靈長(zhǎng)類(lèi)全腦神經(jīng)記錄的新型探針Neuropixels 1.0 NHP的研究開(kāi)發(fā)

圖2：跨視覺(jué)皮層多區(qū)域單/多組記錄

a，獼猴新皮層視覺(jué)區(qū)矢狀面分布，插圖為多組記錄探針軌跡。b，單組384位點(diǎn)記錄的神經(jīng)元波形空間分布。c，刺激對(duì)齊的群體放電柵格圖。d，202個(gè)視覺(jué)響應(yīng)神經(jīng)元的感受野深度分布，箭頭標(biāo)示視覺(jué)區(qū)間邊界。e，感受野在對(duì)側(cè)視野的覆蓋范圍。f，同一位置23次穿刺記錄的神經(jīng)元數(shù)量。g，5組記錄位點(diǎn)（約19毫米）的3,029個(gè)神經(jīng)元波形分布。h，2,729個(gè)視覺(jué)響應(yīng)神經(jīng)元的刺激反應(yīng)熱圖，灰色標(biāo)注LVM/HM/UVM對(duì)應(yīng)深度。i，1,500個(gè)表層神經(jīng)元的感受野熱圖陣列（26×32度視野）。

另一些實(shí)驗(yàn)中，團(tuán)隊(duì)通過(guò)五段存儲(chǔ)區(qū)（0-19毫米）實(shí)現(xiàn)不移動(dòng)探針的多位點(diǎn)采樣。單次記錄3,029個(gè)神經(jīng)元（2,729個(gè)具視覺(jué)響應(yīng)，圖2h）。RFs變化模式顯示：淺層（0-3毫米）神經(jīng)元偏好視野外周，3毫米處突變?yōu)橹行慕�下垂直子午線（LVM）區(qū)域，伴隨運(yùn)動(dòng)方向選擇性增強(qiáng)（提示V4向MT/MST區(qū)過(guò)渡）；6-7毫米處RFs集中于水平子午線（HM）附近，8毫米處轉(zhuǎn)向上垂直子午線（UVM）；深層（>10毫米）RFs變大且邊界模糊（圖2i）。這些表征在實(shí)驗(yàn)中保持穩(wěn)定，證明該技術(shù)可實(shí)現(xiàn)跨視覺(jué)區(qū)神經(jīng)元響應(yīng)特性的無(wú)偏測(cè)繪。

運(yùn)動(dòng)行為中的穩(wěn)定大規(guī)模記錄
接下來(lái)，驗(yàn)證了該技術(shù)在運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)多腦區(qū)研究中的實(shí)用性。初級(jí)運(yùn)動(dòng)皮層（M1）位于中央溝前岸并沿中央前回延伸，其溝內(nèi)區(qū)域（sulcal M1）包含靈長(zhǎng)類(lèi)最主要的皮質(zhì)運(yùn)動(dòng)神經(jīng)元和皮質(zhì)脊髓束下行投射。現(xiàn)有技術(shù)存在兩大局限：其一，研究者不得不在使用猶他陣列記錄腦回運(yùn)動(dòng)皮層（PMd和M1前部）群體神經(jīng)元，與采用單電極/16-32通道被動(dòng)陣列記錄溝內(nèi)M1少量神經(jīng)元之間取舍；其二，運(yùn)動(dòng)皮層僅是運(yùn)動(dòng)控制網(wǎng)絡(luò)的一部分，輔助運(yùn)動(dòng)區(qū)（SMA）和基底節(jié)（BG）等關(guān)鍵結(jié)構(gòu)的群體神經(jīng)元記錄仍面臨挑戰(zhàn)。

技術(shù)人員開(kāi)發(fā)了多探針同步記錄系統(tǒng)。在獼猴執(zhí)行等長(zhǎng)力追蹤任務(wù)時(shí)（圖3a），同時(shí)記錄M1和PMd（圖3b）。單個(gè)神經(jīng)元表現(xiàn)出豐富的時(shí)間模式（圖3d-f），經(jīng)Rastermap排序后顯示與行為的多相位關(guān)聯(lián)（圖3f）。線性回歸分析表明，隨著納入神經(jīng)元數(shù)量增加（最多360個(gè)），末端力預(yù)測(cè)精度持續(xù)提升且未飽和（圖3g），證實(shí)即便簡(jiǎn)單任務(wù)也需要數(shù)百神經(jīng)元采樣才能完整解析群體活動(dòng)。

圖3：獼猴運(yùn)動(dòng)系統(tǒng)記錄

a，"吃豆人"等長(zhǎng)力追蹤任務(wù)。b，運(yùn)動(dòng)皮層記錄靶區(qū)（左）與溝內(nèi)M1矢狀面示意圖（右）。c，任務(wù)期間平均臂力。d-e，示例神經(jīng)元的試次平均放電與單試次柵格圖。f，Rastermap排序的360個(gè)神經(jīng)元?dú)w一化反應(yīng)。g，神經(jīng)元數(shù)量與力預(yù)測(cè)精度的關(guān)系。h，四個(gè)神經(jīng)元在十個(gè)通道的波形穩(wěn)定性。i，Kilosort 2.5估計(jì)的運(yùn)動(dòng)任務(wù)期間探針漂移。
針對(duì)運(yùn)動(dòng)實(shí)驗(yàn)中探針漂移問(wèn)題，多數(shù)情況下僅觀察到2-15微米/小時(shí)的慢漂移（圖3i），波形保持穩(wěn)定（圖3h）。在實(shí)際操作中，通過(guò)優(yōu)化實(shí)驗(yàn)方案，可在不同腦區(qū)獲得低漂移的穩(wěn)定記錄（圖4a-d）。

圖4：四個(gè)腦區(qū)的漂移圖譜

a，運(yùn)動(dòng)皮層記錄的位置-時(shí)間漂移圖（上）與Kilosort漂移估計(jì)（下）。b-d，視覺(jué)皮層、AF區(qū)與LIP區(qū)的同類(lèi)數(shù)據(jù)。
通過(guò)可編程位點(diǎn)選擇，單根探針即可同步記錄表層運(yùn)動(dòng)皮層和基底節(jié)內(nèi)側(cè)蒼白球（GPi）（各192通道，圖5a-b）。此外，利用探針小型化優(yōu)勢(shì)，通過(guò)非平行軌跡植入多探針，可在單一腦區(qū)（如PMd）獲得673個(gè)神經(jīng)元記錄（圖5c-d），或同步記錄M1、GPi和SMA等多腦區(qū)（圖5e-f）。

圖5：多腦區(qū)同步靶向記錄

a，單探針同步記錄運(yùn)動(dòng)皮層與基底節(jié)（GPi），各分配192通道。b，對(duì)應(yīng)原始波形。c-d，多探針匯聚軌跡記錄PMd區(qū)673個(gè)神經(jīng)元。e-f，三探針平行軌跡記錄SMA、M1與GPi區(qū)。

顳下皮層的面孔識(shí)別研究
顳下皮層作為支持高級(jí)物體識(shí)別的關(guān)鍵腦區(qū)，其深處位置使研究面臨巨大挑戰(zhàn)。該區(qū)域包含多個(gè)功能特異的離散網(wǎng)絡(luò)，其中最著名的是"面孔斑塊系統(tǒng)"——每個(gè)半球包含6個(gè)解剖與功能相連的斑塊區(qū)，這些區(qū)域?qū)γ婵状碳さ姆磻?yīng)顯著強(qiáng)于其他物體。已有研究揭示了從后向前斑塊的視角不變性增強(qiáng)等特性，以及簡(jiǎn)單的線性編碼機(jī)制，使其成為研究高級(jí)物體識(shí)別的理想模型。盡管已能通過(guò)數(shù)百個(gè)神經(jīng)元的活性重建呈現(xiàn)的面孔圖像，但不同面孔斑塊如何協(xié)同形成物體感知仍是未解之謎。

本研究首次使用Neuropixels 1.0 NHP探針同步記錄兩個(gè)面孔斑塊（中外側(cè)區(qū)ML和前底區(qū)AF）。單次實(shí)驗(yàn)即獲得1,127個(gè)單元（622個(gè)單單元，505個(gè)多單元）的數(shù)據(jù)（圖6a右），其中ML區(qū)2.2毫米連續(xù)區(qū)段（約220通道）和AF區(qū)1.9毫米區(qū)段（約190通道）顯示出顯著面孔選擇性（t檢驗(yàn)，P<0.05）。當(dāng)刺激切換為猴臉時(shí)，兩個(gè)斑塊的神經(jīng)元群體均產(chǎn)生明確響應(yīng)（圖6b-c）。值得注意的是，傳統(tǒng)鎢絲電極需2年才能采集的數(shù)據(jù)量，現(xiàn)在僅需2小時(shí)即可完成。該技術(shù)不僅提升效率，更支持研究模糊刺激下（同一圖像在不同試次引發(fā)不同感知）的群體編碼動(dòng)態(tài)。

圖6：IT皮層雙面孔斑塊深部同步記錄

a，ML與AF面孔斑塊的MRI定位（黃為fMRI面孔選擇響應(yīng)）。b，猴臉刺激的同步放電柵格圖。c，96種刺激的響應(yīng)熱圖顯示面孔選擇性細(xì)胞聚集。d，最深A(yù)M斑塊（距顱骨42毫米）的MRI定位。e，AM區(qū)面孔細(xì)胞響應(yīng)特征。
最深處的面孔斑塊AM區(qū)距顱骨開(kāi)口約42毫米（圖6d），遠(yuǎn)超常規(guī)高密度探針的觸及范圍。但Neuropixels 1.0 NHP仍成功記錄到該區(qū)域的面孔選擇性響應(yīng)（圖6e），證明其解決深層腦區(qū)研究難題的獨(dú)特價(jià)值。

LIP區(qū)決策過(guò)程的單試次神經(jīng)關(guān)聯(lián)
認(rèn)知功能研究的關(guān)鍵在于解析行為變異背后的神經(jīng)機(jī)制，這需要單試次分辨率的神經(jīng)記錄技術(shù)。知覺(jué)決策研究典型體現(xiàn)了這一挑戰(zhàn)——決策被認(rèn)為是通過(guò)噪聲證據(jù)累積至閾值的過(guò)程（漂移擴(kuò)散模型），每個(gè)試次具有獨(dú)特性（圖7a）。雖然LIP（外側(cè)頂內(nèi)溝區(qū)）神經(jīng)元的平均活動(dòng)符合該模型，但由于其感受野（RFs）缺乏解剖學(xué)組織規(guī)律（圖7c上），傳統(tǒng)技術(shù)難以同步記錄足夠多具有相同RF的神經(jīng)元。

圖7：多腦區(qū)決策單試次動(dòng)態(tài)

a，隨機(jī)點(diǎn)運(yùn)動(dòng)判別任務(wù)。b，LIP與上丘（SC）同步記錄方案。c，LIP（無(wú)拓?fù)洌┡cSC（有拓?fù)洌┲兄丿B左靶區(qū)的神經(jīng)元。d-e，LIP群體活動(dòng)呈現(xiàn)證據(jù)累積（漂移擴(kuò)散），SC則顯示閾值觸發(fā)的爆發(fā)式放電。

Neuropixels技術(shù)突破這一限制：單次記錄可獲得50-250個(gè)LIP神經(jīng)元，其中10-35個(gè)具有與決策靶點(diǎn)重疊的RF。這些"靶區(qū)內(nèi)神經(jīng)元"（Tin）的活動(dòng)精確追蹤了證據(jù)累積過(guò)程（圖7d-e上），解釋了選擇與反應(yīng)時(shí)的變異。更突破性的是，該技術(shù)首次實(shí)現(xiàn)LIP與上丘（SC）中具有相同RF的神經(jīng)元群體同步記錄（圖7b）。實(shí)驗(yàn)顯示，雖然SC接收LIP輸入，但其群體活動(dòng)呈現(xiàn)與LIP不同的爆發(fā)式動(dòng)態(tài)（圖7d-e下），可能執(zhí)行閾值計(jì)算功能。這些差異僅能通過(guò)高產(chǎn)量記錄的單試次分析揭示。

高密度探針測(cè)量神經(jīng)元間放電相關(guān)性
理解神經(jīng)環(huán)路如何實(shí)現(xiàn)計(jì)算功能是系統(tǒng)神經(jīng)科學(xué)的核心目標(biāo)，而通過(guò)分析神經(jīng)元對(duì)的尖峰時(shí)間相關(guān)性（CCG）來(lái)推斷突觸連接或共同輸入是重要研究手段。傳統(tǒng)方法因記錄神經(jīng)元數(shù)量有限，難以獲得統(tǒng)計(jì)顯著的CCG峰值。Neuropixels 1.0 NHP探針在皮層記錄中單次可獲得200-450個(gè)神經(jīng)元，使這一問(wèn)題迎刃而解。

在獼猴PMd和M1區(qū)的13次實(shí)驗(yàn)中，平均每次發(fā)現(xiàn)111±89對(duì)潛在連接神經(jīng)元（連接概率0.73%）。CCG分析顯示（圖8a）：具有1-2毫秒延遲的峰值為突觸連接特征，而同步峰值則暗示共同輸入�？臻g上，鄰近神經(jīng)元更易出現(xiàn)顯著CCG峰值。視覺(jué)皮層數(shù)據(jù)顯示（圖8c-d）：功能連接的神經(jīng)元對(duì)具有更高的信號(hào)相關(guān)性（rsig），其中同步對(duì)rsig均值達(dá)0.60（P<10-4），顯著高于異步對(duì)（0.43）和無(wú)關(guān)聯(lián)對(duì)。

該技術(shù)還能解析跨腦區(qū)信號(hào)傳遞。在IT皮層ML和AF面孔斑塊間，面孔選擇性神經(jīng)元對(duì)的CCG顯著峰值概率（2.3%）是其他神經(jīng)元對(duì)（0.15%）的10倍以上（圖8i）。通過(guò)觸發(fā)分析（圖8e-h），可清晰區(qū)分前饋（ML→AF）與反饋（AF→ML）信號(hào)傳遞的時(shí)序特征。

研究結(jié)論
這項(xiàng)研究開(kāi)發(fā)的Neuropixels 1.0 NHP探針實(shí)現(xiàn)了三大突破性進(jìn)展：1）通過(guò)創(chuàng)新的45毫米長(zhǎng)探針設(shè)計(jì)，首次在非人靈長(zhǎng)類(lèi)中實(shí)現(xiàn)全腦范圍單神經(jīng)元精度的神經(jīng)信號(hào)記錄；2）在視覺(jué)、運(yùn)動(dòng)、面孔識(shí)別和決策等多個(gè)認(rèn)知系統(tǒng)研究中取得重要發(fā)現(xiàn)，揭示了跨腦區(qū)神經(jīng)編碼的新機(jī)制；3）單次實(shí)驗(yàn)即可記錄上千個(gè)神經(jīng)元活動(dòng)，將研究效率提升兩個(gè)數(shù)量級(jí)。這項(xiàng)技術(shù)的突破不僅填補(bǔ)了靈長(zhǎng)類(lèi)神經(jīng)科學(xué)研究的關(guān)鍵技術(shù)空白，更推動(dòng)了從單細(xì)胞到全腦水平的神經(jīng)科學(xué)研究范式轉(zhuǎn)變，為理解人類(lèi)高級(jí)認(rèn)知功能和神經(jīng)系統(tǒng)疾病的機(jī)制研究開(kāi)辟了新途徑。

參考文獻(xiàn)：
Trautmann EM, Hesse JK, Stine GM, et al. Large-scale high-density brain-wide neural recording in nonhuman primates. Nat Neurosci. 2025 Jul;28(7):1562-1575. doi: 10.1038/s41593-025-01976-5. 

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