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功能超聲成像(fUS)解碼非人靈長類腦中的“運動傳感器”

瀏覽次數(shù):164 發(fā)布日期:2025-7-30  來源:本站 僅供參考,謝絕轉載,否則責任自負
fUS解碼獼猴的“運動傳感器”
前庭系統(tǒng)在維持平衡、視覺穩(wěn)定、運動控制等方面至關重要,但傳統(tǒng)研究技術存在局限:功能磁共振成像等非侵入性技術需要讓被試在掃描儀中固定,無法通過真實身體運動精準激活外周前庭器官,只能依賴熱刺激或電流刺激(CVS/GVS),難以模擬自然條件;單細胞記錄雖時空分辨率高,但侵入性強且存在采樣偏差。

2025年7月17日,中國科學院腦科學與智能技術卓越創(chuàng)新中心(神經科學研究所)顧勇研究組及合作者在PNAS上發(fā)表了題名為“Robust single-trial decoding of physical self-motion from hemodynamic signals in the brain measured by functional ultrasound imaging”的研究論文。研究通過功能超聲成像(fUS)技術,在獼猴被動接受物理自運動刺激時,系統(tǒng)探究了大腦中與前庭自身運動相關的腦區(qū)。

該研究在腦智卓越中心顧勇研究員的指導下,博士后劉炳煜(現(xiàn)為深圳醫(yī)學科學院助理研究員)及博士生羅清楊為共同第一作者,腦智卓越中心梁智鋒團隊也為該研究做出了重要貢獻。

 

研究亮點
高分辨率解碼
首次在單次試驗中通過fUS信號可靠解碼物理自運動的方向和類型(準確率最高93%),時空分辨率(100 μm, 400 ms)遠超fMRI。

新腦區(qū)發(fā)現(xiàn)
揭示了傳統(tǒng)方法未明確的前庭相關區(qū)域(如V3A、M1、7m),拓展了對多感官整合的理解。

自然條件模擬
通過物理運動平臺選擇性激活前庭器官,克服了電流刺激等方法的非特異性刺激局限。

多模態(tài)驗證
結合視覺光流實驗,發(fā)現(xiàn)12個雙模態(tài)腦區(qū)(如MSTd、VIP),證實前庭與視覺信號的交互。

技術突破
fUS兼具高靈敏度(8-58% CBV變化)低侵入性,為在體研究高認知功能(如導航、決策)提供了新工具。

研究結果
為測量前庭相關信號,研究人員將一個15.6 MHz超聲探頭固定在兩只獼猴頭部,同時通過六自由度運動平臺對它們施加正弦平移或旋轉運動(圖1A和B)。通過超聲圖像捕捉血流容積變化,空間分辨率為100×100 µm,冠狀面成像切片厚度為400 µm。以1 mm 步長連續(xù)獲取圖像,覆蓋范圍主要集中于兩只動物右側頂葉和顳葉皮層區(qū)域(獼猴W:前囟坐標AP 4至25;獼猴J:前囟坐標AP -3至12,圖1C)。

 
圖1. 被動物理自運動刺激的實驗裝置及fUS信號。
 
(A)行為實驗與fUS裝置。獼猴通過運動平臺接受被動物理自運動刺激。超聲探頭固定于硬腦膜附著腔室,腔內填充超聲耦合劑。步進電機以1毫米步長沿前囟軸連續(xù)成像。(B)平移和旋轉條件下平臺運動速度曲線。平臺以0.5Hz正弦式運動,速度呈高斯分布。(C)獼猴J的fUS成像示例。上圖:冠狀面MRI顯示藍色fUS成像范圍。下圖:fUS圖像與MRI疊加,白色區(qū)域顯示血管分布。(D)兩只獼猴的激活圖譜(FDR校正后P<0.001的相關性系數(shù)疊加于平均fUS圖像)。(E)各腦區(qū)ROI的Pearson相關系數(shù)。(F)選定ROI(D中白框)的CBV響應曲線(藍色陰影為6秒刺激時段,右側為試次平均)。(G)E中相同ROI的CBV信號比較。(H)所有ROI的CBV變化與相關系數(shù)相關性。

運動刺激誘發(fā)的fUS信號

在完全黑暗環(huán)境中,實驗動物以0.5 Hz頻率被動接受正弦平移或旋轉運動(圖1B)。每次刺激持續(xù)6秒,間隔10秒后開始下一次試驗。每種刺激條件(側向/前后平移或垂直軸旋轉)在每個實驗session中重復20次。

基于原始fUS信號,通過Pearson相關性分析發(fā)現(xiàn)多個腦區(qū)存在顯著激活模式(圖1D)。這些區(qū)域與傳統(tǒng)前庭相關區(qū)(如PIVC、2v、3a、MSTd等)高度重疊(圖1E),同時在新區(qū)域(5區(qū)、1-2區(qū)、M1、V3A、7m等)也觀察到顯著激活。

通過劃定10×10體素的ROI(圖1D白框),計算相對于基線(刺激前3.2秒均值)的CBV百分比變化(圖1F)。最大CBV變化達8.9-58.6%,信噪比優(yōu)異。由于血流動力學延遲,峰值出現(xiàn)在第11幀(4.25±0.08秒),故選取8-13幀(2.4秒)進行跨區(qū)域比較(圖1G)。3a、M1等區(qū)域調制強度最高,且與相關性分析結果呈正趨勢(r=0.73,圖1H)。

通過跨日重復實驗(68.5%像素相關性重疊)、數(shù)據(jù)重采樣和激活體素比例量化,驗證了信號的穩(wěn)定性。對照實驗排除了眼動(通過部分相關分析和固視訓練)和平臺噪音(90dB聲音回放)的干擾,證實fUS信號主要源于物理運動刺激。

這些結果表明 fUS 可在真實運動條件下穩(wěn)健捕捉前庭相關腦活動,為研究前庭系統(tǒng)提供了新方法。

物理自運動刺激的單次試次解碼
為評估fUS信號區(qū)分不同自運動刺激的精度,在每個實驗區(qū)塊中設置兩種運動方向(側向與前后軸),以6秒時長隨機交替呈現(xiàn),每種條件重復約200次(共400試次)。均值分析顯示不同運動方向的fUS信號存在顯著差異,為解碼奠定基礎。

研究人員基于前人研究開發(fā)了單試次解碼算法(圖2A):先對圖像數(shù)據(jù)進行基線校正和跨試次歸一化,再采用線性判別分析(LDA)分類運動方向,并通過10折交叉驗證防止過擬合。結果顯示,兩只獼猴均能實現(xiàn)可靠單試次解碼(圖2B):獼猴J解碼準確率顯著高于隨機水平(P<0.001),峰值達74.12%;獼猴W同樣保持全程顯著,峰值78.5%?鐣r間解碼分析(圖2C)表明解碼效能集中于刺激時段,排除了歷史數(shù)據(jù)或預期信號的干擾。訓練集規(guī)模測試顯示(圖2D),當試次超過31次(獼猴J)或39次(獼猴W)時,解碼準確率顯著提升,峰值分別達82.1%和76.95%。

通過搜索光分析法(1.2秒窗口,400ms步進)發(fā)現(xiàn)MSTd、PCC等腦區(qū)具有穩(wěn)定解碼能力。進一步對平移(刺激耳石器)與旋轉(刺激半規(guī)管)運動類型解碼時(圖2E),準確率峰值達93%,且刺激結束后仍維持較長時間顯著(圖2F)。訓練集達75次時準確率達94.5%平臺期(圖2G),LIP等區(qū)域表現(xiàn)突出。眼動數(shù)據(jù)解碼準確率顯著低于fUS信號(獼猴J:平移方向63.31%,運動類型75.49%),再次驗證fUS信號的特異性。

這些發(fā)現(xiàn)不僅證實fUS具備單試次神經解碼的靈敏度,更揭示了前庭系統(tǒng)在皮層表征的精細化組織模式,為開發(fā)腦機接口和臨床前庭功能障礙診斷提供了新方法論。該技術的實時性優(yōu)勢(400ms時間分辨率)使其在自然行為范式研究中具有獨特價值。

 

圖2. 基于單試次的運動方向與類型解碼。

(A)LDA算法流程圖:fUS圖像經預處理后采用k折交叉驗證。(B-D)運動方向解碼結果:(B)時間解碼準確率曲線(藍色線為真實數(shù)據(jù),灰線為100次置換檢驗均值)。(C)跨時間解碼矩陣。(D)訓練試次數(shù)與準確率關系(藍/紫線為兩只獼猴,紅線為眼動數(shù)據(jù)解碼)。(E-G)運動類型解碼:(E)時間準確率曲線,(F)跨時間解碼矩陣,(G)訓練試次數(shù)與準確率關系。

與GVS條件的對比研究
前人在無法進行物理運動刺激的fMRI/PET/MEG研究中,常采用電流前庭刺激(GVS)作為替代方案。為對比兩種刺激模式的神經響應差異,研究人員在運動平臺靜止狀態(tài)下,通過GVS技術對獼猴進行刺激:將電極非侵入式貼附于雙耳乳突,施加±2.5mA、2Hz的交流電,每次刺激6秒(間隔10秒),參數(shù)設計與物理運動實驗匹配。

fUS成像顯示,GVS可穩(wěn)定激活多個腦區(qū)(圖3B),其CBV變化模式與物理運動相似(圖3C-D)。激活區(qū)域包含經典前庭區(qū)(2v、3a、MSTd等)及兩個新區(qū)域(5區(qū)、1-2區(qū))(圖3E)。但定量分析發(fā)現(xiàn):1)物理運動的CBV變化幅度顯著更大(圖3F,P<0.001);2)不同腦區(qū)的Pearson相關系數(shù)存在差異(圖3G);3)GVS的峰值響應延遲更長(7.25±0.37秒 vs 物理運動4.25±0.08秒,P<0.001)。

該實驗驗證了fUS技術與傳統(tǒng)成像研究的一致性,但GVS未能激活物理運動特有的V3A、M1和7m區(qū)。差異可能源于:①GVS參數(shù)(電流強度/頻率/位置)影響激活效果;②GVS同時刺激全部前庭終末器官,而物理運動可選擇性激活特定器官(如水平耳石器);③物理運動伴隨體感/運動補償信號,形成多模態(tài)混合響應。

這些發(fā)現(xiàn)不僅驗證了fUS技術相比傳統(tǒng)成像方法的敏感性(如檢出GVS相關研究中未報告的腦區(qū)),更揭示了自然運動條件下前庭系統(tǒng)神經表征的獨特性,為臨床前庭功能障礙的精準評估提供了新見解。

 

圖3. GVS實驗。(A)實驗裝置及刺激參數(shù)(±2.5mA,2Hz)。(B)GVS激活圖譜(FDR校正P<0.001)。(C)選定ROI的CBV響應(灰色陰影為6秒刺激)。(D)試次平均CBV信號。(E)不同技術激活腦區(qū)對比。(F-G)物理運動與GVS的CBV變化(F)和相關系數(shù)(G)比較。

對物理運動和光流刺激均響應的多感覺腦區(qū)
作為自運動感知的重要信息來源,光流(optic flow)與慣性運動共同調制多個腦區(qū)。為探究前庭相關區(qū)域是否同時響應視覺運動,研究人員采用高斯速度輪廓的光流刺激(90°×90°顯示屏,圖4A),在獼猴固視狀態(tài)下記錄fUS信號。

研究發(fā)現(xiàn):1)頂葉區(qū)(MSTd、VIP、LIP等)和經典前庭區(qū)(3a、2v、PIVC)均對光流產生顯著響應;2)首次在1-2區(qū)、M1、F2等動作相關區(qū)域發(fā)現(xiàn)視覺運動激活(可能與視覺引導行為相關)。共鑒定出12個雙模態(tài)腦區(qū)(如V3A、7a、MIP等),其前庭刺激的CBV變化更強(P=0.0063,圖4B),而視覺刺激的信號相關性略高(P=0.053,圖4C)。

特別值得注意的是,同一腦區(qū)內存在響應異質性。例如在5區(qū)(按Pandya分區(qū)),前庭信號廣泛分布于PE前部至PEa/PEip前段(AP0至+8),而視覺信號僅出現(xiàn)在PEa/PEip最前段(AP+8)(圖4D),提示功能亞區(qū)可能存在模態(tài)特異性處理。

這些發(fā)現(xiàn)不僅拓展了對多感官整合通路的認識,更說明fUS技術能有效捕捉不同模態(tài)神經表征的精細差異,為研究感知-動作協(xié)調的神經機制開辟了新途徑。

 

圖4. 光流與物理運動共激活腦區(qū)。(A)視覺刺激裝置(90°×90°顯示屏)與高斯速度曲線。(B-C)前庭與視覺條件的CBV變化(B)和相關系數(shù)(C)對比。(D)典型腦區(qū)激活圖譜(上圖視覺,下圖前庭)。
 

研究總結
本研究首次利用功能超聲成像(fUS)技術,在自然運動條件下實現(xiàn)了獼猴全腦前庭信號的高分辨率(100μm/400ms)檢測。通過物理運動平臺精確刺激前庭器官,成功在單試次水平解碼運動方向(峰值78.5%)和類型(93%),并發(fā)現(xiàn)12個新的多感覺整合腦區(qū)。


相比傳統(tǒng)GVS方法,fUS揭示了更完整的神經表征圖譜,包括V3A、M1等新功能區(qū)。該技術突破fMRI的空間限制,為研究自然行為下的前庭-視覺整合機制提供了革命性工具,對腦機接口和眩暈癥診療具有重要價值。

參考文獻
Liu B, Luo Q, Liang Z, He H, Gu Y. Robust single-trial decoding of physical self-motion from hemodynamic signals in the brain measured by functional ultrasound imaging. Proc Natl Acad Sci U S A. 2025 Jul 22;122(29):e2414354122. doi:10.1073/pnas.2414354122. 


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