下一個諾貝爾獎在此，花 150 元帶回實驗室
11 月 2 日，Scientific Reports 正式發佈了一篇關於光遺傳學應用的開源硬件研究論文，來自 Rice University 的 Tabor Lab 研究團隊。在開始介紹這款新工具前，先簡單介紹一下光遺傳學的背景。
2010 年，光遺傳學被《Nature Methods》選為年度方法，同年被《Science》認為是近十年來的突破之一。它的能耐可從一個簡單實驗體現：通過應用光遺傳學技術，研究人員只需要點亮實驗鼠頭上的燈，實驗鼠就會立刻開始轉圈圈。關燈後則停下。
動圖截自 Nature Methods 的視頻
通俗來説，該實驗通過找出驅動小鼠轉圈的神經元，然後在這些細胞上面鋪滿對特定光敏感的蛋白質。通過點亮燈光，對光敏感的蛋白質受到刺激，進而激活神經元，指揮小鼠轉起圈來。
光遺傳學有兩大功能：1. 用於活細胞內目標蛋白質跟蹤；2. 選擇性地控制腦中某類細胞的特定神經活動（如上例）。和藥品與電極刺激相比，光遺傳學以優越的精準性深得研究人員喜愛。
圖為 Karl Gerhardt（左）在為應用 LPA 的光遺傳學實驗培植細胞
引用在過去的 5-10 年間，基本上所有生物工程研究都要用到光遺傳學。但問題是，在神經系統科學外，大家在拓展實現光遺傳學的方式時，全都只是在生物工具上做研究，如光敏蛋白、基因表達系統、蛋白交互等等，沒有人來研發能夠更方便地使用這些生物工具的硬件。
Karl Gerhardt 説道，他是本次介紹的光遺傳學開源硬件工具 Light Plate Apparatus (LPA) 主要研發人員之一。LPA 是現時操作最簡單且低成本的光遺傳學工具。
LPA = 每位研究人員都能用上光遺傳學技術
引用多年以來，許多生物學家都來找我們，説他們想要將光遺傳學技術應用到他們的研究上，但他們並不知道該從何入手來建立所需的光學儀器。我們相信 LPA 的到來，將意味着幾乎任何一個生物實驗室都可以輕鬆地將光遺傳學技術應用到實驗中。
Jeff Tabor 説道，他是本次研究的主要人員，Karl Gerhardt 的老師。
圖為 Karl Gerhardt（左）拿着 LPA 和 Jeff Tabor（右）合影
Tabor Lab 為了通過 LPA 將光遺傳學技術帶到每個實驗室，賦予了 LPA 以下 4 個優勢特點：
- 價格低廉
LPA 由軟件和硬件兩部分組成。軟件 Iris 在 Github 上免費下載。而硬件部分，如果有實驗室有 3D 打印機的話，只需要 150 美元即可獲取所有部件。如果沒有的話，購買價格也在 400 美元以下。
- 操作簡單
開放性：為了讓人員上手得更快，與 LPA 相關的所有軟件設計文件、説明文件等放在 GitHub 上分享。
硬件：LPA 的組裝工作，即使是非專業人員，也可以在 1 天內完成。
軟件：一般情況下，光遺傳學硬件工具都需要通過編程來使用。為了不讓編程擋在生物學家和光遺傳學之間，Tabor Lab 的成員設計了直觀交互軟件 Iris，讓生物學家無須編程也可以使用。
- 可應用範圍廣泛
LPA 可用於所有非神經元的生命體：例如腸道細菌、酵母、哺乳動物細胞、藍藻細菌等等。
其實在 2014 年，Tabor 裏另一位成員 Evan Olson 也創造了一個叫做 light tube array（LTA）的光遺傳學工具。
當時 Gerhardt 想用 LTA 做研究，但由於他研究的有機體需要在平面上培植，並且對震動和移動都很敏感（實驗室裏研究的有機體大多如此）。因此他決定自己做一個新工具，雖然剛開始失敗了，但在 Evan 和其他學工程成員的協助下，LPA 誕生了。
- 調節靈活度高
LPA 使用標準 LED 插口，便於研究人員可根據需要，安裝不同光波長的染色 LED。
為了可以更精細地調節光強度，LPA 以低成本配置了一個帶 SD 卡讀卡器的迷你控制器，可以調節出超過 4000 種不同程度的光強度。
圖中為 LPA，來自 Tabor Lab
根據 Tabor 介紹，現在已經有將近十多個國際研究組織在使用 LPA 了。如今介紹論文還登在 Scientific Reports 上，相信加入的人會越來越多。
光遺傳學的潛在應用方向
在 2006 年，美國美國韋恩州立大學華人科學家潘卓華教授（Zhuo-Hua Pan）首次嘗試將光遺傳學用於治療失明，並於 2015 年成功獲得美國食品與藥品監督管理局（FDA）的臨床試驗批准，可在視網膜色素變性的患者身上，測試基於光遺傳學的治療方法。
圖片來自億度網
而在 2013 年的 TED 分享上，兩位麻省理工實驗室的研究員也和大家分享瞭如何通過光遺傳學“修改”試驗老鼠的記憶。同時，不少機構也在嘗試將光遺傳學應用於治療帕金森、成癮、抑鬱症、止痛等臨床治療上。
光遺傳學現今仍處於發展階段，無論是應用方向還是技術優化上，還是充滿想象空間。同時，這個學科初期研究成果也令人振奮，這也是為什麼有人將其稱為“一項註定要得諾貝爾獎的技術”。
題圖以及未另行標註的內文配圖都來自 Rice University
資料來源：愛範兒（ifanr）