6月18日23时，国际顶尖学术期刊《细胞》在线发表了中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心研究员王凯、徐圣进联合团队的一项重磅研究成果。他们自主研发了基于成像的多模态解析平台IMC，首次实现了对同一神经元的在体钙活动、全脑投射形态与3D原位基因表达谱的高精度整合解析。这一突破将神经元研究从“一维认知”转入了“三维画像”的多模态时代。
基于光学成像，首次实现单神经元“功能-结构-分子”三模态解析（左边为单个神经元细胞，右边从上到下分别为该神经元的在体钙活动、全脑形态结构、3D原位基因表达谱示意图）
就在上个月，美国脑计划主任约翰·奈在《神经元》发表题为“发明未来：神经科学研究路线图”的评论中提出“未来的神经科学，亟需建立能够整合分子、细胞、环路和行为数据的多模态脑知识库”。而中国科学家已经用实打实的技术突破，将这一愿景变成了可操作的实验体系。
从底层打通脑研究“信息孤岛”
大脑由数以亿计的神经元组成，每个神经元都是一个精密的信息处理单元。真正理解一个神经元，需要知道三件事：它在“做什么”（功能）、“长什么样、怎么连接”（结构）、它“由什么构成”（分子）。
然而，长期以来，获取这三类信息的实验体系完全不同，研究数据彼此割裂，形成了一座座脑知识的“信息孤岛”。近年来，国际上虽然陆续出现了融合两类信息的双模态整合技术，但“三模态”始终是无人逾越的天堑。
“从双模态到三模态，并不是简单地多加一步。”徐圣进说，“因为三模态整合要同时协调三对复杂的模态间兼容性，可谓牵一发而动全身，流程复杂度和技术难度指数级攀升，仅此一点就足以让很多实验室望而却步”。
IMC平台的突破，则从底层打通了这三条技术链路。研究团队首先在清醒小鼠中进行在体双光子钙成像，记录神经元对视觉刺激的反应；随后通过二次病毒注射标记、脑透明化处理和自主开发的多平面并行化双光子显微镜，在完整鼠脑中重构同一批神经元的全脑“画像”；最后利用独家研发的技术，在厚脑片中完成这些神经元的基因表达和RNA亚细胞定位检测。
IMC平台的流程示意图
整个过程涉及数十道工序、历时两个多月，任何一个环节出问题都可能前功尽弃——每一步的成功概率叠加起来几乎趋近于零。而团队最终克服了所有障碍，在世界上首次获得了141个神经元的完整三模态数据集——每一个神经元都同时拥有功能响应记录、全脑三维形态和30个基因的表达图谱。
9年攻关实现中国脑计划前瞻“落子”
这项研究从启动到发表，历时整整9年。
2017年前后，正值中国“脑科学与类脑研究”重大项目布局之初，王凯团队便领受了多模态整合这一攻关方向。
最初的探索充满艰辛，第一批学生直到毕业，文章还处于最初起步阶段。转折发生在2021年。徐圣进回国加入脑智卓越中心，他曾在博后期间深耕“功能—分子”双模态整合技术。而王凯则擅长神经光学成像，长期专注于全脑结构解析。于是，两个实验室一拍即合，决定将各自擅长的技术深度融合，向三模态发起总攻。
“两个团队合并后也做了5年多，一路坎坷很多，往往刚从一个小坑爬出，又掉进下一个。”王凯回忆，光是“功能记录”和“结构解析”之间的兼容问题，团队就花了数年时间——功能成像需要让大脑更加透明，却容易让荧光标记“掉色”，而结构成像需要更亮的荧光标记。最终，团队发明了二次病毒注射技术，并开发了柔性光学窗口，才让注射电极可以穿透窗口进行二次标记，解决了这个冲突。
全脑成像环节同样考验重重。传统技术需要将鼠脑切成薄片，但切片后细胞的空间信息丢失，后续就无法追踪同一个神经元。团队坚持在不切割的完整鼠脑中成像，自主开发了多平面并行化双光子显微镜，将成像时间压缩到100个小时。分子检测环节，团队又攻克了厚组织3D空间转录组技术，在200微米厚的脑片中实现单个RNA分子的超分辨定位。
“坚持9年，得益于长期稳定的研究支持。”王凯说，他们先后得到上海市级重大专项“全脑神经联接图谱与克隆猴模型计划”、科技创新2030“脑科学与类脑研究”重大项目等的资助，才能完成这个在世界上都颇具前瞻性的高难度研究。
推动大脑数据走向多维融合时代
依托IMC平台获得的三模态数据集，研究团队从中获得了很多意想不到的发现。
“本来，神经元的功能可以分别从其形态和分子特征来预测。”徐圣进介绍，将三组数据结合后，他们发现预测准确率显著提升，“这说明神经元的功能是由分子状态、细胞形态和环路连接共同塑造的”。
IMC平台在解析小鼠初级视皮层神经元中的应用与主要发现
而且，他们发现，RNA分子“身处何方”本身就是一个全新的信息维度——同一种RNA，分布在细胞体内的分布差异，例如分布在细胞核内或细胞质内，竟然对应着完全不同的投射和功能类型。
此外，团队还发现，部分兴奋性神经元竟还同时表达抑制性神经元的标志分子，而且会对特定视觉刺激呈现独特的响应模式——这一发现挑战了教科书上“兴奋”与“抑制”的简单二分法。
目前，这批珍贵的三模态数据已面向全球开放。徐圣进表示，IMC平台未来还将拓展至更多脑区和行为范式，并有望将该技术用于脑疾病中特定神经元亚型的精准解析。随着三模态平台的不断完善与共享，脑科学研究将打破“数据孤岛”，在多模态数据融合中，涌现出更多对大脑的全新认知。
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