新传媒网一项国际研究合作开发了一种 VR 成像系统，该系统可以测量小鼠大脑皮层在活跃行为过程中的各种神经活动。这使他们能够阐明在自闭症模型小鼠中发现的皮质功能网络动力学异常。使用机器学习，他们还能够根据小鼠开始或停止奔跑时的皮层功能网络模式，高度准确地区分自闭症模型小鼠和野生型小鼠。这项研究的结果已于 3 月 28 日发表在Cell Reports上。
该研究小组由 Toru Takumi 教授和 Nobuhiro Nakai 助理教授(神户大学医学研究生院生理学系)和 Masaaki Sato(北海道大学医学研究生院药理学系讲师)领导。Takumi 教授还是 RIKEN 生物系统动力学研究中心的访问高级科学家。
自闭症(自闭症谱系障碍)是一种神经发育障碍，具有许多未探索的方面，其特征是社交沟通不畅、对某些事物的强烈关注和重复行为。自闭症患者的数量正在显着增加，这被认为是一个重大的社会问题。即使是现在，自闭症的诊断仍然是基于行为特征，远没有从定量的角度进行，对发现新的生物标志物的需求很大。
近年来，已经进行了研究以确定自闭症患者特有的功能性大脑异常。静息态 fMRI 研究表明，功能性大脑网络的密度在年轻的自闭症患者中增加，而在成年人中减少。然而，这些变化因人而异。由于分析是在参与者处于静止状态时进行的，因此尚不清楚功能性大脑网络的异常如何影响行为。
遗传学对自闭症有重大贡献，基因组异常如拷贝数变异 (CNV) 被认为与神经病理学有关。最近，模拟人类基因组畸变的动物(主要是小鼠)经常被用来阐明自闭症的神经病理学。在这项研究中，研究人员开发了一种 VR 成像系统，可以实时测量自闭症模型小鼠在主动行为期间的大脑活动。通过研究大脑功能网络动力学，研究小组旨在阐明行为过程中大脑中自闭症特有的现象。
首先，构建了 VR 成像系统(图 1A)。将头部固定的鼠标放在跑步机上，并在屏幕上显示投影的虚拟空间图像。虚拟空间的准备使其再现了用于小鼠行为实验的领域。跑步机的运动反映在视频图像中，允许小鼠自由探索虚拟空间(图 1B)。除了运动等行为测量外，还同时进行了经颅钙成像，以便实时测量大脑皮层中广泛的功能区活动(图 1C-E)。为此，研究人员使用了转基因小鼠在它们的神经元中表达钙传感器蛋白 (GCaMP)。此外，他们还建立了一种分析皮质功能网络动力学的方法。他们根据通过钙成像获得的一秒神经活动数据计算功能区域之间的相关性，并使用图论可视化功能网络(图 1E)。
