北京
一只小鼠在草地、沙地和树洞之间穿行，另一只正在与同伴争夺通道。研究者想知道的，是这些行为发生时，数千个神经元如何共同活动。
难点在于，观察大脑的设备本身就可能改变行为。头戴式显微镜需要足够轻，才能减少负担；视场又要足够大、分辨率足够高，才能看清跨脑区的单个神经元。即使解决了光学问题，供电线和数据线仍会限制动物的活动。
2026 年 10 月 19 日，清华大学戴琼海院士、解放军总医院戴朴教授、清华大学吴嘉敏副教授、清华大学张元龙助理教授等，在国际顶尖学术期刊 《Nature》上发表了题为：《Cortex-wide imaging in naturally behaving mice with 1-gram wireless mesoscopes》的研究论文。合作单位横跨清华大学、复旦大学、普林斯顿大学、东北大学和解放军总医院。
在该项研究里，研究团队开发了 Airscope：一台约1克的无线介观显微镜中：6毫米视场、每秒12.5帧，跨14个脑区记录8500多个神经元，并支持五只小鼠同步记录，以及自由活动状态下的皮层—脊髓同步成像。
1克是显微镜本体的重量，计入电池后，有效载荷约为2.7克。在对照实验中，佩戴设备的小鼠，其移动距离、速度和路径迂回度与对照组均无显著差异。
01
四片镜片，兼顾大视场与单细胞分辨率
头戴式显微镜的第一个瓶颈，是光学系统难以缩小。
台式介观显微镜能够在约6毫米视场内分辨单个细胞，但将相近的成像能力搬到小鼠头上，需要同时处理视场、像差、光路长度和重量。无线系统还面临数据吞吐量不足的问题：文档指出，已有无线设备的吞吐量约为有线设备的三十分之一，重量又常常超过3克。
Airscope先从镜头结构入手。它采用四片非球面镜片，借助经典的 Chevalier 结构，让前光阑产生的离轴像差在玻璃内部部分自抵消。
光路由名为 LensCopilot 的“课程学习”光学设计智能体自动生成，总轨道长度缩短了65%。最终，镜片模组只有7×7×3毫米，重0.1克，采用注塑成型，模组成本不到2美元。
紧凑空间也要求照明方式随之调整。由于无法放入常规的45°二向色镜，团队采用了侧向照明。
在成像测试中，点扩散函数的半高全宽在视场中心为3.99微米、边缘为6.04微米。这意味着，Airscope在中心位置达到约4微米的分辨能力，同时保留了6毫米的大视场，但边缘分辨率与中心仍有差异。
02
将30 MB/s的数据压到接近1 MB/s
大视场与单细胞分辨率带来的，是持续产生的图像数据。
Airscope使用 OV2640 传感器，以12.5 Hz采集200万像素图像，传感器功耗约0.1瓦。原始数据流约为30 MB/s，直接无线传输会给带宽和功耗带来压力。
团队利用芯片上的编码器，将数据压缩约25倍，降至接近1 MB/s，再通过 Wi-Fi 传出。按照文档所述，这一过程保留了与神经信号相关的时空信息。
采集、压缩、射频和控制功能被集成到定制电路板上，电路板重0.597克，系统总功耗约0.6瓦。
供电采用一块重1.73克、容量100 mAh的锂聚合物电池，可连续记录20分钟以上。磁吸式电池能够在两秒内更换，放置在脊髓—小脑交界处，使扭矩降低39%。计入电池后的约2.7克载荷，处于小鼠维持自然觅食行为的载荷限制内。
光路缩小、片上压缩、电路集成与电池布局，共同构成了这套无线成像系统。
03
跨14个脑区，记录8500多个神经元
在自闭症模型小鼠上，Airscope跨14个脑区记录到8500多个神经元，规模比此前无线系统高出25倍以上。
记录数量之外，团队也验证了信号质量。与双光子显微镜交叉验证时，时间相关性达到0.82；图像处理管线耗时为1.9秒/帧，信背比增益为7.84 dB。这里的处理耗时与每秒12.5帧的采集速度是两个不同指标。
长期追踪方面，团队连续9天追踪了4500多个神经元，单一记录位点能够维持200天以上。后者指记录位点的维持时间，并非单次连续记录时长。
无线化还扩大了同步实验的规模。在一个60厘米竞技场内，五只佩戴 Airscope 的小鼠同时接受记录，合计约21400个神经元，社会接触行为也被同步追踪。
为完成多动物行为分析，团队开发了 SAM2Mice。它结合 SAM2 基础模型与 YOLO 提示网络，进行零样本多动物追踪。在三鼠和五鼠任务中，多目标追踪准确率指标 MOTA 分别达到0.979和0.958，表现优于 SuperAnimal 和 DeepLabCut。
与 SuperAnimal 相比，其假阴性分别减少27倍和25倍；处理速度达到20 fps，约为人工逐帧标注速度的2400倍。
04
自由探索与社会竞争，分别留下什么神经信号
团队搭建了一个2.3×2.3米、约5平方米的富集栖息地，布置沙地、花丛、草地、树洞、掩体、台阶和跑轮。
佩戴 Airscope 的小鼠在实验室环境中探索
在这一环境中，小鼠的动作更丰富，移动速度也更快，文档给出的比较为9.69 cm/s与4.16 cm/s。
研究者使用 LSTM 模型，仅凭皮层活动判断小鼠所在的环境区域，F1值达到0.91。去除视觉皮层神经元后，解码表现仍然保持，说明区域解码所依赖的信息并不局限于视觉皮层。
社会竞争实验则采用经典的“管子测试”，同时记录两只小鼠的神经活动。结果发现，在双方接触之前，优势鼠与劣势鼠的神经活动轨迹就已出现分化。
一个双流 BERT 变换器仅凭群体神经活动预测竞争胜负，准确率达到81.82%。团队进一步剔除行为选择性神经元，或使用广义线性模型（GLM）回归掉运动变量，预测结果仍然成立。
这些对照将结论限定得更清楚：竞争结果的可预测性，不能完全由所分析的行为选择性神经元或运动变量解释。
05
头部与背部各一台，同步观察脑与脊髓
团队还将两台 Airscope 分别安装在小鼠头部和背部，在自由活动状态下，同步记录皮层与脊髓T13、L1节段的活动。
在恐惧条件化实验中，格兰杰因果分析显示，信息流以“脊髓→皮层”方向为主。以脊髓活动预测皮层钙动态时，线性动力学模型的拟合R²达到0.94。
随后进行的脊髓完全横断实验中，皮层对刺激的响应几乎归零。这一干预结果，为相应刺激响应所依赖的脊髓—皮层通路提供了进一步证据。
多设备同步记录由此覆盖了两个层面：既能比较不同动物的皮层活动，也能观察同一只动物皮层与脊髓之间的活动关系。
06
脑机接口新工具
对脑机接口研究而言，Airscope提供的是一种自由活动动物中的大规模神经信号采集工具。环境区域解码、竞争结果预测，以及对行为和运动变量的控制，展示了如何利用这类记录分析神经群体活动与行为的关系。
工程上，Airscope全开源，整机成本低于100美元，采用模块化设计。文档提出，它可结合 GRIN 透镜观察皮层下区域，也可更换更快的传感器和电压指示剂。
现阶段的限制仍然存在：单块电池的连续记录时间有限，成像仍是二维的。
这项成果最具体的进展，是让6毫米视场、单细胞分辨率和无线记录共同进入约1克的显微镜本体，并在自由探索、多鼠互动和脑—脊髓同步实验中得到验证。研究者因此能够在更少线缆限制的条件下，持续观察数千个神经元如何参与行为。
原文引用
Zhang, Y. et al. Cortex-wide imaging in naturally behaving mice with 1-gram wireless mesoscopes.Nature (2026).https://doi.org/10.1038/s41586-026-11293-x
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