基于CMOS制造技術(shù)的電極陣列，如Neuropixels探針，已經(jīng)能夠記錄活體大腦中成千上萬個神經(jīng)元信息。這些工具促進(jìn)了關(guān)于感知和行動的全腦相關(guān)性（brain-wide correlates）的研究，但目前仍主要用于頭固定時的短期記錄。因此，為了研究跨時間尺度的神經(jīng)元處理動態(tài)，有必要對神經(jīng)元進(jìn)行數(shù)周和數(shù)月的記錄，最好是在不受約束的行為中和小動物（如小鼠）中進(jìn)行。

為此，在一項新的科學(xué)研究中，來自英國、美國、挪威、比利時和葡萄牙的研究人員設(shè)計了一種稱為Neuropixels 2.0的新型微型化探針，它具有的5120個記錄點(diǎn)分布在四個柄上。Neuropixels 2.0的探針和頭架（headstage）被縮小到原來尺寸（即Neuropixels 1.0探針的大?。┑娜种蛔笥?，因此，它的兩個探針及其單個頭架只重約1.1克，沒有通道數(shù)的損失（每個探針384通道）。使用兩個四柄探針（four-shank probe）在植入它們的動物中提供10240個記錄點(diǎn)。相關(guān)研究結(jié)果發(fā)表在2021年4月16日的Science期刊上，論文標(biāo)題為“Neuropixels 2.0: A miniaturized high-density probe for stable, long-term brain recordings”。

為了在大腦運(yùn)動時實現(xiàn)穩(wěn)定的記錄，這些作者優(yōu)化了記錄點(diǎn)的安排。這種探針具有更密集的線性化的幾何形狀，允許使用新設(shè)計的算法進(jìn)行事后計算運(yùn)動校正。這種在Kilosort 2.5軟件包中實現(xiàn)的算法從峰值數(shù)據(jù)中確定隨時間的運(yùn)動，并通過空間重采樣進(jìn)行校正，如在圖像配準(zhǔn)中一樣。

為了驗證這些探針的長期記錄，這些作者將它們長期植入6個實驗室的21只大鼠和小鼠體內(nèi)。在這21個植入物中，有20個取得成功，并且在數(shù)周和數(shù)月內(nèi)記錄了神經(jīng)元，同時保留了良好的記錄信號質(zhì)量。使用新設(shè)計的植入物固定裝置，這些探針可可靠地回收。

Neuropixels 2.0探針允許前所未有的記錄。圖片來自Science, 2021, doi:10.1126/science.abf4588。

為了測試運(yùn)動校正算法的性能，這些作者利用探針對它相對于大腦施加的運(yùn)動進(jìn)行記錄。該算法提高了對神經(jīng)元的穩(wěn)定記錄，并在很大程度上消除了運(yùn)動對記錄的影響。

這種算法的一個版本允許連續(xù)數(shù)天穩(wěn)定地記錄神經(jīng)元。這些作者通過對初級視覺皮層中長期記錄的神經(jīng)元進(jìn)行“指紋”識別來評估這一點(diǎn)，這些神經(jīng)元對一系列圖像有獨(dú)特的視覺反應(yīng)。神經(jīng)元追蹤在2周內(nèi)取得>90%成功，在2個月內(nèi)取得>80%成功。

綜上所述，這項研究展示了一套電生理工具，包括微型化的高密度探針，可回收的長期植入物固定裝置，以及用于自動事后運(yùn)動校正的算法。這些工具使得可以在小動物（如小鼠）身上記錄的位點(diǎn)數(shù)量以數(shù)量級增加，并且能夠在很長時間內(nèi)穩(wěn)定地在它們身上進(jìn)行記錄。

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