在神經(jīng)科學(xué)、細胞生物學(xué)、病理學(xué)和發(fā)育生物學(xué)等諸多領(lǐng)域，對細胞和分子活動(dòng)進(jìn)行時(shí)空成像已成為一種至關(guān)重要的方法?，F代基因編碼熒光探針和先進(jìn)成像技術(shù)的最新發(fā)展，使得包括鈣離子、ATP、神經(jīng)遞質(zhì)、神經(jīng)遞質(zhì)以及其他分子在內的多種信號的觀(guān)察成為可能，極大地拓展了科學(xué)研究的廣度和深度。然而，隨著(zhù)數據生成的迅速增長(cháng)以及諸如異質(zhì)性空間分布和多向傳播等復雜時(shí)空活動(dòng)模式的顯現，對數據進(jìn)行量化和理解已成為一個(gè)限制因素。
由于數據的復雜性和龐大的數據量，人工檢查根本無(wú)法實(shí)現，即便有可能，也常常會(huì )遺漏細微但重要的信息。盡管已經(jīng)開(kāi)發(fā)出了自動(dòng)化圖像分析方法，但它們通常局限于對特定類(lèi)型的信號進(jìn)行建模，且假定其具有簡(jiǎn)單的時(shí)空模式，或者存在準確性低、處理時(shí)間長(cháng)以及分析功能有限等問(wèn)題，無(wú)法滿(mǎn)足當今對于統一數據分析平臺的需求。
2025年4月8日，清華大學(xué)于國強教授團隊在國際頂尖學(xué)術(shù)期刊 Cell 上發(fā)表了題為：Fast, accurate, and versatile data analysis platform for the quantification of molecular spatiotemporal signals 的研究論文【1】。
該研究開(kāi)發(fā)了一個(gè)快速、精準且功能多樣的開(kāi)源數據分析平臺——AQuA2，用于分子時(shí)空信號的量化分析。該成果的關(guān)鍵突破是提出了時(shí)空統一的理論框架，攻克了事件分解這一核心技術(shù)，使得生命分子信號（例如鈣信號和多巴胺信號）在時(shí)間和空間兩個(gè)不同的層面上得到統一分析，無(wú)論是分子信號的空間變化還是時(shí)間上的動(dòng)態(tài)過(guò)程，都可以得到準確靈活的檢測與量化。
早在 2019 年，于國強團隊等在 Nature Neuroscience 期刊發(fā)表論文【2】，開(kāi)發(fā)了星形膠質(zhì)細胞定量分析（Astrocyte Quantitative Analysis，AQuA），作為是基于事件的定量分析技術(shù)先驅?zhuān)粡V泛應用于星形膠質(zhì)細胞領(lǐng)域。
隨著(zhù) AQuA 使用量的不斷增加，開(kāi)發(fā)團隊收到了大量請求，希望有一個(gè)快速、準確且功能多樣的平臺，以增強對通用分子時(shí)空活動(dòng)的量化和分析。
首先，研究人員發(fā)現區域或位置信息有助于解讀他們的研究結果，因此，他們需要能夠將基于區域的方法和基于事件的方法相結合的分析方法。
其次，隨著(zhù)多重成像方法的日趨成熟，有必要對不止一種類(lèi)型的信號進(jìn)行建模，并分析它們之間的相互作用。
第三，由于研究人員力求將對所研究系統的干擾降到最低，因此會(huì )產(chǎn)生信噪比較低的數據集，這就需要更精確的算法來(lái)應對大量噪聲。
第四，新的數據規模越來(lái)越大，常常涉及三個(gè)空間維度。龐大的數據量要求在計算時(shí)間和計算機內存方面都有更好的方法。
最后，盡管 AQuA 最初主要是為星形膠質(zhì)細胞鈣離子活動(dòng)而設計的，但它已被應用于許多其他細胞類(lèi)型和信號的分析，而未經(jīng)過(guò)全面的驗證和優(yōu)化。
針對上述反饋和需求，于國強團隊開(kāi)發(fā)了 AQuA（Astrocyte Quantitative Analysis）的改進(jìn)版——AQuA2（Activity Quantification and Analysis）。需要指出的是，AQuA2 的第一個(gè)字母 A 為活性（activity），而非 AQuA 的第一個(gè)字母代表的星型膠質(zhì)細胞（Astrocyte），這提示了 AQuA2 的使用范圍有了很大的擴展。
AQuA2 是一個(gè)基于先進(jìn)的機器學(xué)習技術(shù)構建的快速、準確且通用的數據分析平臺。它將基于活細胞成像的復雜數據集分解為基本的信號事件，從而能夠準確且無(wú)偏地量化分子活動(dòng)，并識別出一致的功能單元。
研究團隊展示了 AQuA2 在各種生物傳感器、細胞類(lèi)型、器官、動(dòng)物模型、顯微鏡技術(shù)和成像方法中的應用。具體來(lái)說(shuō)，AQuA2 對鈣離子、去甲腎上腺素、ATP、乙酰膽堿及多巴胺等多種熒光傳感器信號具有量化檢測能力，并覆蓋包括神經(jīng)元、星形膠質(zhì)細胞、少突膠質(zhì)細胞與微膠質(zhì)細胞在內的不同細胞類(lèi)型。無(wú)論是小鼠還是斑馬魚(yú)的大腦和脊髓，AQuA2 都能從時(shí)間序列影像中準確提取并量化那些往往被噪聲或復雜結構所掩蓋的微妙動(dòng)態(tài)特征。
作為范例研究結果，研究團隊還展示了 AQuA2 如何識別出神經(jīng)元與星形膠質(zhì)細胞之間的藥物依賴(lài)性相互作用，以及小鼠脊髓中不同的感覺(jué)運動(dòng)信號傳播模式。
為了提高易用性，研究團隊為 AQuA2 設計了用戶(hù)友好的操作界面，不僅支持二維與三維數據，也適用于多種雙通道或多通道成像。研究團隊為這一算法框架配備了友好的圖形操作界面，可在 MATLAB、Fiji（ImageJ插件）以及云端服務(wù)等多平臺使用，方便研究者根據需求選擇離線(xiàn)或遠程資源進(jìn)行分析。
該研究的亮點(diǎn)：
● AQuA2 能夠量化從亞細胞到回路的分子時(shí)空信號的多樣性；
● 共識功能單元（CFU）連接基于事件和基于感興趣區域的信號檢測算法；
● AQuA2 利用先進(jìn)的機器學(xué)習算法實(shí)現快速、大規模的分析；
● AQuA2 是開(kāi)源的，支持雙色和 3D 分析，并配有直觀(guān)的圖形用戶(hù)界面。
透過(guò) AQuA2 對分子信號的事件級別刻畫(huà)與時(shí)空關(guān)系挖掘，不僅可以更加精確地研究腦活動(dòng)、膠質(zhì)細胞與神經(jīng)元間的交互、病變組織的代謝特征等等，還可在免疫學(xué)與藥物學(xué)等領(lǐng)域為潛在機制提供新的研究工具。
研究團隊表示，希望未來(lái)能與更多同行開(kāi)展多學(xué)科合作，在技術(shù)和應用層面持續打磨這一分析平臺，為神經(jīng)科學(xué)、病理學(xué)、免疫學(xué)、發(fā)育生物學(xué)以及更廣泛的生命科學(xué)難題帶去新的契機與思路。
論文鏈接：
https://www.cell.com/cell/fulltext/S0092-8674(25)00285-5
https://www.nature.com/articles/s41593-019-0492-2
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