理解大脑这一复杂信息处理系统，需要全面剖析其基本单元——神经元的多维特征。长期以来，科学家们面临着这样一个困境：我们能够观测神经元的电活动，描绘其精细的形态结构，亦能分析其内在的分子组成，但如何将这三类关键信息在同一细胞上精准对齐、相互印证，却是一个悬而未决的核心技术难题。这一瓶颈直接限制了我们对神经元身份及其功能的深度解析。
突破技术壁垒：IMC平台问世
近期，这一僵局被成功打破。中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心的研究团队传来捷报，由王凯研究员和徐圣进研究员共同领衔的攻关小组，成功自主研发了名为“基于成像的多模态解析平台”（Imaging-based Multimodal Characterization, IMC）。这项里程碑式的研究成果已于国际顶级学术期刊《Cell》上发表。IMC平台的诞生，标志着科学家首次能够在同一神经元上，无损地获取其功能活动、全脑形态结构与基因表达图谱这三类高维信息，实现了真正意义上的单细胞水平多模态整合。
这一成就来之不易。过去几年，国际学界在“功能—分子”或“结构—功能”等双模态整合技术上已有探索，但将三大模态信息在单细胞层面进行统一解析，一直是公认的科技高峰。全球范围内正在积累的脑科学数据，尽管在各自领域内价值斐然，却因缺乏真实的同源信息而彼此割裂。IMC平台的出现，恰恰为弥合这一鸿沟提供了关键工具。
技术核心：自主研发的双重保障
构建IMC平台是一项系统工程，其成功植根于研究团队在底层成像技术上的两项关键创新。他们自主研发了多平面并行化双光子显微镜，实现了对活体动物大脑神经元功能活动的高效、高精度记录。与此同时，团队还创新性地开发了双色编码膨胀荧光原位杂交技术，这项技术能够以前所未有的清晰度展示细胞内RNA分子的三维空间分布，并完美地保留了细胞的原始形态结构。
正是这两项核心技术的无缝衔接与协同，打通了从活体功能记录、到全脑精细形态重构、再到三维原位分子图谱绘制的完整技术链路。它们确保了样本在不同检测阶段的空间信息一致性与形态完整性，为后续跨模态数据的高精度空间配准与整合分析奠定了坚实基础。这一技术组合，类似于为复杂系统研究构建了一套前所未有的精密观测与分析工具。
深度解析：多模态数据的洞见
依托强大的IMC平台，研究团队选择小鼠初级视觉皮层作为研究起点，成功获取了包含在体功能活动和完整形态信息的数百个神经元数据，并对其中的141个神经元完成了“功能-结构-分子”三模态数据集的构建。这些神经元涵盖了皮层内投射神经元和锥体束神经元等不同类型。
通过对这些珍贵同源数据的深度挖掘，研究揭示了多个重要规律：
- 神经元的功能特性并非由单一因素决定，而是其分子特征、独特形态以及所处的神经环路连接共同塑造的结果。将多模态特征结合起来，能够比使用单一模态数据更准确地预测神经元的功能响应。
- 新技术成功捕捉到信使RNA在神经元内的三维空间分布模式。研究发现，这种亚细胞定位模式本身构成了一个全新的分子特征维度，能够辅助区分具有不同投射目标和功能类型的神经元。
- 研究团队还成功识别出对特定视觉刺激有偏好响应的神经元群体，并发现了新的神经元亚型，为理解大脑信息处理的细胞基础提供了更精细的图谱。
未来应用：从基础研究到疾病干预
IMC平台的潜力远不止于基础发现。正如通讯作者王凯研究员所指出的，一旦能够通过IMC锁定具有特殊功能神经元的分子与结构“身份证”，科学家就能更精准地靶向调控这些细胞。这不仅对解析学习、记忆、决策等高级脑功能机制至关重要，也为未来开发针对特定神经元环路异常的精准干预策略，例如神经精神疾病的治疗，开辟了全新的路径。
此外，IMC平台所产生的真实、同源、跨尺度的三模态数据，本身将成为一份极其宝贵的“标准答案”资源。它可以用于评估和训练各类多模态数据分析算法与人工智能模型，推动数据分析方法学的进步。长远来看，该平台有望助力构建一个整合分子、细胞、环路乃至行为的多尺度脑科学数据生态系统，为下一代脑图谱的绘制、复杂脑功能的终极解码，以及脑疾病新型治疗方案的探索，注入强大的创新动力。
这项研究由中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心完成，相关技术已申请专利。研究团队合影中包括王凯、徐圣进、赵钰琛、刘星兰等科研人员。