撰文丨王聰
編輯丨王多魚
排版丨水成文
在神經(jīng)科學(xué)、細(xì)胞生物學(xué)、病理學(xué)和發(fā)育生物學(xué)等諸多領(lǐng)域，對細(xì)胞和分子活動(dòng)進(jìn)行時(shí)空成像已成為一種至關(guān)重要的方法。現(xiàn)代基因編碼熒光探針和先進(jìn)成像技術(shù)的最新發(fā)展，使得包括鈣離子、ATP、神經(jīng)遞質(zhì)、神經(jīng)遞質(zhì)以及其他分子在內(nèi)的多種信號的觀察成為可能，極大地拓展了科學(xué)研究的廣度和深度。然而，隨著數(shù)據(jù)生成的迅速增長以及諸如異質(zhì)性空間分布和多向傳播等復(fù)雜時(shí)空活動(dòng)模式的顯現(xiàn)，對數(shù)據(jù)進(jìn)行量化和理解已成為一個(gè)限制因素。
由于數(shù)據(jù)的復(fù)雜性和龐大的數(shù)據(jù)量，人工檢查根本無法實(shí)現(xiàn)，即便有可能，也常常會遺漏細(xì)微但重要的信息。盡管已經(jīng)開發(fā)出了自動(dòng)化圖像分析方法，但它們通常局限于對特定類型的信號進(jìn)行建模，且假定其具有簡單的時(shí)空模式，或者存在準(zhǔn)確性低、處理時(shí)間長以及分析功能有限等問題，無法滿足當(dāng)今對于統(tǒng)一數(shù)據(jù)分析平臺的需求。
2025 年 4 月 8 日，清華大學(xué)于國強(qiáng)教授團(tuán)隊(duì)在國際頂尖學(xué)術(shù)期刊Cell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 【1】 。
該研究開發(fā)了一個(gè)快速、精準(zhǔn)且功能多樣的開源數(shù)據(jù)分析平臺——AQuA2，用于分子時(shí)空信號的量化分析。 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（例如鈣信號和多巴胺信號）在時(shí)間和空間兩個(gè)不同的層面上得到統(tǒng)一分析，無論是分子信號的空間變化還是時(shí)間上的動(dòng)態(tài)過程，都可以得到準(zhǔn)確靈活的檢測與量化。
早在 2019 年，于國強(qiáng)團(tuán)隊(duì)等在Nature Neuroscience期刊發(fā)表論文 【2】，開發(fā)了星形膠質(zhì)細(xì)胞定量分析（Astrocyte Quantitative Analysis，AQuA），作為是基于事件的定量分析技術(shù)先驅(qū)，被廣泛應(yīng)用于星形膠質(zhì)細(xì)胞領(lǐng)域。
隨著 AQuA 使用量的不斷增加，開發(fā)團(tuán)隊(duì)收到了大量請求，希望有一個(gè)快速、準(zhǔn)確且功能多樣的平臺，以增強(qiáng)對通用分子時(shí)空活動(dòng)的量化和分析。
首先，研究人員發(fā)現(xiàn)區(qū)域或位置信息有助于解讀他們的研究結(jié)果，因此，他們需要能夠?qū)⒒趨^(qū)域的方法和基于事件的方法相結(jié)合的分析方法。
其次，隨著多重成像方法的日趨成熟，有必要對不止一種類型的信號進(jìn)行建模，并分析它們之間的相互作用。
第三，由于研究人員力求將對所研究系統(tǒng)的干擾降到最低，因此會產(chǎn)生信噪比較低的數(shù)據(jù)集，這就需要更精確的算法來應(yīng)對大量噪聲。
第四，新的數(shù)據(jù)規(guī)模越來越大，常常涉及三個(gè)空間維度。龐大的數(shù)據(jù)量要求在計(jì)算時(shí)間和計(jì)算機(jī)內(nèi)存方面都有更好的方法。
最后，盡管 AQuA 最初主要是為星形膠質(zhì)細(xì)胞鈣離子活動(dòng)而設(shè)計(jì)的，但它已被應(yīng)用于許多其他細(xì)胞類型和信號的分析，而未經(jīng)過全面的驗(yàn)證和優(yōu)化。
針對上述反饋和需求，于國強(qiáng)團(tuán)隊(duì)開發(fā)了AQuA（Astrocyte Quantitative Analysis）的改進(jìn)版——AQuA2（Activity Quantification and Analysis）。需要指出的是，AQuA2 的第一個(gè)字母 A 為活性（activity），而非 AQuA 的第一個(gè)字母代表的星型膠質(zhì)細(xì)胞（Astrocyte），這提示了 AQuA2 的使用范圍有了很大的擴(kuò)展。
AQuA2 是一個(gè)基于先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)構(gòu)建的快速、準(zhǔn)確且通用的數(shù)據(jù)分析平臺。它將基于活細(xì)胞成像的復(fù)雜數(shù)據(jù)集分解為基本的信號事件，從而能夠準(zhǔn)確且無偏地量化分子活動(dòng)，并識別出一致的功能單元。
研究團(tuán)隊(duì)展示了 AQuA2 在各種生物傳感器、細(xì)胞類型、器官、動(dòng)物模型、顯微鏡技術(shù)和成像方法中的應(yīng)用。具體來說，AQuA2 對鈣離子、去甲腎上腺素、ATP、乙酰膽堿及多巴胺等多種熒光傳感器信號具有量化檢測能力，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。
作為范例研究結(jié)果，研究團(tuán)隊(duì)還展示了 AQuA2 如何識別出神經(jīng)元與星形膠質(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運(yùn)動(dòng)信號傳播模式。
為了提高易用性，研究團(tuán)隊(duì)為 AQuA2 設(shè)計(jì)了用戶友好的操作界面，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。
該研究的亮點(diǎn)：
AQuA2 能夠量化從亞細(xì)胞到回路的分子時(shí)空信號的多樣性；
共識功能單元（CFU）連接基于事件和基于感興趣區(qū)域的信號檢測算法；
AQuA2 利用先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)快速、大規(guī)模的分析；
AQuA2 是開源的，支持雙色和 3D 分析，并配有直觀的圖形用戶界面。
透過 AQuA2 對分子信號的事件級別刻畫與時(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，希望未來能與更多同行開展多學(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，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。
論文鏈接：
https://www.cell.com/cell/fulltext/S0092-8674(25)00285-5
https://www.nature.com/articles/s41593-019-0492-2
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