超微创脑组织毫米级深度下单细胞尺度精准光调控技术研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    81771877
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    55.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    H2705.医学光学成像
  • 结题年份:
    2021
  • 批准年份:
    2017
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2018-01-01 至2021-12-31

项目摘要

Optogenetics enables the neuromodulation with light, which brings the revolution of the neuroscience. However, current optogenetics technique generally inserts an optical fiber inside the brain, which induces an unnecessary damage to the brain permanently. Besides, since this approach is invasive and the fiber is fixed, it is difficult to free-moving and regulation, leaving many important questions unanswered. In this project, we propose a non-invasive deep tissue focusing mechanism with the recapture of the scattering light. The aim is to establish a target-size adjustable and free-targeting optogenetics system, based on ultrasound guided light propagation and DMD based high-speed parallel wavefront compensation methods. The implementation of this project would bypass the trade-off measurement time with wavefront resolution in wavefront compensation methods, and would pave the way for the innovation of the non-invasive optogenetics system, as well as the development of the neuroscience in China.
光遗传学技术能让研究者使用光来调控神经元,给神经科学研究带来里程碑式的进步。然而,现有技术对毫米级深部脑区进行调控时需损伤性植入光纤,刺激光斑无法自由移动且光斑尺寸固定,难以对实验动物实现靶点尺寸可调、自由靶向的光调控,从而无法选择性激活特定的核团亚类,导致核团间相互作用关系以及多脑区协同合作等重大难题至今没有得到很好的回答。本项目在我们前期熟练操控杂散光的研究基础上,提出基于杂散光重利用的厚样品光斑聚焦机制,采用超声波引导光线传播、数字微镜阵列高速并行补偿等方法,以期实现毫米级深度且不损伤脑组织前提下的靶点尺寸可调(最小至单细胞尺度)、自由靶向的光调控,并开展相关的生物医学研究。本项目的实施有望解决自适应光学中可控光学模式数目与补偿时间之间的矛盾,将为新一代具有自主知识产权的超微创光调控系统设计提供技术路线,扩大光遗传学在神经科学中的应用,促进我国神经科学的进一步发展。

结项摘要

脑科学研究具有重要的科研价值和产业价值。大脑具有极为精密且复杂的内部结构,这使得脑科学的发展严重依赖于研究手段的进步,如光学显微成像技术、光遗传学等。然而,脑组织是不透明的强散射介质,导致光学显微成像技术的成像深度和分辨率严重受限,而光遗传学则大多只能采用光纤插入的方式,损伤式地植入大脑。本项目基于前期在大深度无创光学显微技术中的研究,进一步利用光清除技术、孔径调制方法和多光子技术提高入射光的穿透深度,利用深度学习和自适应光学方法进行成像像差矫正,提高成像分辨率,实现深穿透且高分辨的三维显微成像;同时,提出多种机器学习和深度学习算法、自适应校正方法进行波前探测,实现超微创毫米级深度下单细胞尺度的精准神经光调控。大深度的高分辨率三维荧光成像与细胞级光调控技术相结合,可以实现光学图像引导的单个目标神经元的同步精准刺激。本项目的实施显著提高了光遗传技术的可靠性,使超微创大深度精准神经光调控成为可能,这对于脑科学的基础研究、精神疾病治疗及脑机接口都有重要意义,同时也为大深度无创光学显微技术的发展做出了贡献。本项目共授权国家发明专利8项,发表PNAS等SCI论文19篇,EI论文2篇。培养博士生3名,硕士生4名。

项目成果

期刊论文数量(21)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(8)
Deep learning based wavefront sensor for complex wavefront detection in adaptive optical microscopes
基于深度学习的波前传感器,用于自适应光学显微镜中的复杂波前检测
  • DOI:
    10.1007/978-3-642-39176-7_10
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering
  • 影响因子:
    3
  • 作者:
    Shuwen Hu;Lejia Hu;Wei Gong;Zhenghan Li;Ke Si
  • 通讯作者:
    Ke Si
Aberration corrections of doughnut beam by adaptive optics in the turbid medium
浑浊介质中自适应光学对环形光束的像差校正
  • DOI:
    10.1002/jbio.201900125
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    Journal of Biophotonics
  • 影响因子:
    2.8
  • 作者:
    Chenxue Wu;Jiajia Chen;Ke Si;Yanchun Song;Xinpei Zhu;Lejia Hu;Yao Zheng;Wei Gong
  • 通讯作者:
    Wei Gong
Two photon focal modulation microscopy for high-resolution imaging in deep tissue
用于深层组织高分辨率成像的双光子聚焦调制显微镜
  • DOI:
    10.1002/jbio.201800247
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    Journal of Biophotonics
  • 影响因子:
    2.8
  • 作者:
    Yao Zheng;Jiajia Chen;Xin Shi;Xinpei Zhu;Jiahao Wang;Ke Si;Colin Sheppard;Wei Gong
  • 通讯作者:
    Wei Gong
Wavefront reconstruction based on deep transfer learning for microscopy
基于深度迁移学习的显微镜波前重建
  • DOI:
    10.1017/is011010005jkt168
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Optics Express
  • 影响因子:
    3.8
  • 作者:
    Yuncheng Jin;Jiajia Chen;Chenxue Wu;Zhihong Chen;Xingyu Zhang;Hui-liang Shen;Wei Gong;Ke Si
  • 通讯作者:
    Ke Si
Ultrafast optical clearing method for three-dimensional imaging with cellular resolution
具有细胞分辨率的三维成像的超快光学清除方法
  • DOI:
    10.1073/pnas.1819583116
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    PNAS
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Xinpei Zhu;Limeng Huang;Yao Zheng;Yanchun Song;Qiaoqi Xu;Jiahao Wang;Ke Si;Shumin Duan;Wei Gong
  • 通讯作者:
    Wei Gong

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其他文献

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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