GridTape: Автоматизированная платформа для электронной микроскопии

Исследователи из Бостонской детской больницы и Гарвардской медицинской школы разработали новый автоматизированный метод для изучения нейронных сетей и соединений между ними с высоким разрешением.

"Нейронные сети обширны, но связи между ними действительно малы, — говорит Вэй-Чунг Аллен Ли, Ph.D. — Поэтому нам пришлось разработать методы, чтобы видеть их в чрезвычайно высоком разрешении на очень больших площадях и объемах".

GridTape: Автоматизированная, быстрая и дешевая методика электронной микроскопии

Команда усовершенствовала процесс крупномасштабной электронной микроскопии (EM). Традиционная EM требует ручного сбора тысяч образцов ткани на сетку. Метод GridTape автоматизирует этот процесс:

• Срезы ткани толщиной 40 нанометров (в тысячу раз тоньше человеческого волоса) помечаются штрих-кодом.
• Срезы наносятся на конвейерную ленту, которая затем подается в электронный микроскоп.
• Каждый нейрон помечен в каждом срезе ткани.

"Поскольку электроны проходят через каждый срез, мы можем визуализировать каждый нейрон в мельчайших деталях, — объясняет Ли. — А поскольку все срезы помечены штрих-кодом, мы точно знаем, откуда взялся каждый из них, и можем реконструировать цепи".

Новая методика делает электронную микроскопию быстрее, автоматизированной, высококачественной и доступной по разумной цене. В статье в журнале Cell команда предоставляет конструкции инструментов GridTape и программное обеспечение, чтобы сделать крупномасштабную EM доступной для научного сообщества.

Спинной мозг плодовой мушки: пример исследования

Метод GridTape применили для изучения вентрального нервного тяжа плодовой мушки Drosophila melanogaster (аналог спинного мозга), содержащего все цепи, управляющие движением конечностей.

"Применив этот метод ко всему нервному тяжу, мы смогли реконструировать все его двигательные нейроны, а также большую популяцию сенсорных нейронов", — говорит Ли.

В процессе они обнаружили особый тип сенсорного нейрона, который, предположительно, обнаруживает изменения нагрузки (например, веса тела). "Эти нейроны очень большие, относительно редкие, и они образуют прямые связи с двигательными нейронами того же типа на обеих сторонах тела, — говорит Ли. — Мы полагаем, что это может быть цепь, помогающая стабилизировать положение тела".

По итогам работы команда создала карту более 1000 реконструкций двигательных и сенсорных нейронов, доступную в открытом реестре.

Будущие применения

Теперь, имея возможность картировать всё более крупные нейронные цепи, Ли считает, что эта методика может быть полезна для:

• Изучения нейронных цепей в более крупных мозгах (например, мышей).
• Проверки прогнозов о нейронной функции и поведении.

Кроме того, технология имеет более широкий потенциал для случаев, когда необходимо визуализировать большое количество образцов с очень высоким разрешением, включая секвенирование ДНК с помощью EM или криогенную EM для определения структуры белков.