浙江大学求是高等研究院赵挺副教授与美国、韩国等科学家合作，发明了一项称为mGRASP的新技术，能在光学显微镜下快速准确重建大脑突触连接，为了解大脑功能打开新的篇章。该研究成果最近发表在顶级期刊《Nature Methods》上（赵挺副教授为共同第一作者）。

大脑是由无数神经元组成的信息计算和传导网络，要了解大脑的运行机制，我们必须了解大脑中的基本计算单位—神经元—是如何相互连接的。神经元之间的连接部位称为“突触”。自上世纪以来，虽然神经科学家发明了各种技术对突触进行定位，以确定神经元之间的连接，但神经网络重建仍是一项非常耗时和耗人力的工作，因为目前的技术要借助于复杂的电子显微成像才能对突触进行准确定位。比如线虫总共只有302个神经元，但用电子显微镜重建其整个神经网络却花了10年以上的时间，而人类大脑有多达1000亿个神经元！因此快速的神经网络重建方法一直是神经科学家梦寐以求的技术。

光学显微成像的速度要比电子显微成像快很多，但在光学显微镜下，很难观察到突触的结构。为解决这个问题，mGRASP技术巧妙地利用了绿色荧光蛋白（GFP）标记技术。GFP是一种在水母中发现的特殊蛋白，吸收蓝光后会发出绿色荧光。mGRASP技术将GFP的基因序列分割为两部分，即将GFP拆成两个组件，分离后的组件不具发光功能。我们可以通过转基因技术用这两个组件分别标记两组神经元。当这两组神经元形成连接，GFP的两个组件在突触部位会自动组合形成完整的具有正常功能的GFP。GFP受蓝色激光照射后，发出绿色荧光，将原本透明的突触结构在黑暗的显微镜视场中清晰地显示出来。

这项技术的成功还得益于学科交叉，除了生物、化学技术外，计算领域的生物图像信息学技术也起了至关重要的作用。通过显微成像技术我们可以得到神经元及其突触的三维图像，但从中获取有用的生物学知识并不容易，要依靠肉眼观察将其转换为有意义的神经网络更是一项不可能的任务。因此，研究人员还开发了一套完整的定量分析系统，可自动将多个视场下的显微镜图像拼接成包含完整神经元的三维图像，然后将图像中神经元的形态及其突触提取出来，转化为易于分析的数字模型，从而使高通量的神经网络重建成为可能。

研究人员估计，有了这样的技术，可以使原需几十年的神经网络重建工作在几个星期内完成。另外，该技术还可应用于疾病机制的研究，比如自闭症和帕金森病等神经疾病可能与神经元连接异常相关，通过mGRASP可以观察这些疾病下神经网络发生了怎样的变化，从而推断其病理机制。