中国脑科学新突破：世界首次实现神经元三模态整合

大脑是由数十亿神经元构成的精密信息处理网络，神经元作为基本计算单元，其功能活动、形态结构及分子构成本应在同一细胞层面统一解析。然而长期以来，这三类数据分别依赖不同实验技术获取，彼此割裂，难以实现跨模态的精准关联——这成为神经科学领域悬而未决的核心瓶颈。

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与徐圣进研究团队联合攻关，自主研发出名为“基于成像的多模态解析平台”（Imaging-based Multimodal Characterization，简称IMC）的新技术体系。该成果于北京时间2026年6月18日23点以封面论文形式发表于Cell杂志。

过去数年间，国际学界虽已建立功能-分子、功能-结构、结构-分子等双模态整合技术，但将三种模态在同一细胞级别全面打通始终是技术壁垒。全球脑计划积累的庞大分子、结构与功能数据库虽各自优异，却彼此孤立，缺乏同一神经元上的真实同源数据——如同盲人摸象，仅能窥见局部信息。

上图展示的是基于光学成像技术，首次在单神经元水平实现功能、结构与分子三模态同步解析的效果示意图。本图由中国科学院脑智卓越中心提供。

IMC平台的问世彻底改变了这一局面：首次实现在同一神经元中获取跨尺度、可直接配准且相互验证的多模态数据。换言之，同时捕获单个细胞的功能响应、形态结构及分子身份的“理想研究模式”已成为现实。这不仅是技术革新，更为解析复杂脑功能机制与脑疾病病理提供了前所未有的技术基础设施。

为构建IMC平台，研究团队打通了从活体功能记录、全脑形态重构到三维原位分子检测的完整技术链路。底层自主研发了两项核心技术：多平面并行化双光子显微镜与双色编码膨胀荧光原位杂交技术（2cEASI-FISH）。这两项技术能最大限度地保留样本在不同检测阶段的3D空间信息与细胞形态，为后续跨模态整合所必需的高精度重建与空间配准提供坚实保障。

基于IMC平台，团队以小鼠初级视觉皮层为切入点，获取了207个具有在体功能活动与形态信息的神经元。在此基础上，进一步获得141个神经元的完整三模态数据集——涵盖皮层内投射神经元（intratelencephalic，IT）与锥体束神经元（pyramidal tract，PT）。这批高质量同源数据催生了多项重要发现。

此图为IMC平台整体流程示意图。

研究证实，神经元的功能身份由分子特征、细胞形态及环路连接共同塑造。单一模态信息往往存在预测局限，而多模态特征组合能显著提升功能预测准确率。同时，新技术成功保留了单个RNA分子在细胞内的空间分布，mRNA的亚细胞定位模式本身即构成全新的分子特征维度——仅凭RNA分子在细胞内的位置，即可区分不同投射类型与功能类型的神经元。此外，研究还成功解析了对棋盘格视觉刺激具有偏好响应的神经元特征，并识别出若干全新神经元亚型。

相较传统方法，IMC使研究者能够基于真实同源数据，直接分析分子身份、形态结构与功能响应之间的内在关联。研究团队展望，该平台未来可延伸至更多脑区、更多细胞类型以及更复杂的行为范式——例如解析任务相关的计算过程、环路结构及分子身份之间的关系。同样可用于探索脑疾病中特定神经元亚型的功能异常、连接改变及分子状态变化。可以说，一扇全新的大门已经开启。