הקלטה וניתוח של דינמיקה של אנסמבל עצבי רב-מודאלי בקנה מידה גדול במערך מיקרואלקטרודות בצפיפות גבוהה משולב CMOS
8 במרץ 2024
כאן, אנו משתמשים ב- HD-MEA כדי להתעמק בדינמיקה חישובית של הרכבים עצביים בקנה מידה גדול, במיוחד בהיפוקמפוס, מעגלי פקעות ריח ורשתות נוירונים אנושיות. לכידת פעילות מרחבית-זמנית, בשילוב עם כלים חישוביים, מספקת תובנות לגבי מורכבות ההרכב העצבי. השיטה משפרת את ההבנה של תפקודי המוח, ועשויה לזהות סמנים ביולוגיים וטיפולים להפרעות נוירולוגיות.
המחקר שלנו בוחן את גבולות הטכנולוגיה העצבית על ידי שילוב מערך מיקרואלקטרודות מבוסס CMOS בצפיפות גבוהה לפענוח תקשורת עצבית ורשתות גדולות. אנו שואפים לענות על האופן שבו מידע עצבי על פני קני מידה מקודד בפירוט ייחודי, ולשפר את הבנתנו את תפקוד המוח ואת תפקוד לקוי בבריאות ובחולי. בניווט בתחום המורכב של מחקר האנסמבל העצבי, אנו מתמודדים עם אתגרים כגון השגת רזולוציית אות מדויקת בתוך פעילות מוחית, והבטחת תאימות ביולוגית של מערכי המיקרואלקטרודות מבוססי CMOS שלנו.
מכשולים אלה הם מרכזיים בלכידה ופירוש מדויקים של המארג העשיר של אינטראקציה עצבית באמצעות הקלטות רב-מודאליות. המחקר שלנו מטפל בפער קריטי במדעי המוח, היעדר שיטה מקיפה לקידוד מחדש וניתוח הדינמיקה של אנסמבל עצבי בקנה מידה גדול יותר עם רזולוציה מרחבית וזמנית גבוהה. פער זה מעכב את הבנתנו את רשתות המוח המורכבות ואת תפקודן בבריאות ובחולי.
הפרוטוקול שלנו מאפשר הקלטות רב-מודאליות, נטולות תוויות ורזולוציה גבוהה ברחבי ההיפוקמפוס, פקעת הריח ותאי עצב אנושיים שמקורם ב-IPSC, ומספק כלי רב-תכליתי לניסויים מגוונים. גישה ייחודית זו מאפשרת תובנה חסרת תקדים של דינמיקה עצבית, מגשרת על הפער המחקרי בין אזורי מוח שונים ומערכות מודל, ומקדמת באופן משמעותי את הבנתנו של תפקוד עצבי והפרעה. מאמצים עתידיים במעבדה שלנו יחקרו לעומק חישובים עצביים ודינמיקה מגנים לרשתות, במטרה לגשר בין חתימות מולקולריות ותפקודיות בבריאות ובחולי.
באמצעות ביואלקטרוניקה מתקדמת וטכנולוגיה עצבית, נתמקד בגמישות מוחית, קידוד חוש ריח, פיתוח AI ואסטרטגיות לשיפור הזיכרון עבור טיפולים חדשניים וממשקי מכונות מוח.
סקירה כללית
מחקר זה עושה שימוש במערכי אלקטרודות רב-נקודתיים בצפיפות גבוהה (HD-MEA) כדי לבחון את הדינמיקה החישובית של מקבצי נוירונים רחבי היקף במעגלי ההיפוקמפוס והפחית הריחית, וכן ברשתות נוירונים אנושיות. השילוב של הקלטת פעילות מרחבית-זמנית וניתוח חישובי משפר את ההבנה של אינטראקציות נוירונליות מורכבות, ומספק תובנות לגבי תפקוד המוח וסמנים ביולוגיים פוטנציאליים להפרעות נוירולוגיות.
מרכיבי מפתח של המחקר
תחום מדעי
- מדעי המוח
- אלקטרופיזיולוגיה
- נוירוטכנולוגיה
רקע
- אתגרים בפענוח מידע עצבי בקנה מידה רחב.
- צורך בהקלטות ברזולוציה גבוהה לחקר רשתות מוחיות מורכבות.
- התמקדות בתאימות ביולוגית וברזולוציית אות בטכנולוגיה עצבית.
מטרת המחקר
- לגישור על הפער המחקרי בתיעוד הדינמיקה של מאגרי נוירונים בקנה מידה גדול יותר.
- לשיפור ההבנה של התפקוד העצבי במצב בריאותי ובמצב מחלה.
- לפיתוח כלי ניסויי רב-תכליתי עבור מודלים נוירונליים שונים.
שיטות שנעשה בהן שימוש
- מערכי רב-אלקטרודות בצפיפות גבוהה (HD-MEA) ללכידת פעילות נוירונלית.
- שימוש בחתכי מוח של עכבר ex vivo ובנוירונים ממקור iPSC אנושי in vitro.
- הפרוטוקול כולל נהלי הכנה, אינקובציה והקלטה.
- דגש על מיקום מדויק של האלקטרודות ופרמטרים של רכישת אותות.
תוצאים עיקריים
- המחקר לוכד ומנתח ביעילות פעילות נוירונלית מרחבית-זמנית.
- מזהה את המורכבויות של הדינמיקה הנוירונלית במודלים שונים.
- השלכות פוטנציאליות להבנת נוירופלסטיות ומנגנוני קידוד.
מסקנות
- מחקר זה מדגים התקדמות משמעותית בטכניקות ההקלטה של התנהגות נוירונלית.
- הוא מדגיש את ההבנה המועשרת של מנגנונים עצביים והשלכות של הפרעות.
- עבודות עתידיות שואפות לקשר בין תובנות מולקולריות ופונקציונליות במודלים שונים.
שאלות נשאלות שכיחות
רלוונטיות תעשייתית למנהלים
מערכים של מיקרו-אלקטרודות המשולבים ב-CMOS בצפיפות גבוהה (HD-MEA) מאפשרים הקלטות רב-מודאליות ובקנה מידה גדול, חסרות תקדים, של דינמיקה של מקבצי נוירונים, ובכך תומכים בהפחתת סיכונים מכניסטית ובביטחון חיזוי בגילוי תרופות נוירו-פארמצבטיות. פלטפורמה זו מגשרת בין מערכות ex vivo למערכות in vitro, ומסייעת ברציפות תרגומית ובתיקוף יעילים של מטרות לקידום פורטפוליו של מערכת העצבים המרכזית (CNS). שילוב של אנליטיקה חישובית מתקדמת ממצב מתודולוגיה זו כשהיא מהווה יכולת ארגונית ניתנת לשימוש חוזר לגילוי סמנים ביולוגיים וחקירת מעגלים עצביים.
יישומים אסטרטגיים במחקר ופיתוח בביופארמה
גילוי מוקדם ותיקוף מטרה
- מאפשר מיפוי ברזולוציה גבוהה של פעילות מעגלים עצביים לצורך תיקוף של מטרות תפקודיות.
- תומך בהפחתת סיכונים מכניסטיים על ידי חשיפת השפעות ברמת הרשת של התערבויות מועמדות.
- מסייע בחקירה מונחית-השערות של מסלולים עצביים רלוונטיים למחלה.
- מספק נתונים כמותיים וניתנים לשחזור לצורך מיון ותיעדוף של פורטפוליו.
סריקה ופיתוח בדיקה
- מספק קריאות אלקטרופיזיולוגיות סטנדרטיות וללא סימון (label-free) במספר אזורי מוח ובמודלים תאיים שונים.
- מאפשר הקלטות רב-אתריות וניתנות להרחבה לצורך פיתוח תבחינים (assays) חסונים ומוכנות לסריקה.
- תומך בשחזור ובהשוואה צולבת של השפעות תרכובות על דינמיקת רשתות.
- מכין מערכות ביולוגיות שעברו תיקוף עבור תהליכי עבודה של סריקה פנוטיפית בהמשך.
מחקר תרגומי ופרה-קליני
- מבצע התאמה בין נתוני רשת עצבית המופקת מ-iPSC in vitro לבין מודלים של פרוסות מוח ex vivo לצורך פיתוח ביומרקרים תרגומיים.
- מאפשר רציפות משלב הגילוי המוקדם ועד לאישוש פרה-קליני של מנגנוני מעגלים עצביים.
- תומך בקבלת החלטות לגבי קידום מבוסס ניהול סיכונים באמצעות אספקת נתונים עצביים רב-קנימיים וניבויים.
- מסייע בזיהוי של ביומרקרים ברמת הרשת הרלוונטיים להפרעות נוירולוגיות.
שילוב תהליכי עבודה וצנרת עיבוד (Pipeline)
מתודולוגיית ה-HD-MEA זו משתלבת בצורה רציפה משלבי הגילוי המוקדמים דרך זיהוי מובילים (lead identification) ועד למחקר פרה-קליני, תוך שהיא תומכת הן בבדיקת השערות והן בהתאמה של ביומרקרים תרגומיים.
- ביולוגיה של גילוי: מספקת נתונים מרחביים-זמניים בעלי תוכן גבוה להבהרת מסלולים ולהפחתת סיכונים ביולוגיים.
- סריקה: מציעה פלטיים אלקטרופיזיולוגיים כמותיים וניתנים לשחזור להערכת תרכובות.
- אנליטיקה: מספקת ניתוחים חישוביים מתקדמים, הכוללים זיהוי אירועים, תורת הגרפים וסיווג מבוסס למידת מכונה.
- מחקר תרגומי: מגשרת בין מודלים in vitro ו-ex vivo לצורך תיקוף מערכות רלוונטיות למחלה וגילוי סממנים ביולוגיים.
- שימוש חוזר ארגוני: מבססת פלטפורמה ניתנת להרחבה ולשימוש חוזר לחקירת מעגלים עצביים בין תוכניות שונות.
השפעה תפעולית וארגונית
- ערך מדעי: מגביר את הביטחון החזוי ומפחית עמימות מכניסטית בתיקוף מטרות במערכת העצבים המרכזית (CNS).
- ערך תפעולי: מבצע סטנדרטיזציה של רכישת נתונים עצביים רב-מודאליים וניתוחם על פני מודלים מגוונים.
- ערך אסטרטגי: מאפשר קבלת החלטות מושכלות לגבי המשך או הפסקת הפיתוח (go/no-go) וניהול פורטפוליו יעיל מבחינת הון.
- השפעה על הפורטפוליו: תומך בתעדוף מותאם סיכון ובקידום של נכסי CNS.
שיקולי יישום
- דורש מומחיות באלקטרופיזיולוגיה, במדעי המוח החישוביים ובניתוח נתונים מתקדם.
- דורש גישה למכשור MEA בצפיפות גבוהה ולתשתית חישובית חסונה.
- מחייב סטנדרטיזציה בין-צוותית של פרוטוקולי ההקלטה והניתוח.
- ניתן להתאמה הן לפרוסות מוח של מכרסמים והן לתרביות נוירונליות המופקות מ-iPSC אנושי.
- יש למטב את רזולוציית האות והתאימות הביולוגית עבור כל מערכת מודל.
שאלות נפוצות בביו-פרמה
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
