日前，上新中國工程院院士、超级清華大學自動化係教授戴瓊海團隊的显微研究成果——新一代介觀活體顯微儀器RUSH3D問世。這台儀器可以“看穿”大腦，脑活具有跨空間和時間的动看得清多尺度成像能力，填補了當前國際範圍內對哺乳動物介觀尺度活體三維觀測的上新空白，同時為揭示神經、超级腫瘤、显微免疫新現象和新機理提供了新的脑活“殺手鐧”。相關研究刊發於國際學術期刊《細胞》。动看得清
通過這台超級顯微鏡可以看到什麽，上新又能幫助人類解決哪些重大基礎研究難題？超级科技日報記者采訪了戴瓊海院士團隊。
兼具厘米級視場與亞細胞分辨率
細胞是显微生命活動的基本單位。每時每刻，脑活人體內都在上演著大量不同類型細胞間交互作用所形成的动看得清“交響曲”。
“在這一連接微觀與宏觀之間的介觀尺度上，存在巨大的技術空白，使得當前研究難以在哺乳動物的活體環境器官尺度下，同時觀測大量細胞在不同生理與病理狀態下的時空異質性，這極大限製了腦科學、免疫學、腫瘤學、藥學等學科發展。”清華大學自動化係副教授吳嘉敏說。以腦科學為例，大量神經元間的相互連接和作用湧現出如智能、意識等功能，厘清神經環路的結構和活動規律是解析大腦工作原理的必由之路。然而，具備單神經元識別能力的傳統顯微鏡往往隻具備毫米級視場，僅能覆蓋小鼠單個或幾個腦區，實現單個平麵神經信號動態記錄；功能核磁雖然能夠實現三維全腦範圍觀測，但空間分辨率卻遠不足以識別單細胞。
瞄準這一國際前沿難題，戴瓊海院士團隊在2013年率先開展介觀活體顯微成像領域研究，並在2018年成功研製出當時全球視場最大、數據通量最高的顯微儀器——高分辨光場智能成像顯微儀器RUSH，這台儀器兼具厘米級視場與亞細胞分辨率。
然而，RUSH係統仍麵臨一係列瓶頸，且每一項技術瓶頸本身都是生物醫學成像領域的國際難題，在同一係統上同時解決這些活體成像問題極具挑戰。
RUSH3D的問世，使得上述難題迎刃而解。吳嘉敏介紹說，RUSH3D能以20Hz的三維成像速度實現長達數十個小時的連續低光毒性觀測。它不僅“分得清”，還“看得更全”“拍得更快”“看得更久”。
突破傳統光學成像係列物理瓶頸
“做基礎研究，就是要有敢於做顛覆性科研的勇氣。”戴瓊海說，過去十多年來，科研團隊持續進行一係列的理論和關鍵技術創新，從而實現了儀器整體性能的顛覆性提升。
吳嘉敏介紹說，該成果的創新點，即提出一係列計算成像方法，在同一技術架構上，同時解決了一係列活體成像難題，從而解決視場、分辨率、三維成像速度、光毒性之間的固有矛盾。計算成像的核心理念是改變傳統光學成像“所見即所得”的設計理念，利用計算編碼、計算采集等多維尺度計算架構，實現對高維光場的超精細感知與融合，為機器設計更好的感知係統，從而突破傳統光學成像的一係列物理瓶頸。
吳嘉敏進一步解釋道，針對二維傳感器難以捕捉三維動態變化的難題，團隊提出掃描光場成像原理，在實現軸向400微米範圍高速三維成像的同時，大幅降低激光照射對細胞的損傷。
針對活體組織複雜環境引起的光學像差降低係統成像分辨率與信噪比這一難題，團隊提出基於波動光學的數字自適應光學架構，即無須在光學係統中增加額外波前傳感器或者空間調製器，在後端就可完成大視場多區域自適應光學像差矯正，從而提升大視場複雜環境三維成像的空間分辨率，以及信噪比。這一設計使得儀器僅需常規尺寸物鏡，就能有效克服空間非一致的係統像差和樣本像差難題，實現全視場內均一高空間分辨率的十億像素成像，顯著降低介觀成像係統尺寸與成本。
獲得一批“國際首次”觀測成果
“優化科學研究的路徑與產業發展方向，推動科學進步、人民幸福，是我們始終堅持的奮鬥目標。”戴瓊海說。
目前，已有多個交叉研究團隊利用RUSH3D在腦科學、免疫學、醫學與藥學等多學科，獲得一批“國際首次”觀測成果。
“在腦科學方麵，RUSH3D通過其跨時空的多尺度成像能力，極大拓寬了科學家對大腦的認知。”吳嘉敏介紹說。
大腦皮層的神經元網絡被認為是高等動物神經係統中十分重要而又複雜的信息處理中心，是產生生物智能乃至意識的關鍵神經網絡區域。然而，由於觀測技術限製，目前大部分研究隻能同時記錄實驗動物中一個或幾個皮層區域的神經元活動，難以進一步研究皮層神經元網絡的聯合動態變化。
通過RUSH3D大視場、三維高分辨率、高幀率的成像優勢，交叉團隊開創性實現對頭固定狀態下清醒小鼠背側皮層17個腦區中十萬量級大規模神經元的長時間高速三維記錄，並且能夠對同一群神經元多天連續追蹤。運用該係統，研究人員證實了響應感覺刺激，調控運動的神經元並非隻存在於單一感覺皮層、運動皮層，而是廣泛存在於皮層各個區域，但各個區域神經元對感覺信息編碼、整合、區分的能力存在差異。科研人員進一步發現，自發運動行為發起時，小鼠皮層神經元網絡采用由尾側向鼻側傳導的發放模式。這一結果提示，視覺、觸覺等感覺皮層神經元的信息整合和全皮層範圍信號擴散，可能是引起自發運動的關鍵因素。
吳嘉敏說，在此基礎上，RUSH3D有望首次實現解析全背側皮層的介觀腦功能圖譜，通過捕捉大腦內的成百上千萬神經元間的動態連接與功能，揭示意識的生物學基礎、智能的本質等基本問題，推動對神經退行性疾病的研究，還有望推動腦啟發的人工智能發展。
