Nature：接入腦細胞的機器

　　請你試想一下：將電極固定在活體動物的腦細胞上并記錄其電顫振，這得需要多大的技巧和耐心？神經生物學家Edward Boyden解答說，這項技術就是大名鼎鼎的“全細胞膜片鉗”（whole-cell patch-clamping），被奉為“神經科學中最精密的技術”，全球僅有幾十個實驗室專攻此術。

　　不過，研究者們正在試圖揭開這項技術神秘的面紗。他們的想法是：將它變為流水線式的自動化技術，使得任何實驗室只要利用機器人技術和可下載的源代碼，都可能嘗試完成。

　　弗吉尼亞州阿什本霍華德·休斯醫學研究所珍利亞研究園區（Howard Hughes Medical Institute Janelia Research Campus）的神經科學家Karel Svoboda告訴我們，膜片鉗的啟用為進入神經回路提供了特殊的視角，可以說是一項非常激動人心的技術，只是的確未能得到充分的利用。這也就是將其自動化能夠成為確實令人激動萬分的研究方向的原因。

　　3月3日，美國麻省理工學院（劍橋）（Massachusetts Institute of Technology in Cambridge）的Boyden等人發表了文章，對如何組裝和操作全細胞膜片鉗自動化系統（此概念在2012年被首次提出）進行了詳細的指引。這份指南闡述了Boyden與Craig Forest實驗室（Craig Forest，亞特蘭大佐治亞理工學院（Georgia Institute of Technology）的一名機械工程師，專攻研究所需的機械自動化）合作所得的最新成果。

　　大多數神經記錄的過程是這樣的：將電極插入細胞間隙，收集神經元之間的電子齊射（electrical volleys）。這種“細胞外記錄”可檢測輸出信號，卻無法檢出細胞內部的電流活動（決定細胞是否產生興奮）。于是，能夠接入神經元細胞內部的全細胞膜片鉗技術就應運而生了。不過，Svoboda表示，雖然這項精細的技術并不難上手，但即便如此，還是有些人無法真正掌握它。

　　全細胞膜片鉗技術的程序包括：將一支纖細的玻璃吸管（內含帶金屬絲的電極）推入腦內。其中最常見的是盲法，即研究者在無法看見神經元的情況下完成操作。科學家必須持續地利用壓力，以避免大腦物質進入吸管。不過，當電極阻力升高時，意味著附近存在細胞，那么他們就必須在恰好的時機轉換成抽吸模式，封接一塊緊靠吸管極細尖端的微小神經元細胞膜。當再次迅速抽吸時，研究人員就能在細胞膜上穿出一個細微的小洞，用以記錄神經元的活動。若是以錯誤的角度碰擊神經元，那么就會產生錯誤的壓力調節和許多額外的變化，這往往會導致記錄脫靶。

　　對此，Boyden表示，操作的每個步驟都存在一定的失敗率，結果在整個過程中就會產生疊加。據有經驗的操作者報道，成功率大約為20%-60%。

　　因此，Boyden和Forest決定將這項復雜的技術自動化。他們的機器人目前還不能超越人類專家的技藝，但在小鼠試驗中的平均成功率約為33%。這個自動化裝置在商用編程平臺LabVIEW上運行，只需要研究人員將動物和吸液管定位即可。接著，會有一個計算機程序控制吸液管的內部壓力及其穿透腦部的推進。佐治亞州亞特蘭大一家名為Neuromatic Devices的公司提供基于Boyden和Forest技術的機器，但并未向《自然》（Nature）披露有關價格或銷售額的數據。

　　在德克薩斯大學奧斯汀分校（University of Texas at Austin），研究人員也研制了一個類似的自動修補的系統，該系統在MATLAB計算機環境下運行。這個系統在確定開始抽吸的節點時，沿用的程序與前面所述的稍有不同，它當時在小鼠膜片鉗細胞試驗中的成功率為17%。帶領該團隊的神經科學家Niraj Desai表示，他希望能夠整合更為完善的程序。不過，一些研究者質疑，機器的記錄到底能否超越技術最好的人類專家。倫敦大學學院（University College London）的神經科學家Michael Hausser表示，促使人類做出決定的因素可能會比機器能夠捕捉到的更為豐富。但他也補充說，這項技術對于新手來說仍然是一個重大利好。也有人提出，機器能夠協助各種技術水平的用戶完成冗長或復雜的試驗，畢竟人類會疲勞，這也是一個受限因素。

　　在華盛頓州西雅圖的艾倫腦科學研究所（Allen Institute for Brain Science），研究人員創制了一種自動化系統，能夠進行更具挑戰性的“畫面引導”試驗協助。在這個版本的系統中，人們不需要在盲目的情況下用吸液管插入神經元中，而是用雙光子顯微鏡來靶標大腦表面的特定神經元。整個過程比“盲”狀態下進行膜片鉗技術有更多的條件要求，這是因為科學家除了引導吸液管、調整其內部壓力之外，還必須不斷地進行顯微鏡對焦。對此，畫面引導膜片鉗修補技術的一位專家Hausser表示，這項技術之所以臻于完美，是因為能使人們同時擁有“三只手”，必能從中受益。

　　這項自動化技術可作出大腦目標區域的3D圖像，允許用戶用數字化選擇想要記錄的神經元。然后，裝置通過調控鎖定的目標，還能操控吸液管進入所需點。當然，目前為止，研究人員仍然還需通過手動來修補細胞，但艾倫研究所的神經科學家及聯合小組牽頭人Lu Li表示，他們希望，最終能夠完全自動化完成整個過程。

　　當然，這類自動化系統到底是否能夠為神經科學界廣泛利用，還需拭目以待。但每一個研制小組都已將代碼免費提供給人們下載，它們分別是：Boyden小組：autopatcher.org；Desai小組：clm.utexas.edu/robotpatch；Li小組：GitHub數據庫（go.nature. com/sgjpab）。正如Boyden所言，他們的希望，就是能盡可能地幫助更多的人解答關于神經元如何運行的問題。