Enregistrement et analyse de la dynamique d’ensemble neuronal multimodal à grande échelle sur un réseau de microélectrodes haute densité intégré au CMOS
8 mars 2024
Ici, nous utilisons la HD-MEA pour approfondir la dynamique computationnelle des ensembles neuronaux à grande échelle, en particulier dans l’hippocampe, les circuits de bulbes olfactifs et les réseaux neuronaux humains. La capture de l’activité spatio-temporelle, combinée à des outils informatiques, fournit des informations sur la complexité des ensembles neuronaux. La méthode améliore la compréhension des fonctions cérébrales, identifiant potentiellement des biomarqueurs et des traitements pour les troubles neurologiques.
Notre recherche explore les frontières de la technologie neuronale en intégrant un réseau de microélectrodes CMOS haute densité pour décoder la communication neuronale et les grands réseaux. Nous visons à répondre à la façon dont l’information neuronale à travers les échelles est codée avec des détails uniques, améliorant ainsi notre compréhension de la fonction cérébrale et du dysfonctionnement de la santé et de la maladie. En naviguant dans le domaine complexe de la recherche sur les ensembles neuronaux, nous sommes confrontés à des défis tels que l’obtention d’une résolution précise du signal au milieu de l’activité cérébrale et la biocompatibilité de nos réseaux de microélectrodes CMOS.
Ces obstacles sont essentiels pour capturer et interpréter avec précision la riche tapisserie de l’interaction neuronale à l’aide d’enregistrements multimodaux. Notre recherche comble une lacune critique en neurosciences, l’absence d’une méthode complète pour recoder et analyser la dynamique d’ensembles neuronaux à plus grande échelle avec une résolution spatiale et temporelle élevée. Cette lacune entrave notre compréhension des réseaux cérébraux complexes et de leur fonctionnement en santé et en maladie.
Notre protocole permet des enregistrements multimodaux, sans marquage et à haute résolution à travers l’hippocampe, le bulbe olfactif et les neurones humains dérivés de l’IPSC, fournissant un outil polyvalent pour diverses expériences. Cette approche unique permet une compréhension inégalée de la dynamique neuronale, comblant le fossé de la recherche entre diverses régions du cerveau et systèmes modèles, faisant progresser considérablement notre compréhension de la fonction et du trouble neuronaux. Les projets futurs de notre laboratoire étudieront en profondeur les calculs neuronaux et la dynamique des gènes aux réseaux, dans le but de relier les signatures moléculaires et fonctionnelles de la santé et de la maladie.
Grâce à la bioélectronique avancée et à la technologie neuronale, nous nous concentrerons sur la neuroplasticité, le codage olfactif, le développement de l’IA et des stratégies d’amélioration de la mémoire pour de nouvelles thérapies et interfaces cerveau-machine.
Aperçu
Cette étude utilise des réseaux multielectrodes à haute densité (HD-MEA) pour examiner la dynamique computationnelle d'ensembles neuronaux à grande échelle dans les circuits de l'hippocampe et du bulbe olfactif, ainsi que dans les réseaux neuronaux humains. L'intégration de l'enregistrement de l'activité spatiotemporelle et de l'analyse computationnelle améliore la compréhension des interactions neuronales complexes, fournissant des aperçus sur le fonctionnement cérébral et des biomarqueurs potentiels pour les troubles neurologiques.
Composantes clés de l'étude
Domaine scientifique
- Neurosciences
- Électrophysiologie
- Neurotechnologie
Contexte
- Difficultés à décoder l'information neuronale à grande échelle.
- Nécessité d'enregistrements haute résolution pour étudier les réseaux cérébraux complexes.
- Accent mis sur la biocompatibilité et la résolution des signaux en technologie neuronale.
Objectif de l'étude
- Combler le manque de recherches sur l'enregistrement de la dynamique d'ensembles neuronaux à grande échelle.
- Approfondir la compréhension du fonctionnement neuronal en santé et en pathologie.
- Développer un outil expérimental polyvalent applicable à différents modèles neuronaux.
Méthodes utilisées
- Des matrices multielectrodes haute densité (HD-MEA) pour capturer l'activité neuronale.
- Utilisation de tranches de cerveau de souris ex vivo et de neurones humains dérivés de cellules iPSC in vitro.
- Le protocole inclut les procédures de préparation, d'incubation et d'enregistrement.
- Met l'accent sur le positionnement précis des électrodes et les paramètres d'acquisition des signaux.
Résultats principaux
- L'étude capte et analyse efficacement l'activité neuronale spatiotemporelle.
- Identifie les complexités des dynamiques neuronales dans différents modèles.
- Implications potentielles pour la compréhension de la neuroplasticité et des mécanismes de codage.
Conclusions
- Cette recherche démontre un progrès significatif dans les techniques d'enregistrement du comportement neuronal.
- Elle met en évidence une meilleure compréhension des mécanismes neuronaux et des implications pour les troubles neurologiques.
- Les travaux futurs visent à relier les connaissances moléculaires et fonctionnelles entre différents modèles.
Questions fréquemment posées
Pertinence professionnelle pour l'industrie
Les matrices de microélectrodes intégrées CMOS à haute densité (HD-MEA) permettent des enregistrements à grande échelle, multimodaux et sans précédent des dynamiques d'ensembles neuronaux, soutenant la réduction mécanistique des risques et une confiance prédictive dans la découverte de médicaments neuropharmaceutiques. Cette plateforme établit un lien entre les systèmes ex vivo et in vitro, facilitant la continuité translationnelle et une validation solide des cibles pour le développement de portefeuilles en neurosciences. L'intégration d'analyses computationnelles avancées positionne cette méthodologie comme une capacité réutilisable au sein de l'entreprise pour la découverte de biomarqueurs et l'exploration des circuits neuronaux.
Applications stratégiques en recherche et développement en biopharmacie
Début de la découverte et validation de la cible
- Permet une cartographie à haute résolution de l'activité des circuits neuronaux pour la validation fonctionnelle de cibles.
- Prend en charge la réduction des risques mécanistiques en révélant les effets au niveau du réseau des interventions candidates.
- Facilite l'interrogation orientée hypothèse des voies neuronales pertinentes pour la maladie.
- Fournit des données quantitatives et reproductibles pour le tri et la priorisation de portefeuille.
Développement de tests et de criblages
- Fournit des signaux électrophysiologiques normalisés, sans marquage, provenant de plusieurs régions cérébrales et modèles cellulaires.
- Permet des enregistrements multipoints évolutifs pour un développement d'essais robuste et une préparation au criblage.
- Facilite la reproductibilité et la comparaison croisée des effets des composés sur la dynamique des réseaux.
- Prépare des systèmes biologiques validés pour des flux de travail de criblage phénotypique en aval.
Recherche translationnelle et préclinique
- Aligne les données de réseaux neuronaux dérivés de cellules souches pluripotentes induites in vitro avec des modèles de tranches de cerveau ex vivo pour le développement de biomarqueurs translationnels.
- Permet une continuité allant de la découverte précoce à la validation préclinique des mécanismes des circuits neuronaux.
- Soutient les décisions d'avancement ajustées au risque en fournissant des données neuronales prédictives et multiscales.
- Facilite l'identification de biomarqueurs au niveau du réseau, pertinents pour les troubles neurologiques.
Intégration du pipeline et du flux de travail
Cette méthodologie HD-MEA s'intègre de façon transparente depuis la phase initiale de découverte jusqu'à l'identification de candidats et la recherche préclinique, soutenant à la fois la vérification d'hypothèses et l'alignement de biomarqueurs translationnels.
- Biologie de la découverte : Fournit des données spatiotemporelles à haut contenu pour l'élucidation des voies biologiques et la réduction des risques biologiques.
- Écrantage : Propose des sorties électrophysiologiques reproductibles et quantitatives pour l'évaluation de composés.
- Analytique : Offre des analyses computationnelles avancées, incluant la détection d'événements, la théorie des graphes et la classification basée sur l'apprentissage automatique.
- Recherche translationnelle : Relie les modèles in vitro et ex vivo afin de valider des systèmes pertinents pour les maladies et de découvrir des biomarqueurs.
- Réutilisation en entreprise : Met en place une plateforme évolutive et réutilisable pour l'interrogation de circuits neuronaux transversaux à différents programmes.
Impact opérationnel et organisationnel
- Valeur scientifique : Accroît la confiance prédictive et réduit l'ambiguïté mécanistique dans la validation des cibles du SNC.
- Valeur opérationnelle : Standardise l'acquisition et l'analyse de données neuronales multimodales dans divers modèles.
- Valeur stratégique : Permet de prendre des décisions éclairées d'aller/arrêt et une gestion efficace du portefeuille en termes de capital.
- Impact sur le portefeuille : Soutient la priorisation et l'avancement des actifs du SNC ajustés au risque.
Considérations relatives à la mise en œuvre
- Nécessite une expertise en électrophysiologie, en neurosciences computationnelles et en analyses avancées de données.
- Exige un accès à un équipement MEA haute densité et à une infrastructure informatique robuste.
- Implique une standardisation interéquipes des protocoles d'enregistrement et d'analyse.
- Adaptable aux tranches cérébrales de rongeurs et aux cultures neuronales dérivées de cellules souches pluripotentes induites humaines.
- La résolution du signal et la biocompatibilité doivent être optimisées pour chaque système modélisé.
F.A.Q. sur la bio-industrie pharmaceutique
Chapters in this video
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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
