诺奖得主的另一项发明：让完整大脑变透明

诺奖得主的另一项发明：让完整大脑变透明

10 月 5 日，2026 年诺贝尔生理学或医学奖揭晓。卡尔·戴瑟罗斯（KarlDeisseroth）与彼得·黑格曼（Peter Hegemann）、格奥尔格·内格尔（Georg Nagel）因“光门控离子通道与光遗传学的发现”共同获奖。多数报道把焦点放在“用一束光控制大脑”上；而容易被忽略的是，这位神经科学家还留下了另一项改变生命科学研究方式的发明——让完整的大脑变得透明。

图1 2026 年诺贝尔生理学或医学奖得主卡尔·戴瑟罗斯

图2 诺贝尔生理学或医学奖奖章

一､一个负责控制,一个负责看清

戴瑟罗斯实验室的两项标志性工作，恰好对应神经科学的两个核心问题。

其一是“控制”。2005 年，他与同事把来自藻类的通道视紫红质（channelrhodopsin）引入神经元，用特定波长的光开启或关闭特定细胞，这是光遗传学（Boyden ES, et al. Nat Neurosci. 2005）。研究者第一次能在活体动脑内，以细胞类型为单位去验证“这块环路究竟做什么”。

其二是“看清”。2013 年戴瑟罗斯与钟光勋（Kwanghun Chung）等在《自然》发表 CLARITY 技术：向组织内灌注水凝胶单体，与蛋白质、核酸等生物分子交联成网状骨架，再去除造成光散射的脂质，最后用折射率匹配液浸润。一颗完整的小鼠大脑由此变得透明，细胞与分子仍锚定在原位（Chung K, et al. Nature. 2013;497:332–337）。

在那场 2020 年的访谈中，戴瑟罗斯这样描述这项工作：“我们开发了水凝胶组化

学技术，在脑组织的细胞内部构建水凝胶，让凝胶成为脑组织的一部分，从而保持大脑完整的前提下深入探查。”

图3 经CLARITY 处理后透明的完整小鼠大脑

二､为什么要让组织“变透明”

生物组织本身并不透明，主因是折射率不均：细胞膜、髓鞘等富含脂质的结构，与周围细胞质、细胞外液的折射率不同，光线进入后被反复散射，难以深入。

过去一个多世纪，研究者的应对方式是切片——把组织切成微米级薄片再观察。切片解决了透光，却牺牲了三维：长程投射的神经元被截断，跨越较长距离的血管网络被打断，病灶与周围正常组织的空间关系随之丢失；而把成百上千张切片重新对齐复原，既繁琐又容易引入误差。

透明化换了个思路：不切组织，而是改造组织。通过去除脂质、把组织各处折射率统一到相近水平，让光穿透完整器官；再配合针对完整组织的免疫标记，就能在不破坏结构的前提下，获得从宏观到细胞尺度的三维信息。

图4 CLARITY 技术流程与完整小鼠脑成像(Chung et al., Nature 2013)

三､十年间,“透明化”长成了一个方法家族

CLARITY 之后,围绕不同样本与研究需求,透明化方法迅速扩展,大致形成三条技 术路线:

• 水凝胶—亲水性路线:以CLARITY 为代表,对组织形态和内源荧光较友好,适合 需要精细分子保留的样本;

• 有机溶剂路线:以3DISCO､iDISCO/iDISCO+为代表,透明速度快､组织收缩后更 利于大样本成像,配合整体免疫标记可对成体脑､胚胎乃至肾脏等器官三维成像 (Ertürk A, et al. Nat Protoc. 2012;Renier N, et al. Cell. 2014);

• 水溶性化学鸡尾酒路线:以CUBIC 系列为代表,通过组合化试剂实现单细胞分辨 率的全脑成像(Susaki EA, et al. Cell. 2014;157:726–739)｡

此外还有Scale､SeeDB､SHIELD､MAP 等方法,以及把透明化推进到全身的 uDISCO､vDISCO——后者借助纳米抗体标记,可在透明小鼠体内呈现完整的神经投射与 颅骨—脑膜连接(Cai R, et al. Nat Neurosci. 2019;22:317–327)｡

图5 光片荧光显微成像获得的完整小鼠脑(血管与神经结构)

与透明化相伴成熟的,是光片荧光显微成像(LSFM)｡它从侧面用一层薄光片照亮 焦平面,一次采集一个切面,再逐层扫描拼成三维体积;相较共聚焦的逐点扫描,速度更 快､光漂白与光毒性更低,尤其适合完整器官这类大体积样本｡透明化提供“透得过去” 的样本,光片提供“拍得快､看得清”的成像,二者结合才真正打开了三维生物学的大 门｡

图6 全脑三维重建的多视图结果(矢状/冠状/水平)

四､从神经科学,到肿瘤､发育与临床病理

透明化最早在神经科学中被大规模采用,如今已外溢到更多领域｡

• 神经科学:对全脑范围内被激活的神经元(如c-fos)定量定位,重建特定脑区的 神经元长程投射､血管与神经的空间关系;

• 肿瘤研究:在整体器官乃至全身水平､以单细胞分辨率清点转移灶,重建肿瘤与免 疫细胞､血管构成的三维微环境｡2023 年《细胞》发表的工作,用多重三维成像绘制 了结直肠癌的状态转变与免疫互作图谱(Lin JR, et al. Cell. 2023;186:363–381);

• 发育生物学:对完整胚胎､心脏等器官做单细胞水平成像,追踪器官发生中的细胞 动态;

• 临床病理:三维病理被视为对传统切片病理的延伸,用于评估不规则､体积较大的人体组织｡

图7 结直肠癌的三维重建,不同颜色区分腺体与免疫结构(Lin et al., Cell 2023)

五､思迪拜尔:从整体器官到单细胞的四维方案

围绕三维空间生物学,思迪拜尔技术服务平台把“透明化—成像—空间表型与 细胞定量”打通,形成三个相互衔接的平台｡

组织透明化与成像服务｡采用自研透明化试剂与优化流程,增强型水 性方案最快4–5 天可完成小鼠全脑透明化,内源荧光保留率超过80%,兼容各类染色思 路;样本覆盖脑切片､模式生物､大小鼠器官､3D 细胞球､骨骼､皮肤等｡成像端配备 布鲁克Luxendo MuVi SPIM 光片成像平台,以双侧光片快速､高分辨率扫描,降低光漂白 与光毒性;交付透明样本､原始merge 图像､高清Z-stack(TIFF)､三维动画(MP4, Imaris 分析)及定制区域图像,并可对血管､神经元自动分割,定量长度､分支与空间密 度｡

多重免疫标记与空间表型平台｡基于酪胺信号放大(TSA)的多重顺次免疫染色, 支持多达8 色荧光标记,信号可放大10–1000 倍,且不受一抗种属限制;同时配备 PhenoCycler-Fusion,以自动化液流与循环成像对整张切片完成单细胞分辨率的超高参数空 间表型,适合巨噬细胞分型､肿瘤免疫微环境等研究｡

图8 PhenoCycler-Fusion 单细胞空间表型成像系统

图9 多重免疫荧光成像:神经退行性疾病组织中的多靶点共定位

Proteonano™新一代蛋白质组学平台｡依托珞米生命科技Proteonano™,以纳米磁珠 富集与人工智能算法,实现血浆样本约5000 种蛋白并行检测,灵敏度达pg/mL 级,用 于大规模生物标志物发现､药物靶点验证与患者分层;提供4–6 周高通量检测与多组学 整合分析｡

图10 血浆蛋白质组学的两类主流路线(亲和法与质谱/纳米颗粒富集法)

三个平台对应不同尺度:透明化让完整器官“看得见整体”,空间表型让原位细胞 “辨得清类型”,蛋白质组在分子层面“找得全线索”。

结语

诺奖所表彰的,往往是那些出于纯粹好奇､起初“不被看好”的基础研究;而它们最 终沉淀为整个科学界共用的工具——光遗传学如此,透明化同样如此｡如果你正面对切片 之外的三维问题,不妨把样本交给我们,从一颗“透明”的器官开始,看清原本被折叠起 来的结构｡

参考文献

1. Boyden ES, Zhang F, Bamberg E, Nagel G, Deisseroth K. Millisecond-timescale, genetically targeted optical control of neural activity. Nat Neurosci. 2005;8(9):1263–1268.

2. Chung K, Wallace J, Kim SY, et al. Structural and molecular interrogation of intact biological systems. Nature. 2013;497(7449):332–337.

3. Ertürk A, et al. Three-dimensional imaging of solvent-cleared organs using 3DISCO. Nat Protoc. 2012;7(11):1993–2002.

4. Renier N, Wu Z, Simon DJ, Yang J, Ariel P, Tessier-Lavigne M. iDISCO: A simple, rapid method to immunolabel large tissue samples for volume imaging. Cell. 2014;159(4):896–910.

5. Susaki EA, et al. Whole-brain imaging with single-cell resolution using chemical cocktails and computational analysis. Cell. 2014;157(3):726–739.

6. Cai R, et al. Panoptic imaging of transparent mice reveals whole-body neuronal projections and skullmeninges connections. Nat Neurosci. 2019;22(2):317–327.

7. Ueda HR, et al. Tissue clearing and its applications in neuroscience. Nat Rev Neurosci. 2020;21(2):61–79.

8. Lin JR, et al. Multiplexed 3D atlas of state transitions and immune interaction in colorectal cancer. Cell. 2023;186(2):363–381.e19.

9. Gradinaru V, Treweek J, Overton K, Deisseroth K. Hydrogel-tissue chemistry: principles and applications. Annu Rev Biophys. 2018;47:355–376.