プログラム可能なピクセルを備えた新しいセンサーが神経活動の画像化を改善 | MIT ニュース

ニューロンは電気的に通信するため、記憶などの脳機能がどのように生み出されるかを理解するために、神経科学者はニューロンの電圧がミリ秒単位でどのように変化するか（時には微妙に）を追跡する必要があります。 新しいオープンアクセス論文 ネイチャーコミュニケーションズ、 MIT の研究者たちは、その能力を大幅に向上させる機能を備えた新しい画像センサーについて説明しています。

この発明は、 マット・ウィルソンMITのシャーマン・フェアチャイルド教授であり、ピコワー学習記憶研究所のメンバーでもある 氏は、このチップは科学的画像処理で使われる標準的な「CMOS」（相補型金属酸化膜半導体）技術を新たな視点から捉えたものだと言う。この標準的な手法では、すべてのピクセルが同時にオンとオフを切り替える。この構成には、高速サンプリングには捕捉できる光が少ないというトレードオフがつきものだ。この新しいチップでは、各ピクセルのタイミングを個別に制御できる。この配置により、隣接するピクセルが基本的に互いを補完し合い、速度を犠牲にすることなく利用可能な光をすべて捕捉できるという「両方の長所」が実現される。

研究で説明されている実験で、チャン氏とウィルソン氏のチームは、「ピクセル単位」のプログラム可能性によって、ニューロンが互いに通信するために使用する信号である神経電圧「スパイク」の視覚化、さらにはスパイクイベント間で絶えず発生する電圧のより微妙な瞬間的な変動の視覚化がどのように改善されたかを実証しています。

「単一スパイクの解像度で測定することは、私たちの研究アプローチの一部として非常に重要です」と、MIT 生物学部と脳認知科学部 (BCS) の教授で、上席著者のウィルソン氏は言います。同氏の研究室では、脳が覚醒時の探索中と睡眠中の両方で空間記憶をエンコードして洗練させる方法を研究しています。「脳内のエンコード プロセス、単一スパイク、およびそれらのスパイクのタイミングについて考えることは、脳がどのように情報を処理するかを理解するために重要です。」

ウィルソン氏は数十年にわたり、電極を使用して神経の電気信号をリアルタイムで取り込む技術革新の推進に貢献してきましたが、多くの研究者と同様に、電気活動の視覚的な読み取りも求めてきました。視覚的な読み取りにより、組織の広い範囲を強調表示しながらも、どのニューロンが特定の瞬間に電気的に活動しているかを正確に示すことができるためです。どのニューロンが活動しているかを特定できれば、研究者は記憶プロセスに関与しているニューロンの種類を知ることができ、脳回路の働きに関する重要な手がかりを得ることができます。

近年、共同筆頭著者を含む神経科学者らは エド・ボイデンBCS およびマクガバン脳研究所の神経技術の Y. エヴァ タン教授で、ピコワー研究所の関連機関でもある張教授は、リアルタイムで電圧が変化すると細胞を光らせる「遺伝子コード化電圧インジケーター」（GEVI）を発明することで、このニーズを満たすべく取り組んできた。しかし、張教授とウィルソン教授が研究に GEVI を採用しようとしたところ、従来の CMOS 画像センサーでは多くの動作を見逃していることがわかった。動作が速すぎると、十分な光を集めることができず、動作が遅すぎると、急速な変化を見逃してしまう。

しかし、画像センサーの解像度は非常に高いため、多くのピクセルは実際にはニューロン全体のスケールで基本的に同じ場所を見ているとウィルソン氏は言う。解像度に余裕があることに気づいたチャン氏は、センサー設計の専門知識を応用して、隣接するピクセルがそれぞれ独自のタイミングを持つことができる画像センサーチップを発明した。より速いものは急速な変化を捉えることができ、より遅いものはより多くの光を集めることができる。アクションや光子を見逃すことはない。チャン氏はまた、必要な制御電子機器を巧みに設計し、ピクセル上の光感知素子に利用できるスペースをほとんど削減しないようにした。これにより、低照度条件下でもセンサーの高い感度が確保されたとチャン氏は言う。

研究で研究者らは、このチップが皿の中で培養されたマウスの海馬ニューロンの電圧活動の画像化を改善する 2 つの方法を実証しました。彼らは、業界標準の科学用 CMOS 画像センサー チップと直接比較してセンサーを動作させました。

最初の一連の実験では、研究チームは神経電圧の高速ダイナミクスを画像化しようとした。従来の CMOS チップでは、各ピクセルの露出時間は 1.25 ミリ秒と高速だった。ピクセル単位のセンサーでは、隣接する 4 つのグループの各ピクセルは 5 ミリ秒間オンのままだが、開始時間がずらされており、各ピクセルのオンとオフのタイミングは 1.25 秒遅れていた。研究チームは、各ピクセルはオンの時間が長かったためより多くの光を集めたが、各ピクセルが 1.25 ミリ秒ごとに新しいビューをキャプチャしていたため、単に時間分解能が高速であることに等しいことを明らかにした。その結果、ピクセル単位のチップの信号対雑音比が 2 倍になった。これにより、従来の CMOS チップに比べてわずかなサンプリング レートで高い時間分解能が達成されると Zhang 氏は言う。

さらに、ピクセル単位のチップは、従来のセンサーでは検出できなかった神経スパイク活動を検出しました。研究者らが各種類のセンサーの性能を従来のパッチクランプ電極で測定した電気測定値と比較したところ、ずらしたピクセル単位の測定値がパッチクランプの測定値とよりよく一致していることが分かりました。

2 回目の実験では、研究チームはピクセル単位のチップが、ニューロンが示す高速なダイナミクスと、より遅く、より微妙な「閾値下」の電圧変動の両方を捉えられることを実証しようとしました。そのために、研究チームはピクセル単位のチップ内の隣接するピクセルの露出時間を 15.4 ミリ秒から 1.9 ミリ秒まで変えました。このようにして、高速ピクセルはあらゆる急激な変化を (わずかではありますが) サンプリングし、低速ピクセルは時間の経過とともに十分な光を統合して、より微妙で遅い変動も追跡しました。各ピクセルからのデータを統合することで、チップは確かに高速スパイクとより遅い閾値下の変化の両方を捉えることができたと研究者らは報告しています。

ウィルソン氏によると、シャーレ内の小さなニューロン群を使った実験は概念実証に過ぎない。彼の研究室の最終目標は、動物が自由に動き回り、迷路を通り抜ける方法を学習しているときでも、脳全体の異なる種類のニューロンの活動をリアルタイムで測定することだ。その目標を実現するには、GEVI の開発と、GEVI が示すものをうまく活用できるピクセル単位のチップのような画像センサーの開発が不可欠だ。

「それが、私たちが実現したいすべてのアイデアです。自由に行動する動物の遺伝子タグ付きニューロンの大規模な電圧イメージングです」とウィルソン氏は言う。

これを実現するために、張氏は次のように付け加えています。「私たちはすでに、ノイズが少なく、ピクセル数が多く、時間分解能が数 kHz で、自由に行動する動物を撮影するための小型フォーム ファクターを備えた次世代チップの開発に取り組んでいます。」

研究はピクセルごとに進んでいます。

この論文の著者は、張、ウィルソン、ボイデンのほか、ジョナサン・ニューマン、ゼグアン・ワン、ヨン・チアン、ペドロ・フェリシアーノ・ラモス、ウェイ・グオ、タカト・ホンダ、ジェ・セージ・チェン、チャンヤン・リンフー、ラルフ・エティエンヌ・カミングス、エリック・フォッサムである。

この研究は、ピコワー研究所、JPB 財団、アラナ財団、ルイス B. タールハイマー トランスレーショナル リサーチ基金、国立衛生研究所、HHMI、リサ ヤン、ジョン ドーアから支援を受けました。