近日，MIT 的工程師團隊發明一種自動化方法，利用計算機算法來分析顯微鏡圖像，并將“機械臂”引導到目標細胞上，以實現對神經元具體行為的研究與分析。

據了解，這項技術可以讓更多科學家對單個神經元進行研究，并且去了解單個神經元是如何通過與其他細胞的相互作用來實現人腦的認知、感覺知覺和其他功能。此外，研究人員還可以通過此項技術去了解神經回路是如何受到大腦紊亂的影響的。

對此MIT生物工程的副教授解釋道：“了解神經元的溝通方式是基礎和臨床神經科學的基礎。當神經元在工作或是神經元處于病態時，我們希望通過這項技術讓你看見細胞內究竟發生了什么。”

精度

在過去30年，神經科學家一直采用一種叫做“貼補”的技術來記錄細胞的電位活動。這種技術的具體實現就是，用一個微小的空心玻璃管與神經元的細胞膜接觸，然后在膜上打開一個小的孔來觀察。這項技術通常需要一個研究生或博士后用幾個月的時間來學習和操作。尤其在哺乳動物的大腦中，這項技術將會更難學。

此前，該“貼補”技術有兩種類型，一種就是盲目隨機的選取位置，因為研究人員無法看見細胞的具體位置，所以只能記錄每一次的嘗試位置，以此來尋找細胞的精確位置。還有一種是利用圖像引導，但該方法的精度也不高。

12年，Boyden和其同事發明了一種自動修復補丁的方法，他們編寫了一種計算機算法，該算法可以根據一種叫做電阻抗特性來引導吸管對準一個細胞。

這一方法也體現出了此前手動探尋細胞位置是多么困難，因為即使是利用算法，也是通過計算機不斷的嘗試和計算來逼近最終的位置。具體過程就是，如果周圍沒有細胞，電流會降低，阻抗也會降低，尖端就會移動，當尖端到達一個細胞時，電流就不會流動，阻抗隨之迅速增高，從而計算機就可以讓尖端迅速鎖定細胞位置。

當移液管的尖端鎖定位置后，它就停在細胞表面，然后利用真空泵通過吸力將膜與尖端形成封閉空間，然后，透過膜的電極會記錄細胞內部的電位活動。

雖然這項技術已經達到了很高的精度，但它仍然無法用于鎖定特定的目標細胞。為了實現精準的定向操作，研究人員開始嘗試結合自動圖像引導技術，手動完成操作。但值得注意的是，此處移液管的尖端進入大腦后，附近的細胞是會自動移動，故而手動操作十分艱難。

于是基于與多種成像技術的結合，研究人員又提出了一種算法，該算法將移液管移動到大約25微米的目標細胞內。為了實現這一更高的精度，系統將圖像技術與利用阻抗特性的技術結合在一起。

隨后研究人員用雙光子顯微鏡對細胞進行成像，然后利用脈沖激光將紅外線送入大腦，讓被設計用來表達熒光蛋白的細胞變亮，以便于追蹤和識別。

現在，利用這種最新的方法，研究人員能夠成功鎖定目標細胞，成功率達到20％。這與訓練有素的科學家在人工操作過程中的表現相當。

總結

伴隨著腦機接口技術的發展與生物科技的持續升溫，這一研究方法將成為關鍵性基礎技術，為特定神經元行為的深入研究鋪平了道路。此外，讓計算機或是機器人來替代學生，減免學生在重復工作上的時間耗費，無疑是一項極大的進步。同時該項研究的計 算機錄像也十分便于共享研究，某種程度上實現了資源的整合。該技術也將極大促進醫學領域對無解疾病（如阿爾茨海默病或精神分裂癥等）的研究。