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在生命科學(xué)領(lǐng)域，特別是在神經(jīng)科學(xué)、細(xì)胞生物學(xué)、病理學(xué)及發(fā)育生物學(xué)等子領(lǐng)域，隨著多項(xiàng)生物技術(shù)如基因編碼熒光探針、顯微技術(shù)和動(dòng)物遺傳學(xué)改造技術(shù)的革命，科學(xué)家們擁有了史無(wú)前例的實(shí)時(shí)、高精度、高保真測(cè)量跨時(shí)空分子活動(dòng)的科研手段，為進(jìn)一步揭示生命奧秘、造福人類奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。然而，這一尖端強(qiáng)有力的測(cè)量手段產(chǎn)生了海量并復(fù)雜的時(shí)空數(shù)據(jù)，如何提取并刻劃其中的復(fù)雜時(shí)空模式（如異質(zhì)性空間分布和多向傳播），正成為制約科研突破的新瓶頸。傳統(tǒng)人工分析效率低下，現(xiàn)有分析技術(shù)與方法或因假設(shè)過(guò)于嚴(yán)苛而導(dǎo)致失真，或因計(jì)算效率不足難以應(yīng)對(duì)空間時(shí)間高維大數(shù)據(jù)，亟需新的理論與手段。

2025年4月8日，清華大學(xué)于國(guó)強(qiáng)教授課題組在Cell雜志上發(fā)表了題為Fast, accurate, and versatile data analysis platform for the quantification of molecular spatiotemporal signals的研究論文，并發(fā)布了基于上述理論的開(kāi)源工具AQuA2。該成果的關(guān)鍵突破是提出了時(shí)空統(tǒng)一的理論框架，攻克了事件分解這一核心技術(shù)，使得生命分子信號(hào)如鈣信號(hào)和多巴胺信號(hào)在時(shí)間和空間兩個(gè)不同的層面上得到統(tǒng)一的分析，無(wú)論是分子信號(hào)的空間變化還是時(shí)間上的動(dòng)態(tài)過(guò)程，都可以得到準(zhǔn)確靈活的檢測(cè)與量化。該成果的突破也依賴于近年來(lái)人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的進(jìn)展。

為了應(yīng)對(duì)低信噪比環(huán)境和更龐大的數(shù)據(jù)規(guī)模，AQuA2 采用了包含概率統(tǒng)計(jì)理論與先進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)算法在內(nèi)的策略。譬如，序統(tǒng)計(jì)理論被用來(lái)刻畫閾值操作帶了的統(tǒng)計(jì)偏差，從而提高低信噪比數(shù)據(jù)的魯棒性。研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了bidirectional pushing with linear component operations (BILCO) 等先進(jìn)方法，使得AQuA2能夠在不犧牲精度的情況下顯著提高檢測(cè)效率，速度提高2倍，計(jì)算機(jī)內(nèi)存使用效率提高10倍。AQuA2引入了共識(shí)功能單元（consensus functional unit，CFU）的概念來(lái)集成基于感興趣區(qū)域和基于事件的方法。如果一個(gè)空間區(qū)域產(chǎn)生重復(fù)的信號(hào)事件，它更有可能是一個(gè)功能單元，這種區(qū)域稱為CFU。CFU的提出，很好地結(jié)合了區(qū)域和事件定義，比感興趣區(qū)域提供了更大的靈活性，允許信號(hào)具有不同的大小、形狀和傳播模式，同時(shí)保持一致的空間基礎(chǔ)。這一改動(dòng)通過(guò)利用基于感興趣區(qū)域和基于事件的方法的優(yōu)勢(shì)，促進(jìn)更深層次的生物學(xué)見(jiàn)解。此外，引入CFU使得AQuA2能夠分析不同生物傳感器記錄的信號(hào)之間的相互作用。

AQuA2利用先進(jìn)的算法實(shí)現(xiàn)了跨物種、跨器官以及多種生物分子探針的成像數(shù)據(jù)分析處理。研究團(tuán)隊(duì)在文中展示了該平臺(tái)對(duì)鈣離子、去甲腎上腺素（NE）、ATP、乙酰膽堿（Ach）及多巴胺等多種熒光傳感器信號(hào)的檢測(cè)能力，并覆蓋包括神經(jīng)元、星形膠質(zhì)細(xì)胞、少突膠質(zhì)細(xì)胞與微膠質(zhì)細(xì)胞在內(nèi)的不同細(xì)胞類型。無(wú)論是小鼠還是斑馬魚的大腦和脊髓，AQuA2都能從時(shí)間序列影像中準(zhǔn)確提取并量化那些往往被噪聲或復(fù)雜結(jié)構(gòu)所掩蓋的微妙動(dòng)態(tài)特征。

圖 1 AQuA2流程圖

在易用性方面，研究團(tuán)隊(duì)為 AQuA2 設(shè)計(jì)了直觀的操作界面，不僅支持二維與三維數(shù)據(jù)，也適用于多種雙通道或多通道成像。研究團(tuán)隊(duì)為這一算法框架配備了友好的圖形操作界面，可在MATLAB、Fiji（ImageJ插件）以及云端服務(wù)等多平臺(tái)使用，方便研究者根據(jù)需求選擇離線或遠(yuǎn)程資源進(jìn)行分析。

現(xiàn)有ROI分析軟件（如suite2p、CaImAn）和事件檢測(cè)工具（如AQuA、Begonia）雖然在各自擅長(zhǎng)的范圍內(nèi)表現(xiàn)良好，但面對(duì)越來(lái)越多元的分子探針、寬廣的空間尺度和繁復(fù)的活體信號(hào)特征時(shí)往往力不從心。AQuA2的出現(xiàn)，意味著研究者在應(yīng)對(duì)復(fù)雜空間動(dòng)態(tài)信號(hào)、低信噪比場(chǎng)景以及多通道融合分析時(shí)，有了一個(gè)更通用、更高效的解決方案。論文所提及的真實(shí)數(shù)據(jù)與模擬實(shí)驗(yàn)結(jié)果也顯示，在準(zhǔn)確率、檢測(cè)靈活度和易用性等方面，AQuA2均有大幅度提升。

借助AQuA2平臺(tái)，研究團(tuán)隊(duì)成功量化了鈣離子、去甲腎上腺素、ATP、乙酰膽堿以及多巴胺等多種分子信號(hào)，涵蓋了星形膠質(zhì)細(xì)胞、少突膠質(zhì)細(xì)胞、微膠質(zhì)細(xì)胞及神經(jīng)元在內(nèi)的不同細(xì)胞類型，也涉及腦和脊髓等多器官乃至多物種模型（如小鼠和斑馬魚）。研究團(tuán)隊(duì)利用AQuA2進(jìn)行了多項(xiàng)實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了其在復(fù)雜生物系統(tǒng)中的應(yīng)用價(jià)值。作為典型的發(fā)現(xiàn)，研究團(tuán)隊(duì)展示了AQuA2如何識(shí)別神經(jīng)元和星形膠質(zhì)細(xì)胞之間的藥物依賴性相互作用，以及小鼠脊髓中不同的感覺(jué)運(yùn)動(dòng)信號(hào)傳播模式。

咖啡因作為中樞神經(jīng)系統(tǒng)興奮劑和腺苷受體阻滯劑/拮抗劑發(fā)揮作用，影響神經(jīng)元和神經(jīng)膠質(zhì)細(xì)胞的功能，并在一定程度上調(diào)節(jié)大腦的內(nèi)部環(huán)境。檢測(cè)結(jié)果顯示了兩種狀態(tài)下的代表性信號(hào)。在藥物狀態(tài)下，其中一種模式反映了正常狀態(tài)，僅顯示神經(jīng)元信號(hào)。這種模式可能反映了由于游泳行為引起的信號(hào)激活。相反，在藥物狀態(tài)下的另一種模式顯示了星形膠質(zhì)細(xì)胞鈣信號(hào)，通常伴隨著更大的神經(jīng)元信號(hào)。這種獨(dú)特的大腦活動(dòng)模式表明，由于咖啡因的加入，整個(gè)大腦的動(dòng)力學(xué)發(fā)生了變化。

脊髓在傳遞感覺(jué)信息、協(xié)調(diào)運(yùn)動(dòng)和觸發(fā)反射動(dòng)作方面具有關(guān)鍵功能。在脊髓內(nèi)，單個(gè)板層包含獨(dú)特的神經(jīng)元群體，表現(xiàn)出獨(dú)特的連接模式，并發(fā)揮專門的功能作用。AQuA2分析了小鼠脊髓中感覺(jué)誘發(fā)和運(yùn)動(dòng)誘發(fā)的星形膠質(zhì)細(xì)胞鈣信號(hào)傳播差異。研究結(jié)果表明，外周感覺(jué)刺激和運(yùn)動(dòng)動(dòng)作參與了不同脊髓板的神經(jīng)回路，這一發(fā)現(xiàn)對(duì)于星形膠質(zhì)細(xì)胞如何調(diào)節(jié)脊髓神經(jīng)回路活動(dòng)或可塑性具有重要意義。

研究團(tuán)隊(duì)相信，隨著更多科研人員嘗試使用并給出反饋，AQuA2的功能還會(huì)不斷完善和迭代。一方面，它既能精準(zhǔn)地適配傳統(tǒng)的神經(jīng)元或膠質(zhì)細(xì)胞鈣信號(hào)成像，也可以拓展到未來(lái)新型的神經(jīng)遞質(zhì)、代謝標(biāo)記乃至跨器官動(dòng)態(tài)追蹤；另一方面，一致功能單元和多通道交互分析等概念的引入，為人們?cè)谟^測(cè)細(xì)胞或分子活動(dòng)時(shí)提供了更多思路和更直觀的呈現(xiàn)方式。研究團(tuán)隊(duì)指出，隨著該技術(shù)逐漸成熟，將為理解大腦高級(jí)功能、免疫細(xì)胞動(dòng)態(tài)行為以及病理過(guò)程等課題提供強(qiáng)有力的數(shù)據(jù)支撐，最終有望轉(zhuǎn)化到疾病診斷和藥物研發(fā)等實(shí)際應(yīng)用中。

透過(guò)AQuA2對(duì)分子信號(hào)的事件級(jí)別刻畫與時(shí)空關(guān)系挖掘，不僅可以更加精確地研究腦活動(dòng)、膠質(zhì)細(xì)胞與神經(jīng)元間的交互、病變組織的代謝特征等等，還可在免疫學(xué)與藥物學(xué)等領(lǐng)域?yàn)闈撛跈C(jī)制提供新的研究工具。研究團(tuán)隊(duì)表示，希望未來(lái)能與更多同行開(kāi)展多學(xué)科合作，在技術(shù)和應(yīng)用層面持續(xù)打磨這一分析平臺(tái)，為神經(jīng)科學(xué)、病理學(xué)、免疫學(xué)、發(fā)育生物學(xué)以及更廣泛的生命科學(xué)難題帶去新的契機(jī)與思路。

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（*排名不分先后）