Wetenschappers van het Max Planck Florida Institute for Neuroscience (MPFI) hebben samen met ZEISS en MetaCell een nieuwe beeldvormingstechniek ontwikkeld die hersenactiviteit op ongekend detailniveau in kaart brengt. De methode, Neuroplex genaamd, maakt het mogelijk om tegelijkertijd de activiteit van maximaal negen verschillende typen hersencellen te volgen in vrij bewegende muizen.
Deze innovatie versnelt onderzoek naar hoe hersenen gedrag aansturen en biedt nieuwe mogelijkheden om complexe neurale netwerken beter te begrijpen.
Beperkingen bestaande technieken
Tot nu toe liepen neurowetenschappers tegen een belangrijke beperking aan. Zogeheten miniscopen, minimicroscopen die op het hoofd van proefdieren worden geplaatst, kunnen hersenactiviteit meten tijdens gedrag, maar maken nauwelijks onderscheid tussen verschillende celtypen.
Volgens hoofdonderzoeker Mary Phillips was dit een groot obstakel: “Om gedrag te begrijpen, moeten we weten welke specifieke neuronen actief zijn. Maar met bestaande technieken konden we meestal slechts twee celtypen tegelijk onderscheiden.”
Onderzoekers waren daardoor gedwongen om experimenten meerdere keren te herhalen, telkens met een ander gelabeld celtype. Dit maakte studies tijdrovend, kostbaar en minder betrouwbaar door variaties tussen individuele dieren. Alternatieve methoden, zoals het achteraf analyseren van hersenweefsel, boden wel meer detail, maar maakten het onmogelijk om veranderingen in hersenactiviteit over tijd te volgen.
Neuroplex
Neuroplex doorbreekt deze beperkingen door twee complementaire beeldvormingstechnieken te combineren in hetzelfde levende dier. Onderzoekers labelen eerst verschillende neuronale populaties met unieke fluorescerende kleurcodes. Vervolgens wordt met een miniscope de hersenactiviteit geregistreerd terwijl het dier vrij beweegt. Daarna wordt dezelfde hersenregio met een confocale microscoop, zoals de ZEISS LSM 980, opnieuw in beeld gebracht. Deze kan de verschillende kleurcodes wél onderscheiden.
Met behulp van een speciaal ontwikkelde analysetool worden beide datasets nauwkeurig op elkaar afgestemd. Hierdoor kunnen onderzoekers exact bepalen welk type neuron verantwoordelijk is voor specifieke activiteitspatronen. Volgens medeonderzoeker Zhe Dong maakt deze combinatie het mogelijk om complexe data betrouwbaar te analyseren en reproduceerbaar te maken. De resultaten van het onderzoek zijn gepubliceerd in eLife.
Negen neurale circuits
Als proof-of-principle richtte het team zich op de mediale prefrontale cortex, een hersengebied dat betrokken is bij besluitvorming. Ze labelden negen verschillende neurale circuits en volgden hun activiteit tijdens sociaal gedrag, zoals snuffelen en interactie met andere muizen.
De resultaten zijn indrukwekkend: ongeveer 75% van de actieve neuronen kon worden toegewezen aan een specifiek celtype, met een nauwkeurigheid van circa 90%. Dit maakt directe vergelijking tussen verschillende neurale circuits mogelijk—iets wat voorheen nauwelijks haalbaar was.
Senior onderzoeker Ryohei Yasuda benadrukt dat deze aanpak de efficiëntie en betrouwbaarheid van dataverzameling aanzienlijk verhoogt.
Longitudinaal onderzoek
Een belangrijk voordeel van Neuroplex is dat het volledig in levende dieren wordt toegepast. Hierdoor kunnen onderzoekers dezelfde neuronen over langere tijd volgen en veranderingen in activiteit bestuderen. Dit opent de deur naar longitudinale studies naar leren, veroudering en ziekteprogressie. Vooral bij neurodegeneratieve aandoeningen en ontwikkelingsstoornissen kan dit waardevolle inzichten opleveren.
De onderzoekers werken inmiddels aan verdere verbeteringen, onder andere om de techniek toegankelijker te maken voor laboratoria zonder geavanceerde apparatuur. Door ook gebruik te maken van standaard microscopen hopen zij Neuroplex breed beschikbaar te maken.
Met deze innovatie komt een beter begrip van hersenfuncties en -ziekten een stap dichterbij, met mogelijk grote impact op zowel fundamenteel onderzoek als toekomstige medische toepassingen.
Nederlandse innovatie
Begin dit jaar hebben onderzoekers van het Amsterdam UMC de anatomie van de kleine hersenen (het cerebellum) in ongekend detail in kaart gebracht met behulp van geavanceerde beeldvorming. Met een 7 Tesla MRI-scanner konden zij tot vijftien keer meer details zichtbaar maken dan met standaard scans, waaronder fijne structuren, bloedvaten en de opbouw van grijze stof.
Het cerebellum, dat meer zenuwcellen bevat dan de rest van de hersenen, speelt een belangrijke rol in zowel motorische als cognitieve functies. Toch is dit hersengebied relatief weinig onderzocht vanwege de complexe structuur. De nieuwe inzichten kunnen helpen om neurologische aandoeningen beter te begrijpen en verklaren waarom bestaande behandelingen soms tekortschieten. Op termijn kan dit bijdragen aan gerichtere therapieën, bijvoorbeeld voor patiënten met tremor.
