)專(zhuān)家，其在小鼠實(shí)驗(yàn)中的平均成功率為33%。這套設(shè)備在商業(yè)操作平臺(tái)LabVIEW上進(jìn)行，僅需要研究人員放置好動(dòng)物和吸管，接下來(lái)一個(gè)計(jì)算機(jī)算式會(huì)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(huì)根據(jù)Boyden和Forest的技術(shù)提供相關(guān)機(jī)器，但是該公司并未披露相關(guān)價(jià)格和銷(xiāo)售量。

得克薩斯州立大學(xué)*分校的研究人員也創(chuàng)建了類(lèi)似的自動(dòng)修補(bǔ)系統(tǒng)，該系統(tǒng)通過(guò)MATLAB計(jì)算機(jī)環(huán)境進(jìn)行控制。它利用一種略有差異的算術(shù)公式?jīng)Q定何時(shí)抽吸，其在小鼠大腦細(xì)胞實(shí)驗(yàn)中的成功率為17%左右。帶領(lǐng)該團(tuán)隊(duì)的神經(jīng)學(xué)家Niraj Desai表示，他希望應(yīng)用更加*的算術(shù)公式。

一些研究人員質(zhì)疑這些記錄機(jī)器人能否超越zui*的人類(lèi)專(zhuān)家。“參與人類(lèi)決策的元素比機(jī)器捕獲的元素豐富得多。”英國(guó)倫敦大學(xué)學(xué)院神經(jīng)學(xué)家Michael Hausser說(shuō)。但他補(bǔ)充說(shuō)，這一技術(shù)對(duì)于新手操作來(lái)說(shuō)仍然向前推進(jìn)了一大步。其他人則表示，機(jī)器人可以幫助不同水平的用戶進(jìn)行冗長(zhǎng)或是復(fù)雜的實(shí)驗(yàn)，而在這些情況下，人類(lèi)的疲勞會(huì)變成限制因素。

這種自動(dòng)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(gè)團(tuán)隊(duì)的編碼已經(jīng)可供人們免費(fèi)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(yùn)算的問(wèn)題。”來(lái)源：中國(guó)科學(xué)報(bào)