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在神经科学研究中，传统方法分析脑切片荧光数据困难重重。研究人员开发 Brainways 这一 AI 开源软件，对大鼠亲社会行为等实验数据进行分析。结果显示其能高效精准处理数据，为神经生物学研究带来新契机，助力探索复杂行为的神经机制。
在神经科学的探索之路上，研究人员一直渴望破解大脑的奥秘，尤其是揭示参与复杂行为的神经网络。目前，荧光标记即刻早期基因（IEG）的方法虽被广泛应用，但也面临诸多挑战。比如，对高分辨率数据集的量化和分析困难，传统手动分析方式不仅耗时费力，还依赖专业知识，容易产生评分者间的差异 。而且，随着研究对分辨率和细胞特异性要求的不断提高，现有的工具难以满足对全脑量化数据的分析和解释需求。因此，开发一种高效、准确的工具迫在眉睫。
来自以色列特拉维夫大学（Tel - Aviv University）的研究人员勇挑重担，开展了关于开发新型软件助力神经生物学研究的探索。他们成功开发出 Brainways 这一基于人工智能的开源软件，为神经生物学研究带来了新的曙光。相关研究成果发表在《Neuropsychopharmacology》杂志上。该研究成果意义非凡，它为大规模神经生物学项目提供了快速且准确的解决方案，有助于深入理解复杂行为背后的神经网络，推动神经药理学等相关领域的发展。
研究人员为开展此项研究，主要运用了以下关键技术方法：一是利用 Multiplex RNAscope 成像技术，实现全脑配准以及细胞类型表达和活性标记的综合量化；二是通过对大鼠进行帮助行为测试（Helping Behavior Test，HBT）获取实验数据，观察大鼠在不同社会条件下释放被困同伴的行为；三是运用免疫组织化学技术，对大脑切片进行 c - Fos 染色，以此来测量神经活动 。实验样本为不同品系的大鼠，包括 Sprague Dawley（SD）大鼠和 Long - Evans（LE）大鼠等。
下面来看具体的研究结果：
- Brainways 辅助量化与手动量化的比较：研究人员使用 Brainways 对之前手动量化的数据集重新分析。该数据集来自大鼠帮助行为测试（HBT），实验中大鼠需释放被困同伴，反映其亲社会动机。原研究手动量化仅分析少量脑组织，而 Brainways 实现全脑 c - Fos+细胞计数量化。重新分析结果与原研究相符，还揭示了更多参与亲社会行为的脑区，如 IL、VP 等，进一步证实亲社会行为的神经机制。同时，通过多元任务偏最小二乘法（PLS）分析发现，HBT 中大鼠面对被困同伴时，大脑感觉皮层、额叶、边缘系统和奖励区域等活动增强，且内群体条件下比外群体条件下某些脑区活动更显著。此外，基于 Brainways 量化生成的网络图显示，参与亲社会动机的脑区形成分布式网络，部分连接在 “内群体” 条件下具有特异性，为后续实验提供潜在靶点。
- 利用 Brainways 和 Multiplex RNAscope 在亲社会情境中绘制多巴胺受体激活图谱：研究人员应用 Brainways 分析 Multiplex RNAscope 成像的新数据集，探究帮助行为测试（HBT）中多巴胺（DA）受体表达细胞的招募情况。实验对不同社会条件下的大鼠大脑进行检测，结果发现，在 HBT 内群体条件下，Drd1+细胞表达高于基线和外群体条件，而 Drd2+细胞和 Drd1+Drd2+细胞群体未观察到该差异。同时，内群体条件下，所有与 DA 受体共标记的 c - Fos+细胞亚群的激活程度均更高。虽然在特定亚区域中，c - Fos+Drd1+细胞数量差异未达统计学意义，但感觉和额叶区域有较高 Drd1 激活趋势，提示这些区域在亲社会行为中可能发挥作用 。
在研究结论和讨论部分，Brainways 为研究人员提供了一个强大的工具，它能够自动对染色的冠状脑切片进行配准、量化和分析。通过两个实验充分展示了 Brainways 的实用性，不仅能够重现以往研究结果，还能发现新的神经机制。然而，Brainways 也存在一些局限性，如分辨率受切片数量和图谱分区水平影响，对小分区子区域拟合可能不足，目前仅支持单通道自动处理等 。尽管如此，Brainways 的优势依然显著，它操作简便，适用于多种模式生物的脑切片分析，为神经生物学研究提供了新的视角和方法。未来，随着技术的不断改进和完善，有望在神经科学领域发挥更大的作用，推动对复杂行为神经机制的深入研究，为神经药理学等相关学科的发展提供有力支持，帮助我们更好地理解大脑的奥秘，探索神经疾病的潜在治疗靶点。
