Das MIT erfindet eine Technologie zur Gehirnüberwachung, wie wir sie noch nie zuvor gesehen haben

In das menschliche Gehirn einzudringen und alle seine Details zu beobachten, ohne sie zu verändern, ist der unmögliche Traum der NeurowissenschaftenAber die Technologie hat es der Realität näher gebracht.

Hey Massachusetts Institute of Technology (MIT), in den USA, gerade in der Zeitschrift veröffentlicht Wissenschaften Eins Eine neue Methodik, die mehrere Innovationen kombiniert, um scharfe, hochauflösende Bilder der gesamten Gehirnhälften zu erhaltenSorgfältige Verarbeitung und Kennzeichnung jedes Details.

Als erste Schätzung kartierten die Forscher die Gehirne von zwei Spendern, Der eine hat Alzheimer und der andere ist gesund: Das ist erst der Anfang von dem, was noch kommt.

Die neue Methode könnte helfen, viel über unser Gehirn zu erklären

Charakterisierung der strukturellen, zellulären und molekularen Details des menschlichen Gehirns Unverzichtbar für das Verständnis der Funktion und Dysfunktion des Zentralnervensystems. Technische Einschränkungen verhinderten jedoch eine umfassende Analyse des menschlichen Gehirns.

MEGatome (mechanisch verbesserte, verschleißfreie große Vibrationssektion), das vom Studienteam verwendet wird, Ermöglicht das präzise Schneiden sehr großer biologischer Systemewas dank des Systems mit mehreren Freiheitsgraden (DOF) den Verlust von Kontaktinformationen reduziert. Freiheitsgrad) Was Verbessert die Vibrationskontrolle der Klinge.

Bild einer geschnittenen und leichten MEGatome-Platte Ermöglicht die molekulare Kartierung großer Proben mit hohem Durchsatzwie koronale Panels aus intaktem menschlichem Gehirn und tierische Organarrays im Kohortenmaßstab.

Eine integrierte Gewebeverarbeitungsmethode auf Hydrogelbasis namens mELAST (Dehnbare, vernetzbare Hydrogel-Gewebe) Umwandlung biologischer Gewebe in flexible, transparente und expandierbare Hydrogele bei gleichzeitiger Erhaltung interner Biomoleküle und zellulärer Nanostrukturen.

Milast ist erlaubt Erfassen Sie mehrskalige Bilder von gesundem menschlichem Gehirngewebe. UNSLICE (Vereinheitlichung geschnittener Stoffe durch Verbinden der Endpunkte vernetzter Schnittfasern) Erleichtert die präzise Registrierung zwischen Lappen, um resezierte Gewebemassen auf Einzelfaserebene zu rekonstruierenwobei zelltypspezifische Immunfasern als Referenzpunkte verwendet werden.

Das Team nutzte die integrierte Technologieplattform, um die Pathologie der Alzheimer-Krankheit (AD) beim Menschen auf mehreren Ebenen zu analysieren. Erkennung verschiedener pathologischer Merkmale, einschließlich Unterschieden in der Zelltypverteilung, morphologischen Merkmalen, Nervenfaserausrichtungen und chemischen Synapsenverteilungen.

Durch die Nutzung von UNSLICE demonstrierten sie auch skalierbare neuronale Projektionskartierung mit Einzelfaserauflösung im menschlichen Gehirn Aufgedeckte Projektionsmuster von Nervenfasern, die pathologische Proteine ​​exprimieren.

Die Ergebnisse scheinen ermutigend

Die verwendete technologische Plattform Es ermöglicht eine skalierbare und vollständig integrierte strukturelle und molekulare Phänotypisierung von Zellen im Gehirngewebe Menschen mit beispielloser Präzision und Geschwindigkeit.

Diese neue Methode könnte helfen, Licht auf Krankheiten wie Alzheimer zu werfen.

Das Team geht davon aus, dass diese Plattform eine umfassende Analyse einer großen Anzahl menschlicher und tierischer Gehirne ermöglichen und somit erleichtern wird Artenähnlichkeiten, Populationsunterschiede und krankheitsspezifische Merkmale verstehen.

Darüber hinaus ermöglichte dieser Ansatz die Kartierung einzelner Neuronen und deren Integration in molekulare Expressionsprofile. Dies ist eine Besonderheit Es wird uns ermöglichen, die Organisationsprinzipien neuronaler Schaltkreise und ihre spezifischen Veränderungen im menschlichen Gehirn aufzuklärenund verbessern so unser Verständnis der Krankheitsmechanismen.

Nachrichtenreferenz:
Park J, Wang J, Gestebe L, et al. Eine integrierte Plattform für die multiskalige molekulare Bildgebung und Phänotypisierung des menschlichen Gehirns. Wissenschaft (2024).