中国脑科学研究新突破：世界首次实现同一神经元三模态整合解析
中国科学院团队自主研发IMC平台，首次在单个神经元上实现功能、结构与分子三模态整合解析，相关成果发表于《细胞》。该平台打通活体记录、形态重构与3D分子检测链路，获得141个神经元完整数据集，揭示功能身份由分子特征、形态和连接共同塑造，并识别出新神经元亚型。
大脑是一个极其精密的信息处理系统，神经元则是它的基本计算单元。想真正理解大脑，咱们不仅要知道神经元“在做什么”（这是功能层面），还得搞清楚它“长什么样、怎么连”（这是结构层面），以及“由什么构成”（这是分子层面）。然而，长期以来，这三类信息分别来自不同的实验体系，彼此之间就像“三张皮”，很难捏合到一起。这事儿说起来容易，做起来难——它一直是神经科学领域一个让人头疼的老问题。
不过，这个局面最近被打破了。近日，中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心王凯研究团队和徐圣进研究团队联合攻关，成功自主研发了一套名为“基于成像的多模态解析平台”（Imaging-based Multimodal Characterization，简称IMC）的新技术。相关成果以封面论文形式，于北京时间2026年6月18日23点在Cell杂志正式发表。
过去几年，国际上虽然陆续建立了一些能整合“功能—分子”、“功能—结构”以及“结构—分子”的双模态技术，但要把这三者彻底打通，一直是核心技术瓶颈。国际脑计划已经积累了庞大的分子、结构和功能数据库，这些数据单拎出来都很牛，可彼此之间却是割裂和碎片化的，缺少在同一个细胞水平上的真实同源数据。换句话说，我们看到的都是“盲人摸象”式的局部信息。
上图展示的，就是基于光学成像，首次实现单神经元“功能-结构-分子”三模态解析的效果图。本文图片均为中国科学院脑智卓越中心供图。
IMC平台的出现，彻底改变了这一现状。它首次实现了在同一个神经元中，获取跨尺度、可直接对齐、且能相互验证的多模态数据。换句话说，那种在同一细胞上同时拿到功能、结构、分子三类信息的“理想研究模式”，如今终于照进了现实。这不光是技术上的突破，更是为复杂脑功能解析和脑疾病机制研究，提供了一个前所未有的技术平台。
为了搭建IMC平台，研究团队打通了从活体功能记录、全脑形态重构，到3D原位分子检测的整个技术链路。在底层技术上，团队自主研发了多平面并行化双光子显微镜和双色编码膨胀荧光原位杂交技术（2cEASI-FISH）。这两项技术的厉害之处在于，它们能最大限度地保留样本在不同模态检测阶段的3D空间信息和细胞形态，为后续跨模态整合所需的高精度重建与空间配准，提供了坚实的技术保障。
依托IMC平台，团队首先以小鼠初级视觉皮层为切入点，获得了207个具有在体功能活动和形态信息的神经元。在此基础上，进一步拿到了141个神经元的完整三模态数据集——这里面既包括皮层内投射神经元（intratelencephalic，IT），也包括锥体束神经元（pyramidal tract，PT）。基于这批高质量的“同源数据”，研究取得了好几个重要发现。
这就是IMC平台的整体流程示意图。
研究发现，神经元的功能身份，其实是由分子特征、细胞形态和环路连接共同塑造的。相比之下，单一模态的信息往往不够用，而多模态特征组合起来，就能更准确地预测神经元的功能。与此同时，借助新技术，团队成功保留了单个RNA分子在细胞内的空间分布。结果很有意思：mRNA的亚细胞定位模式本身，就构成了一个新的分子特征维度——换句话说，单看一个RNA分子在细胞里“住在哪儿”，就能帮我们区分不同投射类型和功能类型的神经元。此外，研究还成功解析了对棋盘格视觉刺激有偏好响应的神经元特征，并识别出了一些全新的神经元亚型。
与传统方法相比，IMC让研究者得以从真实同源数据出发，去分析分子身份、形态结构和功能响应之间的内在关系。研究团队展望，未来该平台可以扩展到更多脑区、更多细胞类型，以及更复杂的行为范式——比如用来解析任务相关的计算过程、环路结构以及分子身份之间的关系。当然，也可以用于研究脑疾病中特定神经元亚型的功能异常、连接改变和分子状态变化。可以说，一个新的大门已经打开了。
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