大脑深处的监控摄像头：人工智能显微镜技术在胶质母细胞瘤研究中的应用

新的研究为一种能够穿透深层脑组织的开创性显微镜技术提供了概念证明。研究人员用人工智能增强了这项技术，使其能够追踪单个脑肿瘤细胞沿着被称为胼胝体的神经纤维“高速公路”迁移。他们专门针对与胶质母细胞瘤相关的癌细胞，胶质母细胞瘤是最致命的脑癌之一。科学家们相信，了解早期癌细胞沿胼胝体的“交通模式”可以帮助建立一种生物标志物，用于在患者早期检测胶质母细胞瘤，这可能会在未来带来更好的诊断工具。

　　

科学家们已经开发出一种创新的显微镜技术，这种技术可以被比喻为大脑中的“交通监控摄像头”，它能够追踪和可视化大脑深部组织中的特定细胞，尤其是在胼胝体中，这是大脑最大的神经纤维高速公路。这项技术是由EMBL和海德堡大学的研究人员合作开发的，他们利用人工智能增强了显微镜的能力，使其能够以前所未有的清晰度观察活神经元和其他脑细胞。

这项技术的开发源于对神经科学中深部脑区域研究的挑战，特别是观察神经元和星形胶质细胞在皮层深处的交流。通过这种新方法，研究人员能够调整光波在大脑深部组织散射时产生的畸变，从而提供更宽、更清晰的观察孔径。这使得他们能够长时间观察大脑深处的活神经元和其他类型的脑细胞。

在《自然通讯》杂志上发表的研究中，科学家们将这种显微镜技术应用于胶质母细胞瘤肿瘤细胞的追踪，以更好地理解这种致命的癌症，并可能更早地发现它。胶质母细胞瘤是一种生长迅速、难治性的肿瘤，主要影响大脑的白质。新的先进成像技术使研究人员能够在白质的微环境中观察这些肿瘤细胞，这对于理解肿瘤细胞如何侵入胼胝体高速公路的密集髓鞘纤维“通道”，然后适应并扩散到整个大脑至关重要。

研究人员还融入了人工智能的元素，这有助于“去噪”图像，使对比更加清晰。人工智能可以区分白质内部的不同结构，如髓鞘纤维和血管，这对于提高显微镜水平和解决医学问题至关重要。通过这种创新的工作流程，研究人员可以确定与白质微环境结构特性相关的潜在显微成像生物标志物，为潜在地识别胶质母细胞瘤的成像模式奠定了基础。

这项技术的开发和应用展示了跨学科合作的力量，尤其是在海德堡-曼海姆生命科学联盟网络的支持下，促进了临床前和临床学科的合作。这种协同作用对于将实验室见解转化为临床实践至关重要，为未来诊断和治疗脑肿瘤的方式带来了希望。尽管这项技术仍处于发展阶段，但它已经显示出在临床环境中应用的潜力。研究人员正在努力整合更先进的成像模式，以建立实用的工具，并将这些实验室见解带入临床实践。              

Deep intravital brain tumor imaging enabled by tailored three-photon microscopy and analysis