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本文开发了一种结合双光子全息光遗传技术与细胞内记录的高通量突触连接图谱绘制新方法。作者提出神经波形解混（NWD）和基于模型的压缩感知算法（CAVIaR），通过集群刺激和计算解混，将连接映射效率提升一个数量级，解决了传统单神经元刺激耗时长的瓶颈，为大规模神经环路解析提供了突破性工具。
光遗传神经环路图谱绘制框架
精确解析单突触连接关系需要对突触前动作电位进行精确控制。研究采用靶向胞体的高效视蛋白ChroME家族（ChroME2f/ChroME2s）与无扫描三维全息光刺激系统（3D-SHOT）相结合，通过病毒转染在特定神经元类型（如PV神经元、SST神经元或锥体神经元）中表达视蛋白。通过校准激光功率（3-5 ms刺激时长），确保单次刺激仅诱发0或1个动作电位，避免多重放电。同时验证了全息集群刺激（最多10个神经元同时激活）可可靠诱发动作电位，并通过整细胞记录监测突触后电流（PSCs）。
神经波形解混技术实现高速映射实验
NWD网络采用时序U-Net架构，通过一维卷积滤波器学习输入信号的多级时间压缩表征，整合整个PSC轨迹信息，有效扣除刺激窗口（3-12 ms）前后的干扰突触电流，将基线电流重置为零。该网络通过数万次模拟训练，从噪声输入中生成去噪解混后的PSC波形，显著提升信号质量。与传统去卷积算法相比，NWD仅需单次前向传播即可隔离光遗传刺激诱发的PSC，支持实时处理和高频刺激（如30-50 Hz）。模拟显示，NWD在低连接密度（0.1）下主要消除自发性电流和电噪声，而在高连接密度（0.2-0.4）或高自发活动（20 Hz）背景下，能有效消除试次间重叠的PSC混淆，保障高频刺激下的信号保真度。
集群刺激同步测试多突触连接
研究利用压缩感知原理，通过随机选择神经元集群进行同步刺激，从少量测量中重建稀疏连接。CAVIaR算法采用分层贝叶斯统计模型，嵌入变分推断技术（坐标上升变分推断与等渗正则化），同步估计突触权重、突触前放电及其与激光功率的依赖关系，并关键性纳入生物物理约束（如放电概率随功率单调增加）。与传统压缩感知（如CoSaMP）和基线方法（CAVI-SnS）相比，CAVIaR显著提升了连接推断的准确性和鲁棒性，尤其在存在刺激失败（激光功率不足或生理随机性）和神经递质释放失败等生物变异时表现优异。
CAVIaR在皮层切片映射实验中的验证
通过交替进行单靶点与集群刺激（10神经元集合，30 Hz），CAVIaR独立推断的连接图谱高度一致（R2=0.81）。在14例实验中探测2619个突触前候选位点，CAVIaR识别连接数量与单靶点刺激相当，且连接强度（R2=0.89）和二元分类（精确度0.95，召回率0.84）高度吻合。配对记录进一步验证了CAVIaR对突触前放电推断的准确性（无论单靶或集群刺激），尽管存在少量假阴性（如突触传递失败或微弱PSC被误判），但总体性能无显著下降。留一全息图交叉验证（LOHO-CV）显示CAVIaR预测未见光斑刺激响应的R2达0.92，且无多突触效应系统性误差。
多皮层细胞类型突触连接的推断
研究扩展至多种细胞类型连接图谱绘制：
锥体-锥体连接：在opsin阳性突触后神经元中，NWD有效抑制电极附近光电流伪迹，CAVIaR推断连接与单靶点结果高度一致（平均R2=0.39，精确度0.76，召回率0.77）。
锥体-PV连接：无光电流干扰下，连接图谱再现高精度（平均R2=0.41，精确度0.82，召回率0.67）。
SST-锥体连接：尽管存在树突过滤挑战，CAVIaR仍保持高性能（平均R2=0.6，精确度0.87，召回率0.78）。
所有实验均重现了突触连接概率随距离衰减的特征（≤100 μm），支持环路空间结构的可靠性。
讨论与展望
NWD与CAVIaR的组合将连接映射速度提升超过一个数量级，支持单次实验绘制大规模突触图谱。未来方向包括整合钙成像/电压成像以精确解析突触前放电，建模短时突触可塑性，以及拓展至兴奋/抑制混合连接的映射。该方法有望应用于在体研究，直接关联突触连接与神经功能活动，尽管需进一步验证高自发活动下的鲁棒性。技术实现需注意突触非线性、细胞类型特异性及光学系统校准等挑战。
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