試想一下，要搞懂大腦如何工作、藥物對(duì)它有何影響，卻只能看到零散的幾個(gè)細(xì)胞，就像在拼一幅幾萬(wàn)塊的拼圖，卻只給你看了十幾塊碎片，還把碎片的位置弄混了 —— 這就是過(guò)去腦科學(xué)研究的真實(shí)困境。而這項(xiàng)新研究，相當(dāng)于給科學(xué)家們配備了 “全景航拍 + 智能識(shí)圖” 黑科技。它不僅能給小鼠全腦的多種細(xì)胞做精細(xì)的 3D “紋身”，還能讓 AI 自動(dòng)完成海量數(shù)據(jù)的分析工作。從此，繪制全腦細(xì)胞的精準(zhǔn)地圖，不再是天方夜譚！

2026年2月18日，來(lái)自美國(guó)洛克菲勒大學(xué)Tatsuya C. Murakami 和Nathaniel Heintz教授團(tuán)隊(duì)做了一項(xiàng)專(zhuān)門(mén)研究，標(biāo)題為《 Artificial intelligence-driven whole-brain cell mapping with highly multiplexed in situ hybridization》，相關(guān)成果發(fā)表在《Neuron》期刊上。研究團(tuán)隊(duì)研發(fā)出mFISH3D 技術(shù)，實(shí)現(xiàn)全器官尺度的 10 重 3D 原位熒光雜交，可在小鼠全腦、人體組織等多種樣本中完成高對(duì)比度 mRNA 染色；同時(shí)開(kāi)發(fā)出基于自監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練視覺(jué) Transformer 的 ZenCell 人工智能平臺(tái)，僅需少量人工標(biāo)注即可實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的 3D 細(xì)胞分割與分析，該技術(shù)結(jié)合藥物擾動(dòng)實(shí)驗(yàn)揭示了細(xì)胞特異性響應(yīng)模式，還在人類(lèi)腦組織中驗(yàn)證了有效性，為研究疾病中選擇性細(xì)胞脆弱性提供了可靠方法。

也就是說(shuō)，mFISH3D 新技術(shù)能給小鼠整個(gè)大腦甚至人類(lèi)腦組織里的多種細(xì)胞做 3D 熒光標(biāo)記，看得又清又全，還搭配AI 系統(tǒng)，不用人工大量標(biāo)注就能自動(dòng)識(shí)別和分析這些細(xì)胞，用這個(gè)方法能清楚看到藥物刺激后哪些腦細(xì)胞會(huì)做出反應(yīng)，還能研究人類(lèi)大腦的細(xì)胞分布，為研究大腦疾病找到了新的靠譜辦法。

研究亮點(diǎn)

• mFISH3D技術(shù)可在完整器官中實(shí)現(xiàn)10重靶標(biāo)三維原位雜交成像
  

• 自監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練技術(shù)在人工標(biāo)注樣本有限的情況下，提升了細(xì)胞分割的準(zhǔn)確性

• mFISH3D技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)具有細(xì)胞類(lèi)型特異性的Fos基因表達(dá)定位分析

• mFISH3D技術(shù)可在存檔的成人人類(lèi)組織中，實(shí)現(xiàn)高對(duì)比度的信使核糖核酸染色

mFISH3D技術(shù)的理性設(shè)計(jì)與優(yōu)化

研究團(tuán)隊(duì)通過(guò)對(duì) 3D 熒光原位雜交（FISH）各反應(yīng)步驟的化學(xué)因素進(jìn)行定量分析，優(yōu)化出適用于全器官的 mFISH3D 技術(shù)。首先采用甲醇脫脂法，在 50℃條件下對(duì)腦組織處理 3 天，既能有效去除 82% 的磷脂，又能避免高溫導(dǎo)致的信號(hào)信噪比（SNR）下降和低溫殘留脂質(zhì)引發(fā)的非特異性熒光；通過(guò)優(yōu)化雜交緩沖液，確定 1M NaCl、40% 甲酰胺的配方，可保護(hù) mRNA 不被降解，同時(shí)加入蛋白酶 K 能顯著提升雜交信號(hào)信噪比。為降低組織自發(fā)熒光，研發(fā)了H?O?輔助光漂白技術(shù)，可減少 67.9% 的自發(fā)熒光且不影響 FISH 信號(hào)，還開(kāi)發(fā)了更安全的苯乙酸酯替代方案避免爆炸風(fēng)險(xiǎn)。此外，優(yōu)化了寡核苷酸探針滲透條件（30% 以上甲酰胺、37℃）、HCR 擴(kuò)增緩沖液（10% PEG20000+20% 甲酰胺）和組織透明前的洗滌緩沖液（2.5M LiCl + 馬來(lái)酸），最終制定出完整的 mFISH3D 實(shí)驗(yàn)流程，實(shí)現(xiàn)了小鼠全腦的均勻、深層染色，且染色效果優(yōu)于傳統(tǒng) TRISCO 技術(shù)。也就是說(shuō)，研究人員從化學(xué)原理出發(fā)，一步步優(yōu)化了脫脂、雜交、熒光放大、組織透明等每一步實(shí)驗(yàn)條件，解決了探針滲透差、信號(hào)弱、背景熒光高的問(wèn)題，讓 3D FISH 能適用于整個(gè)器官。

mFISH3D實(shí)現(xiàn)小鼠全腦10重mRNA成像

研究利用 “染色 - 成像 - 脫色 - 再染色” 的循環(huán)策略，結(jié)合 488/561/640/785nm 激發(fā)光，以核糖體 RNA（rRNA）為內(nèi)參進(jìn)行圖像配準(zhǔn)，實(shí)現(xiàn)了小鼠全腦 10 種 mRNA 的 3D 多重成像。核心解決了兩個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題：一是采用H?O?輔助光漂白 + 解雜交的方法，能完全去除上一輪成像的熒光信號(hào)，且經(jīng)過(guò) 4 輪循環(huán)后信號(hào)無(wú)明顯衰減，非特異性信號(hào)僅輕微增加；二是開(kāi)發(fā)了針對(duì)全腦尺度的 3D 圖像配準(zhǔn)流程，先對(duì)低分辨率圖像進(jìn)行線性和非線性配準(zhǔn)，再對(duì)高分辨率圖像進(jìn)行分塊配準(zhǔn)，實(shí)現(xiàn)了單細(xì)胞精度的圖像拼接與對(duì)齊。研究選取 Slc17a7、Pvalb、Gad1 等 10 種神經(jīng)元和膠質(zhì)細(xì)胞標(biāo)記基因，完成了小鼠全腦的 3D 多重染色，還結(jié)合 αSMA 免疫染色技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了 RNA 和蛋白的聯(lián)合成像，清晰展示了不同細(xì)胞類(lèi)型在全腦的空間分布特征。也就是說(shuō)，研究人員設(shè)計(jì)了循環(huán)染色的方法，還解決了多次成像后的圖像對(duì)齊問(wèn)題，成功給小鼠整個(gè)大腦里的 10 種不同細(xì)胞做了 3D 熒光標(biāo)記，能清晰看到每種細(xì)胞在大腦中的位置。

mFISH3D在多種生物樣本中的應(yīng)用驗(yàn)證

研究將 mFISH3D 技術(shù)應(yīng)用于小鼠胚胎（E13.5）、小鼠腎臟、大鰭礁魷魚(yú)大腦等多種非小鼠全腦樣本，驗(yàn)證了技術(shù)的通用性。在小鼠胚胎中，靶向 Gata2、Cyp26b1 等發(fā)育相關(guān)基因，實(shí)現(xiàn)了胚胎整體的 3D 染色，清晰展示了鼻甲骨、內(nèi)耳等結(jié)構(gòu)的細(xì)胞分布，還發(fā)現(xiàn)丘腦 Calb1 陽(yáng)性細(xì)胞與 GABA 能神經(jīng)元無(wú)重疊，提示其具有不同的細(xì)胞譜系；在小鼠腎臟中，標(biāo)記 Podxl（足細(xì)胞）、Slc7a13（近曲小管）等基因，實(shí)現(xiàn)了腎單位三級(jí)結(jié)構(gòu)的 3D 可視化，驗(yàn)證了該技術(shù)在非神經(jīng)器官中的有效性；在魷魚(yú)大腦中，靶向 Vglut、Vacht 等神經(jīng)遞質(zhì)標(biāo)記基因，首次描繪了魷魚(yú)視葉的亞層結(jié)構(gòu)，發(fā)現(xiàn)外顆粒層淺層以谷氨酸能神經(jīng)元為主，深層富含多巴胺能神經(jīng)元，還識(shí)別出魷魚(yú)大腦的新型亞區(qū)。也就是說(shuō)，mFISH3D 不只是能研究小鼠大腦，還能用于小鼠胚胎、腎臟，甚至魷魚(yú)大腦等不同樣本，能幫助我們看清不同器官、不同物種的細(xì)胞分布和發(fā)育特征。

ZenCell人工智能平臺(tái)實(shí)現(xiàn)全腦細(xì)胞精準(zhǔn)分割與藥物響應(yīng)分析

研究開(kāi)發(fā)了基于視覺(jué) Transformer（ViT）的 ZenCell 人工智能平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了全腦尺度的 3D 細(xì)胞實(shí)例分割。該平臺(tái)采用 “自監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練 - 2D 微調(diào) - 3D 微調(diào)” 三階段訓(xùn)練策略：先利用掩碼自編碼（MAE）在無(wú)人工標(biāo)注的全腦圖像上預(yù)訓(xùn)練，再用 106 張 2D 標(biāo)注圖像微調(diào)，最后通過(guò)偽標(biāo)簽實(shí)現(xiàn) 3D 微調(diào)，僅需少量人工標(biāo)注即可達(dá)到高精度。對(duì)比 StarDist、Cellpose 等主流算法，ZenCell 的分割 F1 分?jǐn)?shù)顯著更高，能精準(zhǔn)識(shí)別不同細(xì)胞類(lèi)型。利用 ZenCell 分析 NMDA 受體拮抗劑 MK801 處理后的小鼠大腦，發(fā)現(xiàn)藥物處理后皮層中 Gad1 陽(yáng)性抑制性神經(jīng)元占 Fos 陽(yáng)性激活細(xì)胞的 15% 以上，其中 Sst + 和 Vip + 神經(jīng)元激活比例遠(yuǎn)高于 Pvalb+，且背側(cè)皮層以 Vip + 激活為主、腹外側(cè)皮層以 Sst + 激活為主，還發(fā)現(xiàn)梨狀皮層中 Sst+Npy + 雙陽(yáng)性神經(jīng)元是主要的藥物響應(yīng)群體，且該結(jié)果在多只小鼠中具有可重復(fù)性。也就是說(shuō)，研究人員訓(xùn)練了一個(gè)叫 ZenCell 的 AI，能自動(dòng)識(shí)別全腦 3D 圖像中的細(xì)胞，比現(xiàn)有的 AI 算法更準(zhǔn)確，還用它發(fā)現(xiàn)了特定藥物刺激后，大腦里哪些類(lèi)型、哪些區(qū)域的神經(jīng)元會(huì)被激活。

mFISH3D在人類(lèi)腦組織研究中的應(yīng)用

研究將 mFISH3D 技術(shù)應(yīng)用于 NIH 神經(jīng)生物庫(kù)的人類(lèi)腦組織樣本，驗(yàn)證了其在存檔人類(lèi)組織中的有效性。針對(duì)人類(lèi)腦組織自發(fā)熒光高（脂褐素）、樣本質(zhì)量不均的問(wèn)題，采用H?O?輔助光漂白技術(shù)有效降低背景熒光，對(duì) 6 名捐贈(zèng)者的布洛德曼 9 區(qū)大腦皮層樣本進(jìn)行染色，均獲得了高對(duì)比度的 Npy、Sst、Plp1 基因信號(hào)，且染色模式與已知基因表達(dá)特征一致（Sst 與 Npy 在中間神經(jīng)元中重疊，Plp1 在少突膠質(zhì)細(xì)胞中表達(dá)）。此外，對(duì) 20mm×10mm×5mm 的扣帶回皮層樣本進(jìn)行多輪染色，結(jié)合 ZenCell 實(shí)現(xiàn)了 Sst + 和 Npy + 細(xì)胞的 3D 定位與密度分析，其細(xì)胞密度與既往研究結(jié)果一致（考慮組織收縮因素）。研究還實(shí)現(xiàn)了人類(lèi)腦組織中 RNA 與蛋白的聯(lián)合成像，展示了皮層的層狀結(jié)構(gòu)特征。也就是說(shuō)，這項(xiàng)技術(shù)不僅能用于動(dòng)物實(shí)驗(yàn)，還能分析人類(lèi)的腦組織樣本，即使是存檔的樣本也能做出清晰的 3D 細(xì)胞標(biāo)記，為研究人類(lèi)大腦疾病提供了可行的方法。

全文總結(jié)

該研究研發(fā)了 mFISH3D 高度多重化全器官 3D 原位熒光雜交技術(shù)，通過(guò)系統(tǒng)優(yōu)化脫脂、雜交、光漂白、組織透明等實(shí)驗(yàn)條件，實(shí)現(xiàn)了小鼠全腦 10 重 mRNA 的高對(duì)比度 3D 染色，且該技術(shù)可推廣至小鼠胚胎、腎臟、魷魚(yú)大腦及人類(lèi)腦組織等多種樣本。同時(shí)開(kāi)發(fā)了基于自監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練 ViT 的 ZenCell 人工智能平臺(tái)，突破了全腦圖像分析中人工標(biāo)注量大的難題，實(shí)現(xiàn)了高精度的 3D 細(xì)胞分割與定量分析。利用該技術(shù)平臺(tái)，研究揭示了 NMDA 受體拮抗劑 MK801 引發(fā)的小鼠大腦抑制性神經(jīng)元特異性響應(yīng)模式，明確了不同亞型抑制性神經(jīng)元的區(qū)域激活特征；還在人類(lèi)腦組織中驗(yàn)證了技術(shù)有效性，實(shí)現(xiàn)了人類(lèi)大腦皮層細(xì)胞的 3D 定位與分析。該研究構(gòu)建的 “mFISH3D 實(shí)驗(yàn)技術(shù) + ZenCell AI 分析” 工作流，為全器官尺度的細(xì)胞圖譜繪制、藥物作用的細(xì)胞特異性分析及疾病中選擇性細(xì)胞脆弱性研究提供了全新的可靠方法，兼具通用性和實(shí)用性。

研究意義

• 本研究開(kāi)發(fā)的mFISH3D技術(shù)突破了傳統(tǒng)原位雜交在厚組織中標(biāo)記數(shù)量少、信號(hào)差的局限，實(shí)現(xiàn)了全器官尺度的多重 3D mRNA 染色，且適用于小鼠、人類(lèi)、魷魚(yú)等多種樣本，填補(bǔ)了空間轉(zhuǎn)錄組學(xué)在厚組織研究中的空白。

• ZenCell AI平臺(tái)解決了全腦圖像分析人工標(biāo)注成本高的問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)了高精度的 3D 細(xì)胞分割。二者結(jié)合的工作流首次實(shí)現(xiàn)了全腦尺度的細(xì)胞類(lèi)型特異性成像與定量分析，為研究器官發(fā)育、細(xì)胞間相互作用提供了全新工具。
  

• 該技術(shù)在藥物擾動(dòng)實(shí)驗(yàn)和人類(lèi)腦組織中的成功應(yīng)用，為揭示藥物作用的細(xì)胞分子機(jī)制、研究神經(jīng)疾病中選擇性細(xì)胞脆弱性提供了可靠方法，有望推動(dòng)神經(jīng)科學(xué)基礎(chǔ)研究和臨床轉(zhuǎn)化的發(fā)展。

https://doi.org/10.1016/j.neuron.2025.12.027