Aufzeichnung und Analyse der multimodalen Dynamik großskaliger neuronaler Ensembles auf einem CMOS-integrierten Mikroelektrodenarray mit hoher Dichte
8. März 2024
Hier verwenden wir HD-MEA, um in die Computerdynamik großer neuronaler Ensembles einzutauchen, insbesondere in Hippocampus-, Riechkolbenschaltkreisen und menschlichen neuronalen Netzwerken. Die Erfassung der raumzeitlichen Aktivität in Kombination mit Computerwerkzeugen bietet Einblicke in die Komplexität neuronaler Ensembles. Die Methode verbessert das Verständnis der Gehirnfunktionen und identifiziert möglicherweise Biomarker und Behandlungen für neurologische Störungen.
Unsere Forschung erforscht die Grenzen der neuronalen Technologie durch die Integration von CMOS-basierten Mikroelektrodenarrays mit hoher Dichte zur Dekodierung neuronaler Kommunikation und großer Netzwerke. Unser Ziel ist es, zu beantworten, wie neuronale Informationen über Skalen hinweg in einzigartiger Detailgenauigkeit kodiert werden, um unser Verständnis der Gehirnfunktion und -dysfunktion bei Gesundheit und Krankheit zu verbessern. Auf dem komplexen Gebiet der neuronalen Ensemble-Forschung stellen wir uns Herausforderungen wie dem Erreichen einer präzisen Signalauflösung inmitten der Gehirnaktivität und der Sicherstellung der Biokompatibilität unserer CMOS-basierten Mikroelektroden-Arrays.
Diese Hürden sind entscheidend für die genaue Erfassung und Interpretation des reichhaltigen Teppichs neuronaler Interaktion mit multimodalen Aufzeichnungen. Unsere Forschung befasst sich mit einer kritischen Lücke in den Neurowissenschaften, dem Fehlen einer umfassenden Methode zur Neukodierung und Analyse der Dynamik eines größeren neuronalen Ensembles mit hoher räumlicher und zeitlicher Auflösung. Diese Lücke behindert unser Verständnis komplexer Gehirnnetzwerke und -funktionen bei Gesundheit und Krankheit.
Unser Protokoll ermöglicht multimodale, markierungsfreie, hochauflösende Aufzeichnungen über den Hippocampus, den Riechkolben und menschliche IPSC-abgeleitete Neuronen und bietet ein vielseitiges Werkzeug für verschiedene Experimente. Dieser einzigartige Ansatz ermöglicht einen beispiellosen Einblick in die neuronale Dynamik, überbrückt die Forschungslücke zwischen verschiedenen Gehirnregionen und Modellsystemen und verbessert unser Verständnis von neuronalen Funktionen und Störungen erheblich. Zukünftige Unternehmungen in unserem Labor werden neuronale Berechnungen und Dynamiken von Genen bis hin zu Netzwerken eingehend untersuchen, mit dem Ziel, molekulare und funktionelle Signaturen in Gesundheit und Krankheit zu überbrücken.
Durch fortschrittliche Bioelektronik und neuronale Technologie werden wir uns auf Neuroplastizität, olfaktorische Kodierung, Entwicklung von KI und gedächtnisverbessernde Strategien für neuartige Therapeutika und Gehirn-Maschine-Schnittstellen konzentrieren.
Übersicht
Diese Studie verwendet hochdichte Multielektrodenarrays (HD-MEA), um die komputationalen Dynamiken großskaliger neuronaler Ensembles in hippocampalen und bulbo-olfaktorischen Schaltkreisen sowie menschlichen neuronalen Netzwerken zu untersuchen. Die Integration der räumlich-zeitlichen Aktivitätsaufzeichnung und der computergestützten Analyse verbessert das Verständnis komplexer neuronaler Wechselwirkungen und liefert Erkenntnisse über die Gehirnfunktion sowie potenzielle Biomarker für neurologische Erkrankungen.
Wesentliche Studienkomponenten
Bereich der Wissenschaft
- Neurowissenschaft
- Elektrophysiologie
- Neurotechnologie
Hintergrund
- Herausforderungen bei der Entschlüsselung neuronaler Informationen im großen Maßstab.
- Notwendigkeit hochauflösender Aufzeichnungen zur Untersuchung komplexer Gehirnnetzwerke.
- Schwerpunkt auf Biokompatibilität und Signalauflösung in der Neuraltechnologie.
Zweck der Studie
- Um die Forschungslücke bei der Aufzeichnung der Dynamik größerer neuronaler Ensembles zu schließen.
- Um das Verständnis der neuronalen Funktion in Gesundheit und Krankheit zu vertiefen.
- Um ein vielseitiges experimentelles Werkzeug für verschiedene neuronale Modelle zu entwickeln.
Verwendete Methoden
- Mehrelektroden-Arrays mit hoher Dichte (HD-MEA) zur Erfassung neuronaler Aktivität.
- Verwendung von ex vivo-Mausgehirnschnitten und in vitro aus humanen iPSCs abgeleiteten Neuronen.
- Das Protokoll umfasst Vorbereitungs-, Inkubations- und Aufnahmeverfahren.
- Es wird besonderer Wert auf eine präzise Elektrodenpositionierung und die Parameter der Signalakquisition gelegt.
Hauptergebnisse
- Die Studie erfasst und analysiert die räumlich-zeitliche neuronale Aktivität effektiv.
- Identifiziert die Komplexitäten der neuronalen Dynamik über verschiedene Modelle hinweg.
- Mögliche Implikationen für das Verständnis von Neuroplastizität und Kodierungsmechanismen.
Schlussfolgerungen
- Diese Forschung demonstriert einen bedeutenden Fortschritt bei den Aufnahmetechniken für neuronales Verhalten.
- Sie unterstreicht das vertiefte Verständnis neuronaler Mechanismen und deren Auswirkungen bei Störungen.
- Zukünftige Arbeiten zielen darauf ab, molekulare und funktionelle Erkenntnisse über verschiedene Modelle hinweg zu verknüpfen.
Häufig gestellte Fragen
Ausschlaggebende Bedeutung für die Industrie
Mikroelektroden-Arrays mit hoher Dichte und CMOS-Integration (HD-MEA) ermöglichen beispiellose, multimodale, großskalige Aufzeichnungen der Dynamik neuronaler Ensembles und unterstützen die mechanistische Risikominimierung sowie eine vorhersagbare Zuverlässigkeit in der neuropharmazeutischen Forschung. Diese Plattform verbindet ex vivo- und in-vitro-Systeme und fördert so die translationale Kontinuität sowie eine robuste Zielstruktur-Validierung zur Weiterentwicklung von CNS-Wirkstoffportfolios. Die Integration fortschrittlicher computergestützter Analysen positioniert diese Methodik als wiederverwendbare Unternehmenskompetenz für die Entdeckung von Biomarkern und die Untersuchung neuronaler Schaltkreise.
Strategische Anwendungen in der Biopharma-Forschung und -Entwicklung
Frühe Entdeckung und Zielvalidierung
- Ermöglicht die hochauflösende Kartierung der neuronalen Schaltkreisaktivität zur funktionellen Zielstrukturvalidierung.
- Unterstützt die mechanistische Risikominimierung, indem netzwerkebene Wirkungen von kandidatenbasierten Interventionen aufgedeckt werden.
- Erleichtert die hypothesengeleitete Untersuchung von krankheitsrelevanten neuronalen Wegen.
- Liefert quantitative, reproduzierbare Daten für die Portfolioauswahl und -priorisierung.
Screening und Assay-Entwicklung
- Liefert standardisierte, markierungsfreie elektrophysiologische Messsignale aus mehreren Hirnregionen und Zellmodellen.
- Ermöglicht skalierbare, multistabile Ableitungen zur robusten Assay-Entwicklung und Screening-Eignung.
- Unterstützt die Reproduzierbarkeit und den Quervergleich von Substanzeffekten auf Netzwerkdynamiken.
- Bereitet validierte biologische Systeme für nachgeschaltete phänotypische Screening-Workflows vor.
Translationale und präklinische Forschung
- Koppelt Daten von in vitro aus iPSCs abgeleiteten neuronalen Netzwerken mit ex vivo Hirnschnittmodellen zur translationellen Biomarker-Entwicklung.
- Ermöglicht Kontinuität von der frühen Entdeckung bis zur präklinischen Validierung von Mechanismen neuronaler Schaltkreise.
- Unterstützt risikoadjustierte Entscheidungen über die Weiterentwicklung durch bereitgestellte prädiktive, multiscale neuronale Daten.
- Erleichtert die Identifizierung netzwerkebener Biomarker, die für neurologische Erkrankungen relevant sind.
Pipeline- und Workflow-Integration
Diese HD-MEA-Methodik integriert sich nahtlos von der frühen Entdeckung über die Leitstruktur-Identifizierung bis hin zur präklinischen Forschung und unterstützt sowohl Hypothesentests als auch die translationale Abstimmung von Biomarkern.
- Entdeckungsbiochemie: Bietet inhaltsreiche, räumlich-zeitliche Daten zur Aufklärung von Signalwegen und biologischen Entlastung.
- Screening: Bietet reproduzierbare, quantitative elektrophysiologische Ergebnisse zur Beurteilung von Verbindungen.
- Analysen: Ermöglicht fortschrittliche computergestützte Analysen, einschließlich Ereigniserkennung, Graphentheorie und klassifikationsbasierte maschinelle Lernverfahren.
- Translationale Forschung: Verbindet in-vitro- und ex-vivo-Modelle zur Validierung krankheitsrelevanter Systeme und Entdeckung von Biomarkern.
- Unternehmensweite Wiederverwendung: Schafft eine skalierbare, wiederverwendbare Plattform zur Untersuchung neuronaler Schaltkreise über verschiedene Programme hinweg.
Operative und unternehmerische Auswirkungen
- Wissenschaftlicher Wert: Erhöht die Vorhersagesicherheit und verringert die mechanistische Mehrdeutigkeit bei der Validierung zentralnervöser Zielstrukturen.
- Operativer Wert: Standardisiert die Erfassung und Analyse multimodaler neuronaler Daten über verschiedene Modelle hinweg.
- Strategischer Wert: Ermöglicht fundierte Go/No-Go-Entscheidungen und kapitaleffizientes Portfolio-Management.
- Portfolio-Wirkung: Unterstützt die risikoadjustierte Priorisierung und Weiterentwicklung zentralnervöser Wirkstoffe.
Durchführungsaspekte
- Erfordert Fachkenntnisse in Elektrophysiologie, computergestützter Neurowissenschaft und fortgeschrittener Datenanalyse.
- Benötigt Zugang zu hochauflösenden MEA-Systemen und einer leistungsfähigen Recheninfrastruktur.
- Erfordert die Standardisierung von Aufzeichnungs- und Analyseprotokollen über Teamgrenzen hinweg.
- Anwendbar sowohl auf Gehirnschnitte von Nagetieren als auch auf aus humanen iPSCs abgeleitete neuronale Kulturen.
- Die Signalauflösung und Biokompatibilität müssen für jedes Modellsystem optimiert werden.
Biopharma FAQs
Chapters in this video
0:00
Introduction
2:21
Ex‐Vivo Brain Slices Preparation from Mouse Brain Tissue for Studying Hippocampal‐Cortical and Olfactory Bulb Circuits
3:22
In‐Vitro Culture of Human‐Induced Pluripotent Stem Cells (iPSC) on High‐Density Microelectrode Array (HD‐MEA)
4:44
Ex‐Vivo Circuit‐Wide Recordings from Hippocampal‐Cortical and Olfactory Bulb Slices Using High‐Density Microelectrode Array (HD‐MEA)
6:15
Preparation of Human iPSC Recording Workspace and Network‐Wide Recordings on High‐Density Microelectrode Array (HD‐MEA)
7:05
Analysis of Ex‐Vivo Mouse Brain Slices and In‐Vitro Human iPSC‐Derived Neuronal Networks
