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行业快讯

【Nat Methods】人工智能!机械学习指导无创光遗传学手艺

时间:2019-11-13 热度:
光遗传学手艺是在动物模子中深入明确神经环路系统的有力工具,,,, ,,由斯坦福大学科学家Karl Deisseroth发明 。。。。从降生以来,,,, ,,光遗传学普遍应用于各大神经科学领域,,,, ,,现已成为神经科学领域中最主要的手艺手段之一 。。。。据其相关文献揭晓数目我们便可略知一二[1] 。。。。

阻止2015年,,,, ,,光遗传学及视卵白相关文献揭晓数目图片泉源:Nature Neuroscience[1]

光遗传学手艺对神经元活性的操控依赖于光敏感通道卵白(Channelrhodopsins, ChRs),在神经元中表达ChRs可以实现光控神经元激活或光控神经元抑制效应,,,, ,,这些ChRs已普遍应用于神经科学研究[2, 3] 。。。。

几种差别功效的ChRs

图片泉源:Molecular Genetics and Genomics[4]

可是,,,, ,,现阶段常用的ChRs并非完善无瑕,,,, ,,它们的缺陷限制了光遗传学手艺的应用广度 。。。。首先,,,, ,,在可见光规模内,,,, ,,这些ChRs具有普遍的激活光谱,,,, ,,即激活ChRs的可见光缺乏波长特异性 。。。。其次,,,, ,,ChRs需要足够强(约1 mW/mm2)的光照方可激活 。。。。引起一个神经元爆发行动电位,,,, ,,需要同时激活105-106个ChRs[5] 。。。。再次,,,, ,,差别ChRs的激活延迟时间差别,,,, ,,我们需要优化ChRs的动力学特征 。。。。最后,,,, ,,光遗传学手艺需要植入光纤,,,, ,,会引起组织损伤 。。。。

激活几类ChRs的光谱 图片泉源:Molecular Genetics and Genomics[4] 因此,,,, ,,刷新ChRs以扩宽其应用规模十分主要,,,, ,,可是以现有的手艺实现这一目的保存以下三个挑战 。。。。其一,,,, ,,ChRs是跨膜卵白,,,, ,,有关卵白表达与质膜定位的相关氨基酸序列十分难以捉摸[6] 。。。。其二,,,, ,,检测ChRs性子的生物学手艺(如膜片钳电心理手艺)通量较低,,,, ,,难以胜任定向进化的高通量筛选历程[7] 。。。。其三,,,, ,,在体应用需要多种性子的保存与优化 。。。。这些刷新的ChRs需要同时具有质膜定位能力与更佳的功效性子 。。。。

图片泉源:Tutorials point 现在,,,, ,,多种多样的ChRs已被揭晓于种种期刊中 。。。。其中,,,, ,,有些是自然界中发明的ChRs,,,, ,,有些是通过重组刷新而成的ChRs,,,, ,,有些是致突变作用爆发的ChRs,,,, ,,尚有些是直接设计而成的ChRs 。。。。这些研究在一定水平上明确了ChRs的结构与功效之间的关系 。。。。可是,,,, ,,若要通过非特殊序列展望ChRs的功效性子,,,, ,,现在的研究只能瞠乎其后 。。。。

图片泉源:Entrepreneur

2019年10月14日,,,, ,,《Nature Methods》杂志在线刊登了加州理工学院Frances H. Arnold研究组的最新主要事情[8],,,, ,,他们通过高斯历程筛选出3种高性能ChRs——ChRger1-3,,,, ,,其中ChRger2可实现无创光操控神经元这一历程 。。。。该研究将机械学习应用于分子筛选历程,,,, ,,拓宽了光遗传学的应用广度,,,, ,,极大增进了神经科学领域的研究希望 。。。。

2018年诺贝尔化学奖得主Frances H. Arnold

图片泉源:Princeton University

效果

1.机械学习指导ChRs的优化历程

首先,,,, ,,为优化ChRs的光电流强度、波长特异性和动力学特征,,,, ,,作者通过高斯历程分类与高斯历程回归模子,,,, ,,在120000种理论上保存的ChRs中筛选出上述三类特征俱佳的28种ChRs(图1a-d) 。。。。然后,,,, ,,作者将这28种ChRs表达于HEK细胞并通过膜片钳电心理手段磨练其性子是否切合预期 。。。。他们发明,,,, ,,这些ChRs的性子均与高斯历程展望的性子高度一致(图1e-f),,,, ,,批注此机械学习要领可应用于ChRs的优化历程 。。。。

图1  机械学习指导ChRs的优化历程

2.机械学习展望的ChRs具有优异的功效特征

接着,,,, ,,作者进一步磨练上述28种ChRs的性子 。。。。他们将这些ChRs表达于HEK细胞,,,, ,,并使用膜片钳电心理手艺纪录这些细胞 。。。。他们发明,,,, ,,其中12种ChRs具有极高的光电流强度,,,, ,,2种ChRs具有极短的(~12 ms)激活延迟时间,,,, ,,4种ChRs具有极长的(~17 s)激活延迟时间,,,, ,,1种ChR的激活光谱较量狭窄(图2) 。。。。这些ChRs在这几方面的性子显著优于现存的所有ChRs,,,, ,,其中ChR_9_4、ChR_25_9和ChR_11_10的电导率最高 。。。。作者将其重新命名为ChRger1、ChRger2和ChRger3,,,, ,,并对这三种ChR在神经元中的功效特征睁开进一步探讨 。。。。

图2  机械学习展望的ChRs具有优异的功效特征

3.ChRger1-3功效特征的在体验证

在神经科学领域的研究中,,,, ,,ChRs需要在神经元中行使其功效 。。。。为进一步探讨ChRger1-3在神经元中的功效特征,,,, ,,作者通过AAV将其表达于作育的神经元(图3a),,,, ,,并使用膜片钳电心理手艺纪录这些神经元 。。。。他们发明,,,, ,,与CoChR和ChR2相比,,,, ,,ChRger1-3在更低的光强条件下即可介导神经元的激活历程(图3b-f) 。。。。

然后,,,, ,,作者在体验证ChRger1-3在神经元中的功效特征 。。。。他们在小鼠前额叶皮层中注射rAAV-PHP.eB[9]以实现ChRger1-3或ChR2在神经元中的表达,,,, ,,并使用膜片钳电心理手艺纪录这些ChRs阳性神经元 。。。。他们发明,,,, ,,激活ChRger1-3需要的光照强度更低,,,, ,,且一律光照强度条件下,,,, ,,ChRger1-3介导的光电流强度更高(图3g-h),,,, ,,批注ChRger1-3的光敏感度显著高于ChR2 。。。。 再然后,,,, ,,作者探讨ChRger1-3能否在系统表达的条件下行使其功效 。。。。他们在小鼠中静脉注射rAAV-PHP.eB以实现ChRger1-3或ChR2的系统表达,,,, ,,并使用膜片钳电心理手艺纪录这些ChRs阳性神经元 。。。。他们发明在光照条件下,,,, ,,险些所有ChRger1-3阳性神经元均会发放,,,, ,,而只有4%的ChR2阳性神经元发放(图3i-l) 。。。。别的,,,, ,,在高频光照条件下,,,, ,,ChRger2体现最佳(图3m-n),,,, ,,于是作者关于ChRger2的应用广度睁开进一步探讨 。。。。

图3  ChRger1-3功效特征的在体验证

4. ChRger2介导无创光控神经元过

为进一步探讨ChRger2在系统表达的条件下的功效,,,, ,,他们在Dat-Cre小鼠中静脉注射rAAV-PHP.eB包被的AAV-DIO-ChRger2或AAV-DIO-ChR2并植入光纤 。。。。他们发明光激活ChRger2阳性神经元诱发小鼠爆发大宗夸奖行为,,,, ,,而光激活ChR2无任何影响(图4a-c),批注在系统给药条件下,,,, ,,ChRger2可介导足够强的光电流以诱发响应功效,,,, ,,而ChR2不可 。。。。

最后,,,, ,,作者探讨ChRger2在无创光控神经元历程中的应用 。。。。他们在小鼠中静脉注射rAAV-PHP.eB包被的AAV-hSyn-ChRger2,,,, ,,在第二运动皮层上方颅骨外貌安排光纤 。。。。他们发明447 nm蓝色激光诱发小鼠爆发偏转运动,,,, ,,而671 nm红色激光不可(图4d-g),批注ChRger2可充分介导无创光控神经元历程 。。。。

图4 ChRger2介导无创光控神经元历程 总结 光遗传学手艺是神经科学领域中的有力工具,,,, ,,应用甚广 。。。。可是,,,, ,,承载这项手艺的ChRs具有光敏感度低、光电流强度低等特点,,,, ,,且现阶段常用的光操控神经元手段会造成脑组织损伤,,,, ,,这些缺陷阻碍了光遗传学手艺的进一步生长 。。。。别的,,,, ,,检测ChRs性子的神经科学手艺通量较低,,,, ,,难以实现大批量筛选历程 。。。。本篇文章将人工智能与神经科学相连系,,,, ,,通过高斯历程、膜片钳电心理、病毒注射等要领,,,, ,,开发了几种新型ChRs——ChRger1-3 。。。。这些新型的ChRs具有极佳的功效特征,,,, ,,可以实现系统表达,,,, ,,其中ChRger2可充分介导无创光控神经元历程 。。。。这项研究极大扩宽了光遗传学的应用广度,,,, ,,也为神经科学研究提供了新型计划,,,, ,,人工智能必将在更多领域发光发热!

 

参考文献
1.Deisseroth, K., Optogenetics: 10 years of microbial opsins in neuroscience. Nature Neuroscience, 2015. 18: p. 1213.
2.Deisseroth, K. and P. Hegemann, The form and function of channelrhodopsin. Science, 2017. 357(6356).
3.Yizhar, O., et al., Optogenetics in neural systems. Neuron, 2011. 71(1): p. 9-34.
4.Rein, M.L. and J.M. Deussing, The optogenetic (r)evolution. Mol Genet Genomics, 2012. 287(2): p. 95-109.
5.Lin, J.Y., A user's guide to channelrhodopsin variants: features, limitations and future developments. Exp Physiol, 2011. 96(1): p. 19-25.
6.Bedbrook, C.N., et al., Machine learning to design integral membrane channelrhodopsins for efficient eukaryotic expression and plasma membrane localization. PLoS Comput Biol, 2017. 13(10): p. e1005786.
7.Romero, P.A. and F.H. Arnold, Exploring protein fitness landscapes by directed evolution. Nat Rev Mol Cell Biol, 2009. 10(12): p. 866-76.
8.Bedbrook, C.N., et al., Machine learning-guided channelrhodopsin engineering enables minimally invasive optogenetics. Nat Methods, 2019.
9.Chan, K.Y., et al., Engineered AAVs for efficient noninvasive gene delivery to the central and peripheral nervous systems. Nat Neurosci, 2017. 20(8): p. 1172-1179.

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