ABSTRACT The dynamics of neuromodulators are essential for their functions. Optical sensors have transformed the study of neuromodulators because they capture neuromodulator dynamics with high spatial and temporal resolution. However, fluorescence intensity-based sensors are restricted to measure acute changes within one animal over a short period because intensity varies with sensor expression level and excitation light fluctuation. In contrast, fluorescence lifetime is impervious to sensor expression level or excitation light power, allowing comparison between individuals and across long periods. Here, we discover fluorescence lifetime response in multiple intensity-based neuromodulator sensors. Using the acetylcholine sensor GRAB ACh3.0 to investigate the power of lifetime measurement, we find that fluorescence lifetime correlates with animal behavior states accurately despite varying excitation power or changes in sensor expression level across weeks and animals. Thus, fluorescence lifetime of neuromodulator sensors enables comparison of neuromodulator dynamics at high resolution between animals and for chronic time scales.

Abstract Signaling dynamics are crucial in biological systems, and biosensor-based real-time imaging has revolutionized their analysis. Fluorescence lifetime imaging microscopy (FLIM) excels over the widely used fluorescence intensity imaging by allowing the measurement of absolute signal levels, independent of sensor concentration. This capability enables the comparison of signaling dynamics across different animals, body regions, and timeframes. However, FLIM’s advantage can be compromised by factors like autofluorescence in biological experiments. To address this, we introduce FLiSimBA, a flexible computational framework for realistic F luorescence Li fetime Sim ulation for B iological A pplications. Through simulations, we analyze the signal-to-noise ratios of fluorescence lifetime data, determining measurement uncertainty and providing necessary error bars for lifetime measurements. Furthermore, we challenge the belief that fluorescence lifetime is unaffected by sensor expression and establish quantitative limits to this insensitivity in biological applications. Additionally, we propose innovations, notably multiplexed dynamic imaging that combines fluorescence intensity and lifetime measurements. This innovation can transform the number of signals that can be simultaneously monitored, thereby enabling a systems approach in studying signaling dynamics. Thus, by incorporating diverse factors into our simulation framework, we uncover surprises, identify limitations, and propose advancements for fluorescence lifetime imaging in biology. This quantitative framework supports rigorous experimental design, facilitates accurate data interpretation, and paves the way for technological advancements in fluorescence lifetime imaging.

Genetically encoded fluorescent calcium indicators have revolutionized neuroscience and other biological fields by allowing cellular-resolution recording of physiology during behavior. However, we currently lack bright, genetically targetable indicators in the near infrared that can be used in animals. Here, we describe WHaloCaMP, a modular chemigenetic calcium indicator built from bright dye-ligands and protein sensor domains that can be genetically targeted to specific cell populations. Fluorescence change in WHaloCaMP results from reversible quenching of the bound dye via a strategically placed tryptophan. WHaloCaMP is compatible with rhodamine dye-ligands that fluoresce from green to near-infrared, including several dye-ligands that efficiently label the central nervous system in animals. When bound to a near-infrared dye-ligand, WHaloCaMP1a is more than twice as bright as jGCaMP8s, and shows a 7× increase in fluorescence intensity and a 2.1 ns increase in fluorescence lifetime upon calcium binding. We use WHaloCaMP1a with near-infrared fluorescence emission to image Ca2+ responses in flies and mice, to perform three-color multiplexed functional imaging of hundreds of neurons and astrocytes in zebrafish larvae, and to quantitate calcium concentration using fluorescence lifetime imaging microscopy (FLIM).

Intracellular signaling dynamics play a crucial role in cell function. Protein kinase A (PKA) is a key signaling molecule that has diverse functions, from regulating metabolism and brain activity to guiding development and cancer progression. We previously developed an optical reporter, FLIM-AKAR, that allows for quantitative imaging of PKA activity via fluorescence lifetime imaging microscopy and photometry. However, using viral infection or electroporation for the delivery of FLIM-AKAR is invasive, cannot easily target sparse or hard-to-transfect/infect cell types, and results in variable expression. Here, we developed a reporter mouse, FL-AK, which expresses FLIM-AKAR in a Cre-dependent manner from the ROSA26 locus. FL-AK provides robust and consistent expression of FLIM-AKAR over time. Functionally, the mouse line reports an increase in PKA activity in response to activation of both Gαs and Gαq-coupled receptors in brain slices. In vivo, FL-AK reports PKA phosphorylation in response to neuromodulator receptor activation. Thus, FL-AK provides a quantitative, robust, and flexible method to reveal the dynamics of PKA activity in diverse cell types.

Abstract G-protein-coupled-receptor (GPCR) signaling is exquisitely controlled to achieve spatial and temporal specificity. The endogenous protein kinase inhibitor peptide (PKI) confines the spatial and temporal spread of the activity of protein kinase A (PKA), which integrates inputs from three major types of GPCRs. Despite its wide usage as a pharmaceutical inhibitor of PKA, it was unclear whether PKI only inhibits PKA activity. Here, the effects of PKI on 55 mouse kinases were tested in in vitro assays. We found that in addition to inhibiting PKA activity, both PKI (6-22) amide and full-length PKIα facilitated the activation of multiple isoforms of protein kinase C (PKC), albeit at much higher concentrations than necessary to inhibit PKA. Thus, our results call for appropriate interpretation of experimental results using PKI as a pharmaceutical agent. Furthermore, our study lays the foundation to explore the potential functions of PKI in regulating PKC activity and in coordinating PKC and PKA activities.

Visual prostheses are effective tools for restoring vision, yet real-world complexities pose ongoing challenges. The progress in AI has led to the emergence of the concept of intelligent visual prosthetics with auditory support, leveraging deep learning to create practical artificial vision perception beyond merely restoring natural sight for the blind.