一种名为“分子灯笼”的革命性技术有望通过对脑化学进行非侵入性分析来改变神经科学。
一种被称为“分子灯笼”的创新技术可以非侵入性地监测大脑中的分子变化，为神经病理学和癌症提供新的见解。
该方法由国际团队开发，利用光来分析脑组织，无需进行基因改造，标志着该领域的重大进步。
非侵入性脑监测：新前沿在没有侵入性手术的情况下，了解癌症和其他神经系统疾病如何在分子水平上影响大脑仍然是生物医学研究的一大挑战。一项突破性的实验技术现在提供了一种解决方案，即使用一根细如发丝的探针将光引入小鼠的大脑。这项创新发表在《自然方法》杂志上，是西班牙国家研究委员会 (CSIC) 和西班牙国家癌症研究中心 (CNIO) 的国际团队合作的成果。
“分子灯笼”：照亮大脑这项技术被称为“分子灯笼”，利用光来揭示脑组织的化学成分。它能够分析由肿瘤（无论是原发性还是转移性肿瘤）以及头部创伤等损伤引起的分子变化，为研究这些复杂情况提供了一种新方法。
分子灯笼是一种厚度不足 1 毫米的探针，尖端只有千分之一毫米（微米），肉眼无法看见。它可以插入大脑深处而不会造成损伤（例如，人类头发的直径为 30 至 50 微米）。
该探针尚未准备好用于患者；目前它主要是动物模型中的一种“有前途的”研究工具，可以“监测由创伤性脑损伤引起的分子改变，以及高精度地检测脑转移的诊断标记物”，论文作者解释道。
欧洲研究团队的开创性工作这项工作由欧洲联盟 NanoBright 开展，该联盟由两个西班牙团队参与，一个由 Liset Menéndez de la Prida 领导，来自 CSIC 卡哈尔研究所的神经回路实验室，另一个由 Manuel Valiente 领导，来自 CNIO 的脑转移小组。这两个团队都参与了 NanoBright 的生物医学研究，而来自意大利理工学院和法国机构（如 Laboratoire Kastler Brossel）的团队则开发了该仪器。
无需基因改造即可推动神经科学发展利用光激活或记录大脑功能并非新鲜事。例如，所谓的光遗传学技术使得利用光监测单个神经元的活动成为可能。然而，这需要在神经元中引入一种基因，使它们对光敏感。借助 NanoBright 现在推出的新技术，无需事先改变大脑即可对其进行研究，这代表了生物医学研究的范式转变。
灯笼背后的科学：拉曼光谱这种新型分子灯笼基于一种称为振动光谱的技术，该技术利用了拉曼效应——光的一种独特属性。CSIC 的 Liset M. de la Prida 指出：“当光与分子相互作用时，它会以取决于分子成分和化学结构的方式散射。这种散射会产生独特的信号或光谱，充当分子指纹，提供有关被照射组织成分的详细信息。”
实时洞察脑病理“这项技术使我们能够研究自然状态下的大脑；无需事先改变它。但它也使我们能够分析任何类型的大脑结构，而不仅仅是那些已被基因标记或改变的大脑结构，就像迄今为止使用的技术一样。通过振动光谱，我们可以看到大脑在出现病理时的任何分子变化。”CNIO 的 Manuel Valiente 解释说。
拉曼光谱法已用于神经外科手术，尽管是一种侵入性且不太精确的方法：“有研究将其用于对患者进行脑肿瘤手术，”Valiente 说。在手术室中，一旦大部分肿瘤被手术切除，就可以引入拉曼光谱探针来评估该区域是否还存在癌细胞。也就是说，它只在脑部已经打开且洞足够大时使用。但这些相对较大的“分子灯笼”不适合在活体动物模型中进行微创使用。
对于 CNIO 团队来说，现在的一个目标是查明探针提供的信息是否可以“区分不同的肿瘤实体，例如，根据突变特征、原发来源或不同类型的脑肿瘤来区分转移的类型”。
人工智能与分子诊断的结合Cajal 研究所的研究小组利用该技术研究了创伤性脑损伤周围的致癫痫区域。Liset M. de la Prida 解释说：“我们能够根据与肿瘤或创伤的关联，识别出易患癫痫的同一大脑区域中不同的振动特征。这表明这些区域的分子阴影受到的影响不同，并且可以通过包括人工智能在内的自动分类算法来区分不同的病理实体。”
神经技术和生物医学应用的未来CSIC 研究员 Liset M. de la Prida 总结道：“振动光谱与记录大脑活动的其他方式以及人工智能的高级计算分析相结合，将使我们能够识别新的高精度诊断标记，这将促进先进神经技术在新生物医学应用方面的发展。”
参考文献：“振动光纤光度测定：小鼠大脑深处的无标记和无报告的微创拉曼光谱”作者：Filippo Pisano、Mariam Masmudi-Martín、Maria Samuela Andriani、Elena Cid、Mohammadrahim Kazemzadeh、Marco Pisanello、Antonio Balena、Liam科拉德、特蕾莎·胡拉多·帕拉斯、马可·比安科、帕特里夏·巴埃纳、弗朗西斯科·坦图西、 Marco Grande、Leonardo Sileo、Francesco Gentile、Francesco De Angelis、Massimo De Vittorio、Liset Menendez de la Prida、Manuel Valiente 和 Ferruccio Pisanello，2024 年 12 月 31 日，《自然方法》。DOI：10.1038/s41592-024-02557-3
来源：西班牙国家研究委员会(CSIC)
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