בחינת עיבוד הרשת המקומית באמצעות מגע Multi-אלקטרודה למינרית הקלטה
September 8th, 2011
נושא מהותי להבנת המעגלים קליפת המוח היא כיצד רשתות בשכבות קורטיקליים שונים לקודד מידע חושי. כאן אנו מתארים טכניקות אלקטרו ניצול רב מגע אלקטרודות למינרית להקליט יחיד יחידות הפוטנציאלים בשדה המקומי ומנתח הנוכחי לזהות שכבות בקליפת המוח.
המטרה הכוללת של הליך זה היא לתאר את המתודולוגיה שתאפשר לנו לבחון כיצד נוירונים בודדים ופוטנציאל שדה מקומי בשכבות קליפת המוח השונות של קליפת המוח הראייתית הראשונית. בקוד מידע חושי. ההליך מתחיל בתיאור בניית מערכת הכונן המיקרו הנשלטת על ידי מחשב והשימוש באלקטרודה למינרית מרובת מגעים להקלטה בקליפת המוח הראייתית הראשונית.
השלב הבא הוא לבצע פרדיגמת פוטנציאל תגובה מעוררת לאחר שהאלקטרודה קודמה לאזור המטרה במוח. בעקבות ניתוח צפיפות המקור הנוכחי משמש לזיהוי שכבות קליפת המוח על פי היפוך הקוטביות, בליווי תצורת מקור הסנכרון. השלב האחרון של ההליך הוא ביצוע מיפוי שדה קליטה וניתוח ההבדלים בפעילות העצבית בתגובה לגירוי חזותי.
בסופו של דבר, ניתן להשיג תוצאות המראות שינויים ספציפיים לשכבה בקידוד מידע חושי. היי, שמי שרה איגלמן ואני סטודנטית לתואר שני בבית הספר לרפואה של אוניברסיטת טקסס ביוסטון. היתרון העיקרי של טכניקה זו על פני שיטות קיימות כמו מערכי אלקטרודות מרובות, הוא שבדיקת U יכולה לתעד פעילות עצבית על פני מילימטרים רבים של קליפת המוח בו זמנית בחדירה אחת.
היי, שמי בריאן הנסן. אני סטודנט לתואר שני שעובד בבית הספר לרפואה של אוניברסיטת טקסס ביוסטון. שיטה זו יכולה לענות על שאלות מפתח בתחום מדעי המוח, ולחקור אם וכיצד מידע מעובד באופן ספציפי למינר.
כדי לבנות תחילה את מכלול כונן האלקטרודות, הרכיבו את הכלים והחלקים הדרושים, כולל צינורות המדריך, חוט המדריך, דרמל שלם, הגדר כלים וחלקים ובדיקת U. מדוד את צינורות ההנחיה כך שכאשר הם מחוברים למכשיר ההקלטה, הם ארוכים מספיק כדי לנוח על גבי הדורה מבלי לפגוע בה. לאחר מכן, לאחר מדידת עומק תא ההקלטה, חתוך את צינורות ההנחיה לאורך הנמדד של כחמישה עד שבעה סנטימטרים תוך חיתוך צינורות המדריך.
נסה לוודא שלא ייכנסו שברי מתכת לתוך הצינור. השתמש בחוט נוקשה קטן מהקוטר הפנימי של צינור ההנחיה כדי להסיר שברי מתכת בתוך הצינור. לאחר מכן, מקם את רשת השמות בבסיס השמות.
הדק את בורג המהדק ואת בורג הרשת. לאחר מכן זהה את אזור ההקלטה המעניין ומקם את מגדלי הכונן המיקרו מעל אזור זה. לאחר זיהוי אזור העניין, קדם את צינור ההנחיה דרך תחתית הרשת עד שהוא נמצא כמילימטר עד שני מילימטרים מחוץ לתא השם.
לאחר מכן, הרכיבו שני מהדקים על כל מגדל כונן מיקרו NA. מנוע מניע את המהדק העליון ואילו המהדק התחתון יכול להיות קבוע במקומו או רופף. המהדק העליון מחובר לצינור החיזוק של בדיקת ה-U.
חבר את התחתון clamp לצינור ההנחיה והחל כמות קטנה של דבק סופר כדי להדק את צינור ההנחיה במקומו. שני המהדקים מספקים יציבות ודיוק למערכת. יישר בזהירות את קצה בדיקת ה-U עם החלק העליון של צינור ההנחיה והעביר את בדיקת ה-U דרך צינור ההנחיה עד שתוכל לאבטח את המגדל לבסיס הראשי.
כוונן את מיקום המגדל עם בורג האגודל כך שלא יהיה מתח נוסף על בדיקת ה-U או צינור המנחה. הנח את מערכת השמות על בסיס הצילינדר וחבר את כבלי המנוע למגדלים המתאימים. אם משתמשים במספר מגדלים, קשרי רוכסן מקודדים בצבע משמשים כדי לסייע בהבחנה בין כבלי מנוע למגדלים, השתמש בתוכנת השם כדי להתחיל לקדם את בדיקת ה-U, או על ידי הגדרת מיקום יעד שמקדם אוטומטית את בדיקת ה-U למיקום זה או על ידי לחיצה מטה על ממשק תוכנת השם, קדם את בדיקת ה-U כך שלפחות 10 מילימטרים מהקצה יעברו דרך צינור ההנחיה מעבר לקצה השם חדר.
עקר את בדיקת ה-U על ידי הנחתה בתמיסת אלדהיד המופעלת בצד המטרו למשך 20 עד 30 דקות לפני הצמדת בסיס השם לתא ההקלטה המושתל. לאחר מכן, שטפו את בדיקת ה-U ואת בסיס השם באפס מים סטריליים. תוכנת השם מאתרת על ידי נסיגת בדיקת ה-U כך שהקצה נמצא ממש בתוך צינור ההנחיה בשם התוכנה.
לחץ על אפס כל העמדות. חבר את בסיס השם לתא ההקלטה המושתל והדק את כל ארבעת הברגים. לאחר מכן יישר את הבסיס לפי סיכה שנמצאת בצד תא ההקלטה.
הדק שוב את כל ארבעת הברגים וודא שבסיס השם מחובר היטב לתא ההקלטה. כדי להתכונן להקלטה מתקדמת, הגשושית U מקורקעת ונחשבת צפה על פי הוראות ההארקה וההתייחסות. זה מושג על ידי הנחת המגשר המחובר לחוט.
במחברים התחתונים ראש tages מאובטחים למחבר בדיקת U, ולאחר מכן כבלי המגבר מחוברים ומוארקים. הגשושית U מתקדמת בתחילה כמילימטר עד שני מילימטר בצורה מהירה וחזקה. הגדר את פרמטר המהירות בטווח של 0.1 עד 0.2 מילימטרים לשנייה, ואת שלב העומק ל-0.2 עד 0.3 מילימטרים.
ערכים אלה מבטיחים שבדיקת ה-U מסוגלת לנקב את הדורה בצורה נקייה ומהווה צעד ראשון חשוב בהקלטה. לאחר שעברו את הדורה, הפחיתו את המהירות ל-0.50 עד 0.1 מילימטרים לשנייה והפחיתו את שלב העומק ל-0.5 עד 0.1 מילימטרים. המטרה היא לקדם את בדיקת ה-U בצורה חלקה ואיטית ככל האפשר כך שלא תיפגע רקמה.
אחת האינדיקציות לכך שהגשושית נכנסה למוח היא שינוי במשרעת ה-LFP המלווה בהפחתה ברמת הרעש כדי לוודא שהאלקטרודה משתרעת על כל שכבות קליפת המוח, למדוד את השינוי במשרעת בתגובה לגירוי ההבזק הלבן בשדה המלא. השינויים במשרעת ה-LFP לאורך זמן עומדים בבסיס ניתוח פוטנציאל התגובה המעורר. ניתוח זה מספק את הבסיס לזיהוי שכבות קליפת המוח לזיהוי השכבות בקליפת המוח.
מדוד את פוטנציאל התגובה המעורר במהלך משימת קיבוע פסיבית תוך חשיפת הנושא למסך שחור בשדה מלא שמהבהב בלבן למשך 100 אלפיות השנייה ולאחר מכן חוזר לשחור. רצף זה מהווה ניסיון אחד, שחוזר על עצמו 200 פעמים. מעבד הרכישה הרב-ערוצי שומר את כל אותות הנתונים הרציפים ישירות למחשב ההקלטה באמצעות לוח PCI לאומי של אינסטרומנטס.
לאחר שמירת הנתונים, התחל לעבד את האותות לניתוח צפיפות המקור הנוכחי. השתמש ביישור FP לתיקון התוכנה המסופק על ידי Plex כדי לתקן את עיכובי הזמן באותות ה-LFP המושרים על ידי המסננים בשלבי הראש ובלוחות ההגברה המוקדמת. בשלב זה, הנתונים מועברים ל-MATLAB עם נוירו-אקספלורר.
כל ערוץ LFP מסונן באמצעות מסנני מעביר גבוה ונמוכים סטנדרטיים עם תדרי חיתוך של 0.5 הרץ ו-100 הרץ. לאחר סינון כל מגע אלקטרודה, זהה כל ניסוי וממוצע על פני ניסויים כדי לקבל את סדרת הזמן הממוצעת של LFP עבור כל מגע אלקטרודה, ולאחר מכן ארגן כל מגע למטריצה עם משרעת LFP כפונקציה של זמן, הפעל את ארגז הכלים של ICSD ב-MATLAB על ידי הקלדת פלוטר CSD בסביבת העבודה. בהתחשב בכך שתדירות הדגימה של הנתונים הרציפים היא קילו-הרץ אחד, הגדר את פרמטר ה-DT לאלפית שנייה אחת.
לאחר מכן, הגדר את ערך המוליכות בקליפת המוח ל-0.4 סימנס למטר, מה שמתקרב לצפיפות המקור הנוכחית ביחידות של עמיתים ננו למילימטר מעוקב, ושנה את מיקום האלקטרודות כווקטור של 0.1 בצעד של 0.1 עד 1.6, שהוא המספר הכולל של המגעים. לאחר הוספת כל הפרמטרים, לחץ על הפעל פעולה זו. הצג את פרופיל ה- CSD בממשק ה- plotter של CSD והדבק אותו באיור חדש.
ניתן להשתמש בפונקציות נפוצות ב-MATLAB כגון תמונה SC כדי להתוות את פרופיל השכבה וניתן ליישם אלגוריתמי החלקה שונים ושגרות נורמליזציה לייצוג נתוני ה-CSD והשוואת זיהוי השכבה על פני שעות והפעלות. כדי לזהות תחילה את היפוך הקוטביות המלווה בתצורת מקור הכיור בבסיס שכבה ארבע, ודא את נוכחותו של כיור ראשוני בשכבה הגרגירית. באמצעות פרופיל ה-CSD הלמינר, אתר את הקוטביות השלילית המונעת על ידי הכיור בעלילת ה-CSD.
ואז חשב את מרכז המסה של הכיור הגרגירי. OID מתקבל מהניתוח המורכב ממספר איש הקשר והזמן שבו הסנכרון היה הגדול ביותר. המגע עם ה-syn Centro משמש כהתייחסות לשכבה הגרגירית באפס מיקרומטר.
נתח את כל אנשי הקשר מעל ומתחת להפניה וקבץ אותם לאחת משלוש שכבות אפשריות. סופרה, גרגירית, גרגירית ואינפרא גרגירית מאמתים את הכיור הגרגירי על ידי ערבוב מיקומי האלקטרודות, ומשאירים את התחום הטמפורלי ללא שינוי. לאחר הדשדוש, מטריצת CSD מחשבת את ניתוח ה-OID.
שוב, דשדוש מגע אלקטרודה כפונקציה של עומק קליפת המוח אמור להרוס כל ספציפיות למינרית. כדי למצוא שדות קליטה, התחל בהצגת גירוי מתאם הפוך על הצג שבו נמצאים שדות קליטה פוטנציאליים. הגירוי מורכב מארבעה דירוגי אוריינטציה ב-45, 0, 90 ו-135 מעלות.
בצע ניתוח אשכולות על מפות קצב הירי כדי לאתר את שדה הקליטה. ראשית, חשב את מיקומי קצב הירי המקסימלי ואת המרכז שלהם עבור כל עיכוב זמן. לאחר מכן חשב את המרחקים בין המרכז למיקומי קצב הירי המקסימליים הללו.
חשב מפות של קצבי ירי בכל מיקום מרחבי עבור עיכובי הולכה בין 40 ל-120 אלפיות השנייה במרווחים של חמש אלפיות השנייה עבור כל נוירון בנפרד. מצא את המרחק הכולל בין ה-OID לנקודות קצב הירי המקסימליות שמסביב בכל עיכוב הזמן. שדה הקליטה הוא בעיכוב הזמן שממזער את המרחק הזה.
ברגע שנמצא שדה קליטה לכל תא יש גירוי מתאם הפוך גדול יותר מכל מיקומי שדה הקליטה החופפים את כל שדות הקליטה באוכלוסייה המתועדת. ניתן להשתמש בתרשים קצב ירי בזמן אמת כדי לקבוע אם זוהו מיקומי שדה הקליטה הנכונים. לבסוף, מיין טפסי גל ספייק באמצעות תוכנית המיון הלא מקוונת של plex on המיישמת אשכולות צורות גל על סמך פרמטרים כגון מרכיבי העיקרון ספייק, רוחב עמק ומאפייני שיא.
הקפד להסיר יחידות איתות שמשנות את התגובות בפתאומיות ולשמור רק יחידות עם קצב ירי יציב לניתוח נוסף המוצג כאן. דוגמה להמחשת ניתוח CSD בלוקליזציה של שכבות קליפת המוח על פני עומק קליפת המוח כפונקציה של זמן, המיקום של שכבות סופר גרגיריות, גרגיריות ותת-גרגיריות נשאר יציב גם ארבע שעות לאחר תחילת ההקלטה. מעקבי ה- CSD מייצגים את הממוצע של אנשי הקשר שהוקצו לשכבה נתונה.
בדוגמה זו, השכבה הגרגירית עוברת ירידה ברורה במשרעת CSD בכ-50 אלפיות השנייה. ניתוח קריטי נוסף בעת השימוש באלקטרודה הלמינרית הוא זיהוי מדויק ומיקום שדה הקליטה של הנוירונים. מקורן של עלילות אלה הוא נקודת הקיבוע, שהיא עיגול לבן קטן המוצג במרכז על מסך מחשב שחור.
הצבע בחלקות אלה מייצג את קצב הירי של כל נוירון בתגובה לגירוי דינמי של מתאם הפוך. איור זה מייצג שתי דוגמאות לצורות גלי ספייק מבודדות באותו ערוץ. ניתוח אשכולות בוצע על ידי שימוש בניתוח רכיבים עיקריים ומאפייני צורת גל ספייק.
צורות גל הספייק הממוצעות מוצגות בקו מלא. סטיות תקן מוצגות בקו מקף. בזמן ניסיון הליכים אלה, חשוב לזכור להתקדם בזהירות ולאפשר מספיק זמן למוח להתייצב מספיק לאחר ההתקדמות.
בדרך כלל אנו מתחילים להקליט כ-30 עד 45 דקות לאחר ההתקדמות האחרונה בעקבות הליך זה. ניתן להשתמש בטכניקות ספקטרליות אחרות כגון LFP Power וסנכרון שדה ספייק כדי לחקור את מבנה הרשת בתוך ובין שכבות קליפת המוח.
View the full transcript and gain access to thousands of scientific videos
סקירה
מאמר זה מתאר מתודולוגיה לבחינת האופן שבו נוירונים בודדים ופוטנציאלים שדה מקומיים בשכבות קליפת המוח השונות של קליפת המוח החזותית הראשית מקודדים מידע חושי. השימוש באלקטרודות למינריות רב-מגע מאפשר הקלטות אלקטרופיזיולוגיות מפורטות.
מרכיבי מחקר מרכזיים
תחום המדע
- נוירומדע
- אלקטרופיזיולוגיה
- מעגליות קליפת המוח
רקע
- הבנת מעגליות קליפת המוח היא חיונית לפרשנות עיבוד המידע החושי.
- שכבות קליפת המוח השונות עשויות לקודד מידע חושי בדרכים שונות.
- טכניקות אלקטרופיזיולוגיות מספקות תובנות לפעילות עצבית.
- אלקטרודות למינריות רב-מגע מאפשרות הקלטות מדויקות משכבות קליפת המוח השונות.
מטרת המחקר
- לחקור כיצד נוירונים בודדים מגיבים לגירויים חזותיים.
- לאנליזה פוטנציאלים שדה מקומיים על פני שכבות קליפת המוח השונות.
- לזהות שכבות קליפת המוח באמצעות ניתוח צפיפות מקור זרם.
שיטות ששימשו
- בניית מערכת מנוע מיקרו מבוקרת מחשב.
- שימוש באלקטרודות למינריות רב-מגע להקלטה.
- פרדיגמת פוטנציאל תגובה מושהית להערכת פעילות עצבית.
- מיפוי שדה קולטנים לניתוח תגובות לגירוי חזותי.
תוצאות עיקריות
- זיהוי שכבות קליפת המוח על סמך היפוך קוטביות.
- הבדלים בפעילות עצבית בתגובה לגירויים חזותיים נצפו.
- תובנות כיצד מידע חושי מעובד בקליפת המוח החזותית הראשית.
- הוכחת האפקטיביות של טכניקת האלקטרודה הלמינרית רב-מגע.
מסקנות
- המתודולוגיה מאפשרת בחינה מפורטת של פעילות שכבות קליפת המוח.
- הממצאים תורמים להבנת קידוד המידע החושי.
- טכניקות אלקטרופיזיולוגיות הן חיוניות למחקר מדעי העצב.
שאלות נפוצות
Executive Industry Relevance
Understanding laminar-specific neural encoding in cortical circuits provides mechanistic insights for target validation in neuroscience drug discovery. This method enables precise dissection of layer-specific signal processing, supporting hypothesis testing of cortical targets involved in sensory perception and neurological disorders. By resolving microcircuit dynamics, it enhances predictive confidence in target engagement and pathway modulation strategies.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Scientific Value: Interrogates laminar-specific neuronal responses to assess target engagement within defined cortical microcircuits.
- Operational Value: Enables functional validation of targets by linking molecular manipulation to layer-resolved electrophysiological outputs.
- Predictive Value: Supports mechanistic de-risking by clarifying whether a target modulates supragranular, granular, or infragranular processing streams.
Screening & Assay Development
- Assay Readiness: Generates standardized, laminar-resolved LFP and multi-unit activity readouts for compound screening in disease-relevant cortical models.
- Quantitative Output: Provides current source density (CSD) profiles as a layer-specific biomarker of synaptic current flow and network activation.
- Reproducibility: Enables consistent electrode positioning across sessions via ERP and CSD-guided targeting, supporting longitudinal pharmacological studies.
Translational & Preclinical Research
- Disease Relevance: Applicable to models of cortical dysfunction where laminar disruption is implicated, such as in schizophrenia or Alzheimer’s disease.
- Translational Continuity: Bridges in vitro target effects to in vivo laminar network phenotypes, supporting biomarker-aligned target selection.
- Risk-Adjusted Advancement: Informs go/no-go decisions by revealing whether a compound alters pathogenic laminar signaling patterns.
Pipeline & Workflow Integration
The method integrates into early discovery workflows by enabling target validation through laminar-specific functional readouts, preceding lead optimization and preclinical efficacy testing.
- Discovery Biology: Supports hypothesis-driven interrogation of cortical targets by isolating layer-specific neural responses to pharmacological or genetic perturbations.
- Screening: Delivers assay-ready, reproducible electrophysiological profiles across cortical layers for evaluating compound effects on network excitability.
- Analytics: Generates CSD and ERP metrics that quantify transmembrane current flow and evoked potential dynamics as objective measures of target modulation.
- Translational Research: Connects molecular target engagement to laminar circuit function, enabling biomarker-informed extrapolation to disease models.
- Enterprise Reuse: Establishes a scalable platform for cross-project laminar profiling in cortical target programs.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Reduces mechanistic ambiguity by resolving whether target effects originate in specific cortical layers or cell types.
- Operational Value: Standardizes laminar targeting via CSD-guided electrode placement, enhancing inter-experiment and cross-site reproducibility.
- Strategic Value: Improves target selection confidence by linking modulation to defined laminar processing pathways, reducing late-stage attrition due to unexpected circuit effects.
- Portfolio Impact: Enables risk-stratified prioritization of targets based on their demonstrated influence on canonical cortical microcircuits.
Implementation Considerations
- Requires expertise in electrophysiology, surgical implantation, and extracellular signal processing.
- Dependent on precision microdrive systems, multi-contact laminar electrodes, and amplifiers with sufficient spatial and temporal resolution.
- Necessitates standardized protocols for ERP elicitation, CSD computation, and receptive field mapping to ensure laminar targeting consistency.
- Adaptation across species or disease models may require adjustments in electrode depth, conductivity assumptions, and stimulus parameters.
- Limited by the need for acute or chronic preparations with stable cortical access and signal quality over recording sessions.
Biopharma FAQs
Chapters in this video
0:05
Title
1:44
NAN Microdrive Construction
3:38
U-Probe Sterilization
5:00
Advancing the U-Probe for Recording
6:33
Identifying and Verification of Cortical Layers
9:56
Receptive Field Mapping and Identification of Individual Neurons
11:50
Representative Results for Local Network Processing
13:08
Conclusion
