在神經(jīng)科學、細胞生物學、病理學和發(fā)育生物學等諸多領域，對細胞和分子活動進行時空成像已成為一種至關重要的方法?，F(xiàn)代基因編碼熒光探針和先進成像技術的最新發(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(nèi)的多種信號的觀察成為可能，極大地拓展了科學研究的廣度和深度。然而，隨著數(shù)據(jù)生成的迅速增長以及諸如異質(zhì)性空間分布和多向傳播等復雜時空活動模式的顯現(xiàn)，對數(shù)據(jù)進行量化和理解已成為一個限制因素。
由于數(shù)據(jù)的復雜性和龐大的數(shù)據(jù)量，人工檢查根本無法實現(xiàn)，即便有可能，也常常會遺漏細微但重要的信息。盡管已經(jīng)開發(fā)出了自動化圖像分析方法，但它們通常局限于對特定類型的信號進行建模，且假定其具有簡單的時空模式，或者存在準確性低、處理時間長以及分析功能有限等問題，無法滿足當今對于統(tǒng)一數(shù)據(jù)分析平臺的需求。
2025年4月8日，清華大學于國強教授團隊在國際頂尖學術期刊 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】。
該研究開發(fā)了一個快速、精準且功能多樣的開源數(shù)據(jù)分析平臺——AQuA2，用于分子時空信號的量化分析。該成果的關鍵突破是提出了時空統(tǒng)一的理論框架，攻克了事件分解這一核心技術，使得生命分子信號（例如鈣信號和多巴胺信號）在時間和空間兩個不同的層面上得到統(tǒng)一分析，無論是分子信號的空間變化還是時間上的動態(tài)過程，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先驅(qū)，被廣泛應用于星形膠質(zhì)細胞領域。
隨著 AQuA 使用量的不斷增加，開發(fā)團隊收到了大量請求，希望有一個快速、準確且功能多樣的平臺，以增強對通用分子時空活動的量化和分析。
首先，研究人員發(fā)現(xiàn)區(qū)域或位置信息有助于解讀他們的研究結(jié)果，因此，他們需要能夠?qū)⒒趨^(qū)域的方法和基于事件的方法相結(jié)合的分析方法。
其次，隨著多重成像方法的日趨成熟，有必要對不止一種類型的信號進行建模，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(tǒng)的干擾降到最低，因此會產(chǎn)生信噪比較低的數(shù)據(jù)集，這就需要更精確的算法來應對大量噪聲。
第四，新的數(shù)據(jù)規(guī)模越來越大，常常涉及三個空間維度。龐大的數(shù)據(jù)量要求在計算時間和計算機內(nèi)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)細胞鈣離子活動而設計的，但它已被應用于許多其他細胞類型和信號的分析，而未經(jīng)過全面的驗證和優(yōu)化。
針對上述反饋和需求，于國強團隊開發(fā)了 AQuA（Astrocyte Quantitative Analysis）的改進版——AQuA2（Activity Quantification and Analysis）。需要指出的是，AQuA2 的第一個字母 A 為活性（activity），而非 AQuA 的第一個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 是一個基于先進的機器學習技術構(gòu)建的快速、準確且通用的數(shù)據(jù)分析平臺。它將基于活細胞成像的復雜數(shù)據(jù)集分解為基本的信號事件，從而能夠準確且無偏地量化分子活動，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、細胞類型、器官、動物模型、顯微鏡技術和成像方法中的應用。具體來說，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(nèi)的不同細胞類型。無論是小鼠還是斑馬魚的大腦和脊髓，AQuA2 都能從時間序列影像中準確提取并量化那些往往被噪聲或復雜結(jié)構(gòu)所掩蓋的微妙動態(tài)特征。
作為范例研究結(jié)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性相互作用，以及小鼠脊髓中不同的感覺運動信號傳播模式。
為了提高易用性，研究團隊為 AQuA2 設計了用戶友好的操作界面，不僅支持二維與三維數(shù)據(jù)，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）以及云端服務等多平臺使用，方便研究者根據(jù)需求選擇離線或遠程資源進行分析。
該研究的亮點：
● AQuA2 能夠量化從亞細胞到回路的分子時空信號的多樣性；
● 共識功能單元（CFU）連接基于事件和基于感興趣區(qū)域的信號檢測算法；
● AQuA2 利用先進的機器學習算法實現(xiàn)快速、大規(guī)模的分析；
● AQuA2 是開源的，支持雙色和 3D 分析，并配有直觀的圖形用戶界面。
透過 AQuA2 對分子信號的事件級別刻畫與時空關系挖掘，不僅可以更加精確地研究腦活動、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，還可在免疫學與藥物學等領域為潛在機制提供新的研究工具。
研究團隊表示，希望未來能與更多同行開展多學科合作，在技術和應用層面持續(xù)打磨這一分析平臺，為神經(jīng)科學、病理學、免疫學、發(fā)育生物學以及更廣泛的生命科學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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