神经科学领域的发展逐渐揭示了这样一个事实：大脑是作为一个整体来工作的，一个简单的任务可以涉及大量脑区的协同作用。因此，对大脑工作原理的揭秘越来越多地依赖于大规模、多脑区的检测手段。Neuropixels就是在这种迫切需求下应运而生的一种新型在体多通道记录技术，其特点是在10毫米长的电极柄上均匀分布有近千个低阻抗记录位点，可获取来自多个脑区的大量神经元的同时性放电信号，非常适合用来进行大规模的神经记录。因此，Neuropixels已迅速成为神经科学领域炙手可热的技术手段之一。
然而，尽管Neuropixels功能十分强大，但在实际应用上存在一定的困难，造成实验无法顺利展开或难以展现这一技术的优势。
首先，Neuropixels的记录位点分布于整个10毫米长的电极柄上，因此通常需要倾斜植入使电极柄贯穿尽可能多的目标脑区，这对植入的准确性提出了很大的要求。
其次，Neuropixels探针价格昂贵，一般都会反复使用，如何在植入时保证探针的安全，避免撞击造成的损伤也是一个重要的课题。
第三，Neuropixels探针对动物损伤小，因此非常适合多根探针同时记录，这样才能真正实现大规模神经记录。但这进一步增加了植入难度，不但需要能够操作多根探针的硬件平台，而且，需要摸索各种操作臂参数，以确保探针既能准确贯穿目标又不会在植入过程中出现打架的情况，是不是光想想就很头痛呢？
幸运的是目前已经有专门针对Neuropixels开发的MPM智能定位系统，能够轻松解决探针植入中的诸多困难，淋漓尽致地发挥Neuropixels的优势。近日，斯坦福大学的Karl Deisseroth教授和骆利群教授等人在Nature上发表的论文就是Neuropixels+MPM应用的实例。
这篇论文主要利用Neurpixels在体多通道记录方法，来揭示冲突需求选择背后的神经机制。法国哲学家布里丹提出过著名的“布里丹驴”难题：一只完全理性的驴恰好处于两堆等量等质的干草的正中间，它将因为难以选择该吃哪一堆干草而饿死。在这篇文章中作者为小鼠设计了一个和布里丹驴类似的情境，让又饥又渴的小鼠自由选择食物或水，但不可兼得，然后观察动物是如何应对这两种冲突需求的。
图1. a,b行为学实验示意图。e 几种冲突需求解决模型。f 动物实际应对冲突需求的模式。
实验结果表明，动物的行为模式不同于任何一种预想的模型，而是表现出持续满足同种需求的倾向，并伴随着两种需求的随机切换。为了研究冲突需求下动物作出选择的神经机制，作者利用MPM智能定位系统对头部固定的小鼠进行4个Neuropixels探针的同时记录，获得动物行为过程中大量神经元的放电信息，涵盖了前额叶和运动皮层，基底神经节，丘脑，下丘脑，中脑运动区等大量脑区。
图2. 各脑区神经元放电与动物行为选择之间的相关性。
对这些放电的分析表明，某些大脑区域的神经元，如下丘脑和中脑，比皮质区更能预测行为选择（图2. e）。基于在体多通道记录的结果，作者构建了一个模型，能够很好地解释冲突需求选择背后的神经编码方式，并能够成功地拟合实验数据。
图3. 模型示意图，动物的选择行为并不是由需求直接驱动的，而是大脑状态在神经空间的位置所导致。
在这篇工作中，Neuropixels在体多通道技术固然扮演了关键性的角色，但MPM智能定位系统的辅助作用也功不可没。事实上，MPM系统最多能支持8个操作臂，实现8根Neuropixels探针的同时记录。
MPM系统特别出色的设计是其软件的立体定位与虚拟植入功能，完美解决了倾斜探针精准定位的难题，同时在很大程度上保护了电极，避免操作失误造成的电极损伤。
MPM系统虚拟植入界面
虚拟植入系统可自动计算出每根探针合适的角度和位置参数，并在虚拟植入过程中检测植入的准确性，这对于多根探针同时植入的情况尤为必要。
在虚拟植入或实际植入过程中可实时看到每根探针接触到的脑区，帮助判断植入准确性
相信在MPM智能定位系统的加持下，Neuropixels技术必将进入越来越多的实验室，推动在体的大规模神经记录，揭示大脑更深层的奥秘。
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