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“透明 "脑
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是他，就是他，Karl Deisseroth博士——光遗传学的重要的发明人。又搞出来个新技术，这可能会成为形态学和神经影像学研究者的噩梦，或者是福音。
lab web: http://www.stanford.edu/group/dlab/
报道链接：http://news.medlive.cn/neuro/info-progress/show-49404_100.html
Nature:美研发脑透明成像3D技术成功
一项发表于《自然》杂志的研究[Nature 2013 Apr 10,附全文下载]表明，脑组织切片研究的时代可能即将终结。一种新的成像技术CLARITY技术能使大脑透明，并提供完整无损的神经网络3D图像，包括精细回路和分子连接。
科学家说CLARITY已经开启了神经影像学检查的新时代，这将在之前美国总统奥巴马宣布的大脑图谱计划中发挥重要作用。负责制定大脑图谱计划实施路线图工作小组的主席斯坦福大学神经生物学家William Newsome博士称，CLARITY方法完全是令人震惊的。
CLARITY是指清晰脂质交换丙烯酰胺杂交精细成像/免疫染色/原位杂交相容性组织水凝胶。该技术涉及化学工程与生物工程，由斯坦福大学Karl Deisseroth博士领导的团队开发。Karl Deisseroth博士是一名生物工程学家和精神病学家，也是路线图工作小组的成员。
研究介绍
研究人员通过CLARITY技术，在保持大脑完整性的同时，抽出了大脑中的不透明物质（脂类）。脂类在大脑中帮助形成细胞膜，并赋予大脑多种结构，不过也令化学物质和光线难以深入大脑。
研究人员用一种水凝胶来替换大脑中的脂类，他们将死后的完整大脑浸入水凝胶溶液，让溶液中的单体进入组织，然后对其稍微加热。在差不多达到体温时，上述单体开始凝聚为长分子链，在大脑中形成高分子网络。这一网络能够支持大脑中的所有结构，但不会结合脂类。随后，研究人员快速将脂类抽出，获得了完整透明的3D大脑，大脑中的神经元、轴突、树突、突触、蛋白、核酸等等都完好的维持在原位。
研究人员构建了表达荧光蛋白的小鼠，并用CLARITY成像了它的整个大脑。他们用传统显微镜展示了其中的发光信息，例如蛋白嵌入细胞膜和单个神经纤维。又通过电镜揭示了其中的精细结构，例如突触。
研究还显示，在CLARITY处理的小鼠大脑中，荧光抗体能够使其特异性结合的目标发光。在这一系统中，人们可以追溯神经环路，解析局部环路的细微差异，观察细胞间的联系和分析亚细胞结构。此外，人们还可以利用这一技术，探寻蛋白复合体、核酸和神经递质之间的化学关联。
这项技术的另一个重要亮点在于，人们可以去除已染色的荧光抗体，并用其他抗体进行重新染色，以便在同一个大脑中研究不同的分子目标。研究显示，这种染色/退色过程可以重复多次。
Deisseroth博士称，“CLARITY技术使生物组织转化成可在完好无损状态下研究的形式。CLARITY提供的是一种不需分解组织的方式。这个过程有点类似于石化或化石化，但关键的是基本结构、形状甚至是突触水平的精细结构多保持在原位。”
与机械切片方法不同，CLARITY可保留结构的连续性，可跟踪远处的神经突起，对追踪到的神经元提供3D和局部形态学信息。联合CLARITY和光学显微镜可以观察和追踪全脑组织中荧光标记的神经元和突起，然后通过电子显微镜探测和确定连接模式。
斯坦福团队将这项技术应用于小鼠全脑，能够观察从皮质外层到深层结构例如丘脑的神经元。他们可以追踪神经元和神经回路，观察蛋白复合物、核酸和神经递质之间的关系。
该小组还将该技术用于人类大脑标本，可看见并识别一个较大区域的神经元和突起。研究者称，“一个自闭症患者0.5mm厚的额叶组织块，存储在福尔马林中> 6年，我们能够采用神经丝蛋白和髓鞘碱性蛋白对神经元进行染色，并追踪单个神经纤维。”
Deisseroth博士说，CLARITY已经超越了科学家处理所生成数据的能力。他说，“将海量数据转化为有用信息是一个巨大的计算挑战，这是我们必须解决的。我们必须建立改良的计算方法以实现图像分割、3-D图像配准、自动跟踪和图像采集。”
CLARITY除了用于大脑，在其它领域还大有用武之地，它可以适用于任何生物系统。Deisseroth博士说，“研究癌症的人员已经与我们取得了联系，想要将CLARITY技术用于活检样本，以了解人类癌症不同阶段细胞的确切体积或3D排布。这就是CLARITY自然应用的一个例子。”此外，研究其他组织如肺、肌肉或心脏正常或异常功能和生理学，成熟组织发育和功能以及组织修复的学者已经开始使用CLARITY技术。Deisseroth博士补充说，“让我们拭目以待CLARITY技术在其它生物学分支中的应用，这将是很有趣的。”
编译自：See-Through Brain a Boon to Brain Mapping Initiative.medscape.May 23, 2013
https://blog.sciencenet.cn/blog-71685-729716.html
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