Recording and Analyzing Multimodal Large-Scale Neuronal Ensemble Dynamics on CMOS-Integrated High-Density Microelectrode Array

Brett Addison Emery; Shahrukh Khanzada; Xin Hu; Diana Kl&#252;tsch; Hayder Amin

doi:10.3791/66473

Registrazione e analisi della dinamica di ensemble neuronali multimodali su larga scala su array ...

JoVE Journal
Neuroscience

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JoVE Journal Neuroscience

Recording and Analyzing Multimodal Large-Scale Neuronal Ensemble Dynamics on CMOS-Integrated High-Density Microelectrode Array

Registrazione e analisi della dinamica di ensemble neuronali multimodali su larga scala su array di microelettrodi ad alta densità integrati in CMOS

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09:44 min

March 8, 2024

DOI: 10.3791/66473-v

Brett Addison Emery*¹, Shahrukh Khanzada*¹, Xin Hu*¹, Diana Klütsch¹, Hayder Amin^1,2,3

¹Group of "Biohybrid Neuroelectronics (BIONICS)",German Center for Neurodegenerative Diseases (DZNE), ²Faculty of Medicine Carl Gustav Carus,Technical University Dresden, ³Dresden Center for Intelligent Materials (DCIM),Technical University Dresden

Please note that some of the translations on this page are AI generated. Click here for the English version.

Overview

This study employs high-density multi-electrode arrays (HD-MEA) to examine the computational dynamics of large-scale neuronal ensembles in hippocampal and olfactory bulb circuits, as well as human neuronal networks. The integration of spatiotemporal activity recording and computational analysis enhances the understanding of complex neuronal interactions, providing insights into brain function and potential biomarkers for neurological disorders.

Key Study Components

Area of Science

Neuroscience
Electrophysiology
Neurotechnology

Background

Challenges in decoding neural information at scale.
Need for high-resolution recordings to study complex brain networks.
Focus on biocompatibility and signal resolution in neural technology.

Purpose of Study

To bridge the research gap in recording dynamics of larger-scale neuronal ensembles.
To enhance understanding of neural function in health and disease.
To develop a versatile experimental tool across different neuronal models.

Methods Used

High-density multi-electrode arrays (HD-MEA) for capturing neuronal activity.
Use of ex vivo mouse brain slices and in vitro human iPSC-derived neurons.
Protocol includes preparation, incubation, and recording procedures.
Emphasizes precise electrode positioning and signal acquisition parameters.

Main Results

The study captures and analyzes spatiotemporal neuronal activity effectively.
Identifies the intricacies of neuronal dynamics across different models.
Potential implications for understanding neuroplasticity and coding mechanisms.

Conclusions

This research demonstrates a significant advancement in recording techniques for neuronal behavior.
It highlights the enriched understanding of neural mechanisms and disorder implications.
Future work aims to connect molecular and functional insights across models.

Frequently Asked Questions

What are the advantages of using HD-MEA?

HD-MEA provides high spatial and temporal resolution for capturing neuronal activity, facilitating in-depth analysis of large-scale networks.

How is the ex vivo mouse brain slice prepared?

The preparation involves careful dissection, using a vibratome for slicing, and maintaining slices in recoverable conditions before experimentation.

What types of data are obtained from this method?

The method captures spatiotemporal activity data, allowing for the analysis of neuronal communication and interactions in different contexts.

Can the method be adapted for other neuronal types?

Yes, the protocol can be applied to various models, including human iPSC-derived neurons, enhancing versatility in research applications.

What are the limitations of HD-MEA?

Limitations may include challenges in achieving complete biocompatibility and variations in signal clarity based on the brain region being studied.

How does this research contribute to understanding neural disorders?

By elucidating neuronal dynamics, this research aids in identifying biomarkers and therapeutic targets for neurological conditions.

Qui, impieghiamo l'HD-MEA per approfondire le dinamiche computazionali di insiemi neuronali su larga scala, in particolare nell'ippocampo, nei circuiti del bulbo olfattivo e nelle reti neuronali umane. L'acquisizione dell'attività spazio-temporale, combinata con strumenti computazionali, fornisce informazioni sulla complessità dell'insieme neuronale. Il metodo migliora la comprensione delle funzioni cerebrali, identificando potenzialmente biomarcatori e trattamenti per i disturbi neurologici.

La nostra ricerca esplora le frontiere della tecnologia neurale integrando array di microelettrodi basati su CMOS ad alta densità per la decodifica della comunicazione neurale e delle reti di grandi dimensioni. Miriamo a rispondere a come le informazioni neurali su scale sono codificate in modo dettagliato, migliorando la nostra comprensione della funzione e della disfunzione cerebrale in salute e malattia. Navigando nella complessa area della ricerca sugli insiemi neuronali, affrontiamo sfide come il raggiungimento di una risoluzione precisa del segnale durante l'attività cerebrale e la garanzia della biocompatibilità dei nostri array di microelettrodi basati su CMOS.

Questi ostacoli sono fondamentali per catturare e interpretare con precisione il ricco arazzo dell'interazione neurale utilizzando registrazioni multimodali. La nostra ricerca affronta una lacuna critica nelle neuroscienze, la mancanza di un metodo completo per ricodificare e analizzare le dinamiche di un insieme neuronale su larga scala con un'elevata risoluzione spaziale e temporale. Questa lacuna ostacola la nostra comprensione delle complesse reti cerebrali e delle funzioni in salute e malattia.

Il nostro protocollo consente registrazioni multimodali, prive di etichette e ad alta risoluzione attraverso l'ippocampo, il bulbo olfattivo e i neuroni umani derivati da IPSC, fornendo uno strumento versatile per diversi esperimenti. Questo approccio unico facilita una comprensione senza precedenti delle dinamiche neuronali, colmando il divario di ricerca tra varie regioni cerebrali e sistemi modello, facendo progredire in modo significativo la nostra comprensione della funzione neurale e del disturbo. Gli sforzi futuri nel nostro laboratorio indagheranno in profondità i calcoli e le dinamiche neurali dai geni alle reti, con l'obiettivo di collegare le firme molecolari e funzionali nella salute e nella malattia.

Attraverso la bioelettronica avanzata e la tecnologia neurale, ci concentreremo sulla neuroplasticità, sulla codifica olfattiva, sullo sviluppo di strategie di intelligenza artificiale e di miglioramento della memoria per nuove terapie e interfacce cervello-macchina.

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