Connectomics basado en microscopía de luz reconstruye el tejido cerebral, incluida la conexión sináptica

Nuestro cerebro es un órgano complejo. Miles de millones de células nerviosas están conectadas en una red compleja, procesando signos persistentes, lo que nos permite recordar recuerdos o mover nuestro cuerpo. Para crear una comprensión de esta red compleja requiere un aspecto preciso de cómo se organizan y conectan estas células nerviosas. Los científicos de Science and Technology Austria (ISTA) y el Instituto de Investigación de Google Institute de Investigación (ISTA) han desarrollado un nuevo método de microscopía, Connectomics (LICONN) basado en la microscopía ligera (ISTA) y el Instituto de Investigación de Google, y ahora pueden ayudar a agregar este rompecabezas.

Liconn combina técnicas tradicionales de microscopía de luz con las propiedades de los hidrogel y las técnicas experimentales, la inteligencia artificial y los métodos analíticos. Los investigadores afirman que Liconn es la primera tecnología más allá de la microscopía electrónica (EM) que es capaz de recrear el tejido cerebral con todas las conexiones sinápticas entre las neuronas. También abre la posibilidad de imaginar maquinaria molecular compleja con la estructura de las neuronas, utilizando un microscopio de luz estándar para todas las mediciones.

Lison a Johann Danjal, MD, PhD, Mojtaba R. Tawakoli, PhD, Julia Ludchik y ESTA han sido desarrollados por colegas de imágenes ópticas de alta resolución para el Grupo de Investigación de Biología, que se encuentra en Ista y Michal Januszwski en asociación con Lab en Gaia Novarino, Phd, Phd, Phd, Phd. Equipo reportado por ley NaturalezaTítulo en un periódico "Reconstrucción conectómica basada en la microscopía ligera de tejido cerebral de mamíferos"Aquí dijo:" Aquí presentamos una técnica que se puede utilizar para reorganizar los circuitos cerebrales con microscopía de luz en la resolución sináptica ... diseñamos un plan de expansión de hidrógeno de recurrencia de alta calificación con una alta dedicación recurrencia recurrente y reidos de alta batida limitadas, cuyo plan de invocación manual manual y manual de los motores de los manuales y los reiniciados de los altos duendes. El esquema de tactuación permite una segmentación celular basada en el personaje profundo. ,

El cerebro está compuesto por una disposición de neuronas de apoyo increíblemente densa, compleja y fina con células de apoyo, para la formación de una red funcional que permite la función cerebral, los autores han escrito. "La capacidad de procesamiento de información de la red celular del cerebro depende de los patrones de cableado físico entre las neuronas y sus características moleculares y funcionales".

Para determinar cómo están conectadas las neuronas y reorganizar los circuitos que describen el procesamiento de información, requiere la capacidad de rastrear con precisión los componentes del circuito celular, incluida el axón y la columna dendrítica, así como para resolver la conexión sináptica y asignar neuronas específicas para resolver la conexión sináptica.

El microscopio de la luz se ha estado desarrollando durante siglos. Los científicos usan microscopía de luz para iluminar las estructuras biológicas más complejas. Sin embargo, resaltar los detalles complejos y la arquitectura del cerebro es un desafío imposible, considerando los miles de millones de sus miles de millones de neuronas densamente empaquetadas, cada una está conectada a otras células a través de miles de sinapes. Por lo tanto, "la microscopía de la luz se despliega específicamente para imaginar moléculas específicas", dijeron los investigadores: "... La reconstrucción del circuito de los titulados de SINAPS-SNAPS por la microscopía de la luz está fuera de alcance, resolución, capacidad de imagen volumétrica y volumétrica".

Los investigadores sugieren que la última técnica de microscopía del grupo Danzl, Liconn, proporciona un éxito. La tecnología actúa como un cuidadoso solucionador de rompecabezas, recolecta redes cerebrales complejas mediante la combinación de excelentes procesos neuronales juntos y conecta correctamente cada conexión sináptica con su neurona respectiva. "Hasta ahora, ninguna técnica de microscopía ligera puede hacer esto", dijo Danzl. "Este fue un objetivo largo de nuestro grupo para crear dicha tubería para volver a crear el tejido cerebral. Y Licon puede hacer esto manteniendo las moléculas específicas en términos de reconstrucción estructural". Lo que sale es que la adquisición de imágenes se realiza en un microscopio estándar de los equipos, que es muy rápido y proporciona una capacidad multicolor. La tecnología se puede reproducir en cualquier parte del mundo, ya que los científicos no requieren equipos de alta gama y costosos que se requerirán para los enfoques actuales para la reconstrucción del tejido cerebral.

Para lograr este nivel de detalle, la resolución debe ser excepcionalmente alta, alrededor de algunas decenas de nanómetros, un ancho de cabello humano es 10,000 veces más pequeño. Para completar esto, con Lisan, el equipo utilizó las propiedades químicas y físicas de Hydrogel, una red de polímeros de tres dimensiones que puede hacer agua y alegre, pero de una manera altamente controlada. "Nuestra estrategia para Connectomics basado en la microscopía ligera densa alcanza un aumento en la resolución a través de la expansión de hidrogel en lugar de la supervolución óptica", explicó más.

El tejido cerebral de interés está integrado en este hidrogel. "Los componentes celulares están conectados a hidrogel, lo que significa que la ultraestructura fina de las células está inscrita en el gel y se conserva para microscopía", explicó Danzl. Antes de las imágenes, las estructuras se expanden agregando agua al material. Como resultado, el gel aumenta de tamaño en todas las direcciones, pero mantiene arreglos espaciales en relación con las estructuras del tejido con una lealtad extremadamente alta.

El microscopio de luz tradicional es clásicamente limitado en su potencia de resolución de hasta 250–300 nm. Si bien es suficiente imaginar estructuras celulares grandes, es insuficiente para reorganizar los tejidos cerebrales densos. Tawakoli comentó: "Expansión de hidrogel Los tejidos cerebrales hasta ahora separamos que podemos resolverlos con un microscopio de luz estándar". "Este método aumenta la resolución efectiva 16 veces, ganando una mejor resolución de 20 nm". Y como los autores agregaron, "... Aunque la preparación de la muestra de Liconn introduce nuevas estrategias para lograr la expansión de tejido de alta lejía, el protocolo no es fundamentalmente más complejo que las técnicas de expansión anteriores que se han adoptado ampliamente".

La captura de imágenes microscópicas da como resultado la recopilación de múltiples puntos de datos, que contiene la intensidad de un conjunto de datos que refleja la complejidad del cerebro. Esto significa que sería mucho más laborioso interpretar y reconstruir manualmente todas las estructuras neuronales a gran escala. En cambio, las técnicas profundas de la investigación de Google fueron entrenadas para fragmentar células individuales en el tejido. "En particular, capacitamos a la red cargada de inundaciones (FFN), que recibió precisión de la división de vanguardia en diversos conjuntos de datos Connectómicos", dijo. Jain explicó además: "Utilizando inteligencia artificial, tareas automáticas para prácticamente transmitir todos los componentes celulares, automatizando la identidad de una a gran escala y sus amplias estructuras. La capacidad de imaginar moléculas específicas agrega una nueva calidad de información".

Un estudiante de doctorado e informático Ludchik jugó un papel importante en la explicación de conjuntos de datos complejos en el grupo Danzl. "Gracias a la extraordinaria alta resolución de los datos, fue posible detectar automáticamente la conexión sináptica entre las neuronas y convertir los datos de imágenes del cerebro crudo en mapas de conectividad detallados. Este es un desafío de procesamiento de imágenes complejo", explicó Ludichik. "Además, los métodos debían ser eficientes y escalables, dado que una pequeña pieza de tejidos cerebrales podría tener miles de conexiones sinápticas".

Liconn hace posible mapear la ubicación de moléculas específicas sobre la reconstrucción neuronal, como implicar en la transmisión de señales entre las neuronas en las sinapsas. La vena artística del Ludichik les ayudó a crear una impresionante representación 3D de la red cerebral, ya que las visualizaciones son herramientas poderosas para hacer que los datos científicos complejos sean más accesibles y explicativos.

Siguiendo esta amplia tubería, los científicos pueden reconstruir cuidadosamente el tejido cerebral e imaginar conexiones y redes neuronales. Conexión entre usos y análisis: desde imágenes y uso en ISTA hasta la aplicación de tecnologías avanzadas de aprendizaje profundo de la investigación de Google y el análisis computacional en ISTA - Avivencia en la visualización 3D del cerebro en un nuevo nivel de complejidad. "Licon nos acerca un paso más para ensamblar piezas de rompecabezas cerebrales de mamíferos y comprender su funcionamiento tanto en salud como en enfermedad", concluyó Danzel.

En su artículo, el equipo comentó: "... Liconn forma una base técnica para la adopción regular de estudios conectómicos en laboratorios de neurociencia no específicos, así como para permitir estudios de alta resolución en otros órganos que no sean el cerebro ... Liconn se desarrolló para recrear la estructura de tejido más compleja, que se usa como de costumbre y otros órganos, como se desarrolló la estructura de los tejidos más intrigas.

Juntos Noticias e ideasJorgen Cornfeld, PhD, en el Laboratorio MRC de Biología Molecular, sugirió que Licon representa una adición importante a la caja de herramientas de Connectomics. "Permite que la microscopía de la luz ingrese al campo de los métodos de cebarera de cerebro para la conexión", domina la competencia al competir enfoques de microscopía electrónica hasta ahora. Cornfeld dijo: "Su capacidad para combinar información estructural y molecular de una manera accesible debería ser capaz de conectarse con la conexión a muchos laboratorios", dijo Cornfeld.