方法論記事

3Dスキャニング技術ブリッジングマイクロ回路とマクロスケールの脳画像を3D新規埋め込み重なりプロトコルで

DOI：

10.3791/58911

⸱

2019年5月12日

 ,  ,  , 
1Graduate School of Medicine and Faculty of Medicine, Kyoto University, 2Graduate School of Informatics, Kyoto University

この記事について

サマリー

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

本稿では、MRIによってイメージされた全脳解剖学のマクロ的な空間スケールと、ニューロン分布の顕微鏡空間スケールの2つの空間スケールを橋渡しする3Dスキャン技術を用いて実験的なプロトコルを紹介する。免疫組織化学染色および多電極アレイシステムおよび他の方法(〜10 μm)。

要約

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

人間の脳は、マルチスケールシステムであり、厚い白色物質繊維束に沿って世界的に流れるマクロ的な電気信号と、軸線とデンドライトに沿って伝播する顕微鏡的な神経スパイクの両方を持っています。両方のスケールは、人間の認知機能と行動機能の異なる側面を補完します。マクロスコピックレベルでは、MRIは現在の標準的なイメージング技術であり、最小の空間分解能ボクセルサイズは0.1~1 mm3です。また、顕微鏡レベルでは、以前の生理学的研究は、このようなボクセル内の不均一なニューロンアーキテクチャを認識していました。本研究は、3Dスキャン技術の技術進歩と生物科学研究をインターフェースすることにより、顕微鏡データをマクロスコピックマップに正確に埋め込む強力な方法を開発する。これまで3Dスキャン技術は、これまで工学や工業デザインに用いられてきたため、生きた脳細胞の自然なスパイクを維持しながら、マイクロコネトームを脳全体に埋め込むことが初めて目的としています。この目的を達成するために、まず、湿った反射面による画像に本質的に挑戦する生体生物から正確な3D画像を得るためのスキャンプロトコルを構築しました。第二に、我々は、より良い状態を維持し、脳組織内の活性ニューロンからより自然なニューロンスパイクを記録する重要な要因である生きている脳組織の劣化を防ぐために速度を維持するために訓練しました。2つの皮質表面画像は、2つの異なるイメージングモジュール、すなわちMRIおよび3Dスキャナ表面画像から独立して抽出され、驚くべきことに、ヒストグラムのモード値としてわずか50μmの距離誤差を示す。この精度は、細胞間距離の顕微鏡分解能に匹敵するスケールです。また、異なる個々のマウス間で安定である。この新しいプロトコル、3D新しい埋め込みオーバーラップ(3D-NEO)プロトコルは、この統合プロトコルによって導き出されたマクロスコピックと顕微鏡レベルを橋渡しし、包括的な接続アーキテクチャを研究するための新しい科学的知見を加速します(すなわち、マイクロコネクチョム)。

概要

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

様々な物理および生物学的組織における不均一なマルチスケールアーキテクチャは、一般的に1、2を見つけることができます。脳はまた、非常に不均一でマルチスケールのネットワーク組織3、4です。このようなネットワーク組織では、様々な認知機能がコード化され、サブミリ秒の時間分解能における神経集団の電気スパイクパターンの時間的変化を保持する。歴史的に、ニューロン間の複雑なネットワークは、150年以上前の5年前のサンティアゴ・ラモン・イ・カハルの染色技術を用いて詳細に観察された。活性ニューロンの集団挙動を観察するために、研究者は様々な記録技術6、7、8を開発し、最近の重要な技術の発展は、私たちが記録することを可能にしました同時にニューロンの膨大な数からの電気活動。さらに、このような機能的活動から、科学者は膨大な数のニューロン間の因果相互作用のネットワークを再構築することに成功し、複雑な相互作用のトポロジアーキテクチャを宣言しました 9.脳のマクロ的な観察はまた、多くの脳領域が複数のファイバーバンドルによって接続されているので、ネットワーク組織として脳全体を関連することを可能にします。マイクロコネクテムをグローバルな脳マップに埋め込むには、現在の技術の進歩の中で明らかな制限があり、この埋め込みプロトコルが非常に重要である理由です。ただし、埋め込みプロトコルの開発には多くの課題があります。例えば、純粋に孤立した脳領域における生きている局所神経回路の活動を観察するためには、インビトロ録音のために脳スライスを生成する必要があります。さらに、インビトロ録音のための脳スライスからの録音は、少なくとも2つの理由で重要な選択です。第一に、脳領域から1.5mm深く、高時間分解能(<1ミリ秒)で同時に多くの生きている個々のニューロンの活動を観察することは容易ではありません。第二に、局所神経回路の内部アーキテクチャを知りたいとき、交絡因子を排除するために、外部脳領域からのすべての入力を停止する必要があります。生成された脳スライスの方向と位置を特定するためには、これらの生成された脳スライスの空間位置を座標を使用して統合する必要があります。しかし、組織的な方法で脳のスライスを作るためにいくつかの体系的で信頼性の高い方法があります10,11.ここでは、統合プロトコルを提供するために、神経科学研究のための3Dスキャン技術を使用して、新しい共登録プロトコルが導入されています。このプロトコルは、マイクロスケールとマクロスケールを調整し、マルチエレクトロジカル配列(MEA)マイクロデータ12、13を埋め込み、抽出された脳の3Dスキャン表面を介してマクロスコピックMRI空間にデータを染色し、同様に非侵襲的に記録された脳。驚くべきことに、これはヒストグラムのモード値としてわずか〜50 μmの距離誤差を示した。その結果、MRI表面とスキャンされた3D表面との間の2つの表面間の最小距離のモード値は、6匹のマウスすべてに対してほぼ50μmであった。典型的なスライス幅は、約300μmのスパイク活性を記録した。

アクセスが制限されています。このコンテンツを表示するにはログインするか、トライアルを開始してください。

プロトコル

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

ここに記載されているすべての実験手順は、京都大学動物管理委員会によって承認されています。

1. 動物(1日目)

  1. メスのC57BL/6Jマウス(n=6、熟成3−5週間)を調出す。
    注:このプロトコルは、すべてのげっ歯類種に適用可能です。

2. MRI設定(1日目)

  1. ヒーターマットコントローラーを使用して37°Cに調整したヒーターマットの上に置かれたアクリル麻酔ボックスにマウスを入れます。
  2. イソムラン気化器、空気流量計、空気圧縮機で構成される麻酔システムを使用して、1.4 L/minの流量でボックスを流れる空気中のイソルランを2%でマウスに麻酔します。
  3. 麻酔の誘導後、MRI互換のクレードルにマウスを置きます。痛みを感じないかピンセットでマウスのつま先を切り取って麻酔が十分かどうかを確認します。
  4. ゆりかごを装備した歯バーとフェイスマスクでマウスの頭部を固定します。次いで、フェイスマスクを介して1.4 L/minで空気中の1%−1.5%のイソファルランで麻酔を維持する。
  5. サーミスタ温度プローブをマウスの直腸に挿入し、マウスの背面に感圧呼吸センサーを設置します。
  6. ゆりかごをMRI磁石の穴に移します。イソファラン濃度を約1%−1.5%に調整し、麻酔の安定した再現性の深さを確保します。体温がMRI実験の全期間中に33~35°Cと0.5~1.3Hzの間で呼吸速度を制御しているかどうかを監視し、小型動物の生理パラメータに対するモニタリングシステム(材料の表)を使用して専用ソフトウェア(材料の表)。
  7. 直腸温度の測定値を用いて、監視システムに搭載されたヒーターシステムから磁石ボアに供給される温風の温度を制御して体温を調節する。

3. MRI取得(1日目)

  1. 高解像度3D T2加重MRIスキャンの準備
    1. マウスの位置を確認するために、3つの直交(軸、冠状、矢状)平面で3つの磁気共鳴(MR)画像を取得します。
    2. これらの画像を参照して、マウスの脳の中心が共振器の中心と軸方向のグラデーションコイルの中心に配置するように、クレードルを動かしてマウスの位置を調整します。
    3. 共振器を調整し、静磁界均質性(シミング)と基本周波数を調整し、無線周波数(RF)電力を調整してMRIシステムを調整します。
    4. コロナと矢状の向きを持つ低解像度の 2D マルチスライス T2 加重 (T2W) 画像を取得します。これらの画像に基づいて、高解像度 3D T2W MRI スキャンの視野 (FOV) を決定します。
    5. FASTMAP 自動シム アルゴリズムを使用してローカライズされたシミングを実行します。FASTMAP プロトコルの場合は、脳全体をカバーする長方形領域を選択します。局所シミングの完了後、点分解分光法(PRESS)を用いて局所的な1Hスペクトルにより脳領域内のB0場不均一性を確認する。
    6. 低解像度の 3D T2W 画像を取得して、FOV の適切な位置、ラップアラウンド (エイリアス) アーティファクトの不在、および脂肪信号の効率的な抑制を確認することで、高解像度 3D T2W MRI のスキャン設定が適切であることを確認します。
  2. イメージングパルスシーケンス
    1. 上述の調製後、マウスの脳全体の高解像度3D T2W画像を取得し、リラクゼーション増強(RARE)配列を用いて迅速な取得を行う。
      注:本稿では、MRI実験を7T、210mm水平ボア、前臨床スキャナで行い、ランプ時間100μsで440mT/mの勾配系を備えた。RF励起および信号受信には、内径35mmの直交体共振器を使用した。MRIデータは専用の運用ソフトウェアで取得しました。本研究で用いられる3D RAREパルス配列の取得パラメータを表1にまとめた。

4. 実験ソリューションの準備(2日目)

  1. 氷冷切断溶液の500 mLを調製(2.5 mM KCl、1.25 mM NaH2PO 4、7 mM MgCl2、15mMグルコース、25mM NaHCO3、0.5mM CaCl2、11.6mMアスコルベート、3.1mM mmピルビン酸ナトリウム、および10M95% O2および 5% CO 2)を使用します。pH を 7.3−7.4 に調整します。
  2. 人工脳脊髄液の1L(ACSF;127 mM NaCl、2.5mM KCl、1.25mM NaH2PO 4、1mM MgCl2、15mMグルコース、25mM NaHCO3、および2mM CaCl2、95%O2および5%CO2で泡立た)を調出す。 pH を 7.3~ 7.4 に調整します。

5. 設備の準備(2日目)

  1. 6.6 cm2正方形、0.5 cmの厚さの磁石「リング」を準備し、最初に黒いテープを配置し、第二に、リング上の外科テープ(図1c-2)。この材料は、脳ブロックベース(BBB)と呼ばれ、氷のブロックに冷やしておきます。
    注:その後、テープはビブラートム用の脳ブロックを備えたスライスステーションに取り付けられます。正方形のリングは、2つの目的を満たすためにBBBの底ベースとして使用され、すなわち、3Dスキャンステーションからビブラートに脳ブロックをスムーズに移行し、スキャンステップで脳ブロックの高さを正確に測定します。
  2. 自動ターンテーブルでBBBを設定します。スキャナとターンテーブルの電源を入れます。画像処理ソフトウェアを起動します。
  3. すべての実験に先立って、カメラのキャリブレーションと、構造化光投影とデスクトップ型3Dスキャナの接続ターンテーブルを実行します。
    1. センタープロジェクター、2台のカメラ、ターンテーブルをオンにします。次に、ソフトウェアを開きます。ソフトウェアで[光のセットアップ]をクリックし、画像領域を100 x 80、グリッド番号を100 x 100として選択します。次に、カメラキャリブレーションは、次の4つのステップに従って開始します。
      1. プロジェクターのセットアップでは、キャリブレーションシートを机の上に置き、キャリブレーションシートの上にキャリブレーションボードを置き、測定領域の固定点をシートの中央に、方向を前面に調整します。プロジェクターとボードの距離を約200mmに調整し、2つのノブを固定するネジを緩め、ノブを回転させて2台のカメラの光感度とフォーカスを調整します。次に、[矢印]をクリックして次の手順に進みます。
      2. カメラの向きを合向するには、2 台のカメラ自体を固定するネジを緩め、位置と回転をキャリブレーション ボードの中心線、垂直線、プロジェクターから投影された黄色の十字と重なるように動かします。カメラを修正し、もう一度[矢印] をクリックします。すると、画面が暗くなります。
      3. カメラに焦点を合わせるには、ノブの固定ネジを緩めた後、光の感度を上げ、フォーカスを再び調整します。次に、[矢印]をクリックして次の手順に進みます。
      4. F 値と露出の度合い(カメラ)の場合は、赤い領域が消える場所のすぐ下に再度光の感度を調整します。次に、もう一度矢印をクリックし、[キャリブレーションの開始]をクリックし、[はい] を選択すると[光学式設定が終了しましたか?
    2. キャリブレーションを初期化するをクリックし、ピクセル値が 0 ~ 255 の間で正規化されているかどうかを確認します。次に、[続行]をクリックします。
    3. 推奨される位置に従って、スキャナとキャリブレーションボードの9つの異なる相対角度の画像を記録し、キャリブレーションプロセスを確認した後に終了し、最後に、キャリブレーションの更新をクリックします。
    4. キャリブレーションボードをターンテーブルと交換し、ターンテーブルキャリブレーションをクリックします。
      注:これで、すべてのキャリブレーションが完了しました。

6. 脳表面スキャン、スライス、MEA記録(2日目)

  1. 1%−1.5%のイソファランでマウスを麻酔し、マウスを首を切り落とす。メスを使用して皮膚を開き、頭蓋骨を露出させます。
  2. 外科用ナイフを使用して矢状縫合に沿って麻酔マウスの頭皮をカットし、外科ハサミを使用して、ラムダポイントからブレグマの少し前のポイントに対角方向に頭蓋骨をカットします。その後、曲面ピンセットを使用して脳から頭蓋骨をそっと剥がします。
  3. へらを使って脳を持ち上げ、氷冷切断液(ステップ4.1で調製)でペトリ皿(100mm x 20mm)に移します。ポンプの制御回転速度(〜4.0rpm)を有する外部ガス爆弾から95%O2および5%CO2を含む流気は、氷冷切断液中に小さな気泡を発生させる(図1a)。
  4. 1~2分後、表面が小麦粉のふるいで覆われたマイクロファイバー布の上に脳を置き、マイクロファイバー布を使って脳表面から流体を拭きます(図1b)。
  5. BBBのサンプルスタンドに背部の側面を持つ脳を置き、また自動ターンテーブルの中心にBBBを置く。
  6. 3D スキャン中に部屋を暗くし、ターンテーブルで 3D スキャンを実行します。3D スキャンが適切に機能するかどうかをテストするには、2 つのショット間の角度を 22.5、開始角度を 0、最終角度を 360 (図 1c-1)に選択して、3Dスキャンをクリックします。
  7. ペトリ皿に脳を移動し、約10sの切断溶液で脳を泡立てます。
  8. 外科用ナイフを使用して、冠状平面の中央の2つのブロックに脳を切断し、外科的へらを使用して平らな表面に2つの脳ブロックを穏やかに移動させます。
  9. インスタント接着剤を使用してBBBの脳ブロックを取り付け、マイクロファイバー布を再び使用して、1~2分以内に脳表面から液体を柔らかく慎重に拭きます。次に、3D スキャンをもう一度実行します (図 1c-2)。
  10. BBBの中心を覆う黒いテープを、ビブラートメの切断段階の中心に取り付けます(図1d)。
  11. 切断段階に切断液を注ぎ、ビブラートに切断段階を設定します。切断速度と振幅を調整します。2つの脳ブロックから2~5個のコロナスライス(厚さ300μm)を作ります。可能であれば、溶液を切削段階に保ちます(図1e)。
  12. ビブラートムのブレードホルダーにブレードを取り付け、速度に対して12.7mm/min、周波数に87~88Hz、スイング幅に0.8~1.0mmと設定することで、システムの切断速度、周波数、振動振幅を最適化します。慎重な切断が必要な場合は、レベル2-3に速度を遅くします。
  13. 脳のスライスを切断しながら、前部後座標、半球、およびその他の条件を含む形式でスライスされた座標を記録します (図 2c)。
  14. 厚いプラスチックピペットを使用して、あらかじめ温められた(〜34°C)ACSFで満たされたビーカーに脳スライスを静かに移し、約34°Cでビーカーにインキュベートします。この間、切断段階で残りの脳ブロックの3Dスキャンを行います(図1c-2)。
  15. 記録ユニットにMEAチップをセットします。2本のチューブを使用して、チップを蠕動ポンプに接続します。一方のチューブを使用して同じ ACSF を MEA チップに導き、もう 1 つのチューブを MEA チップから ACSF をガイドします。
  16. 2本のチューブの先端に接続された2本の針(0.60 mm x 19 mm)をMEAチップの壁の上部に取り付け、MEAチップの内壁に続く先端で位置を固定します。ACSF の流量を 4.1 rpm に設定します。
  17. 1時間が経過した後、厚いプラスチックピペットを使用してチップ上のスライスを移動し、柔らかいブラシを使用して位置を設定します。次に、ニューロン活動の記録処理を開始する(図2-d)。

7. 免疫組織化学染色(3日目と4日目)

  1. MEA記録が終了したら、リン酸緩衝生理食べ物(PBS)に4%パラホルムアルデヒド(PFA)で満たされた1.5 mLチューブにスライスを移します。4°Cで一晩インキュベートします。次いで、4%のPFA溶液を取り出し、合計5分間PBSでスライスを3倍に洗浄する。
    注:必要に応じて、スライスを20%ゼラチン/PBSに埋め込み、スライスを切除して50μmより薄くし、ビブラートムを使用します。
  2. 抗原検索液(10mMクチン酸ナトリウム、pH 6.0)を調記する。最後の洗浄からPBSを取り出し、抗原検索液を追加します。
  3. 電気サーモスポットで水を沸騰させ、ポットで〜95〜98°Cで20分間スライスしてチューブをインキュベートし、その後、自然な冷却を行います。
  4. 50 mMトリスバッファー生理食塩水を調製し、1% ナビスルボディ(1% ナビスルフィット-トリス溶液)を追加します。pH を 7.5 に調整します。その後、室温(〜20〜25°C)で5分間、1%のNaビスルフィットトリス溶液でスライスを洗浄します。
  5. 1%Naビスルフィット-トリス溶液に4%正常ヤギ血清および0.5%オクチルフェノールエトキシ酸塩を添加してブロッキング溶液を調製する。
  6. スライスでチューブから1%のNaビスルフィット-トリス溶液を取り出し、ブロッキング溶液を追加します。室温で2時間インキュベートする。
  7. 1%正常なヤギ血清と0.5%のトリトンX-100を1%Naビスルサイズトリス溶液に添加し、一次抗体を希釈することにより、一次抗体溶液を調製する。次の一次抗体の濃度を使用してください:マウス抗GAD67の1:800およびウサギの抗NeuNの1:500。
  8. スライスでチューブから1%のNaビスルフィット-トリス溶液を取り出し、一次抗体溶液を添加する。4°Cで一晩インキュベートします。
  9. 50 mMのトリスバッファリング生理食塩水を準備し、8.5 g/L NaCl(トリス-NaCl溶液)を追加します。pHを7.5に引き上げる。その後、スライスをトリスNaCl溶液(~20~25°C)で3倍に洗い、合計5分間洗います。
  10. 3%正常ヤギ血清と0.3%トリトンX-100をTris-NaCl溶液に添加し、二次抗体を希釈することにより、第2の抗体溶液を調製する。次の二次抗体の濃度を使用してください:ヤギの抗マウスの1:500とヤギの抗ウサギの1:500。
  11. スライスでチューブからTris-NaCl溶液を取り出し、二次抗体溶液を添加します。室温で2時間インキュベートします。その後、スライスをトリスNaCl溶液で3倍に洗い、合計5分間洗います。
  12. 小さなブラシを使用してスライド上にスライスを配置し、取り付けメディアとカバースリップを適用します。共焦点顕微鏡でスライドを調べます。スライスの表面の画像を撮ります(図2e)。

8. 皮質容積を抽出するMRIデータ処理

  1. フリーソフトウェアFSL (https://fsl.fmrib.ox.ac.uk/fsl/fslwiki/FslInstallation)をインストールします。セクション 3 で取得した MRI イメージを準備します。
  2. fslchfiletype NIFTI_PAIR_GZコマンドを使用してイメージ形式を変更します。fslcreatehdコマンドを使用して人間の脳と同じ大きさにするために脳画像を展開し、必要に応じて、オプション-setqformcode 1を使用してfslorientを使用して向きを変更します。この後、fslchfiletype NIFTI_GZを使用して元のファイル形式を回復します。正確なコマンドは次のとおりです。
    fslchファイルタイプ NFTI_PAIR [入力画像].nii.gz
    fslcreatehd 144 196 160 1 0.95 0.6 1.15 0 0 0 0 4 [入力画像].hdr.gz
    fslorient –setqformmcode 1 [入力画像].hdr.gz
    fslchファイルタイプ NIFTI_GZ [入力画像]
  3. FSLと入力して、FSL ソフトウェアを開きます。グラフィカルユーザーインターフェイス(GUI)からbetコマンドを使用して脳を抽出しますが、あまり剥がしません。次に、分画強度閾値、および初期脳表面球の中心の座標を慎重に制御する。最適な値は、個々のデータに対して異なります。
  4. ステップ 8.2 と同じ手順を使用して、脳イメージを元のマウスの脳サイズに変更します。正確なコマンドは次のとおりです。
    fslchファイルタイプ NFTI_PAIR [入力画像].nii.gz
    fslcreatehd 144 196 180 1 0.1 0.1 0.0 0 0 4 [入力画像].hdr.gz
    fslorient –setqformmcode 1 [入力画像].hdr.gz
    fslchファイルタイプ NIFTI_GZ [入力画像]
  5. flirtコマンドを使用してすべての脳画像をコアギストレーションし、fslmaths コマンドの-addオプションと-divオプションを使用して平均的な脳イメージを生成します。
    fslmaths [脳画像 1] – 追加 ... -追加 [脳画像 N] –div N [平均画像名] – odt float
  6. fslmathsコマンドの-thrオプションを使用して、平均的な脳をクリーナーにします。次に、個々のケースに適応する最適なしきい値を選択します。
    fslmaths [平均画像名] –thr [thr 値, 5000] [しきい値平均画像]
  7. 最後に、flirt コマンドを使用して、平均的な脳画像を個人の座標に再度再形成します。次に、かなりきれいに抽出された皮質を調出す(図2a)。
    注:残念ながら、嗅球と小脳を含むすべての脳の部分を覗き込むFSLソフトウェアの本質的な制限のために、MRI体積から再構築された脳表面に完全ではありません。

9. 皮質表面をストライプするMRI画像処理

  1. 別のフリーソフトウェア、3Dスライサー(https://download.slicer.org/)をダウンロードしてください。
  2. 3D スライサーのボリューム レンダリングモジュールとエディタ モジュールを使用して、抽出された脳の MR イメージを開きます([ファイル]をクリックし、セクション 8 に従って生成された[データの追加] を選択します)。
  3. モードをエディタからボリュームレンダリングに変更し、ターゲットボタンをクリックして、脳の画像を画面の中央に表示します。
  4. MR-T2ブレインモードを選択し、Shiftバーを動かしてしきい値を調整します。次に、ボリュームレンダリングからエディタに戻り、しきい値効果ボタンをクリックします。
  5. ラベル 41 を適用します。大脳皮質と.stlファイルとして脳表面データを保存します。次に、ファイル形式を.vtkから.stlに変更し、フォームをチェックしてファイルを保存します。

10. 3Dスキャンデータの前処理

  1. スキャンのシーケンス内の 8 つまたは 16 の異なる角度から撮影された 8 つまたは 16 個の画像間で自動共同登録を実行し、[位置合わせ] オプションに含まれるグローバル登録をクリックして、それらの間の小さな不一致を修正し、それらを統合します。異なる角度からスキャンを繰り返し、脳全体の表面を得る(図2b)。
    1. 異なる角度からスキャンした画像間の統合が成功しなかった場合は、[手動位置合わせ]をクリックし、固定画像と動画のペアを選択します。
    2. [開始]をクリックして、異なるイメージ内の 3 つまたは 4 つの共通点を選択して、イメージの手動配置を開始します。次に、[OK] をクリックします。 最適化アルゴリズムは、反復的に最も近いポイント (ICP) アルゴリズム10です。非線形変形は含まれません。
  2. すべての画像を選択し、[メッシュ生成]ボタンをクリックして、整列されたすべてのイメージ (ドット データセット) のメッシュを作成します。次に、[小さいアーティスティックオブジェクト] オプションを選択して、メッシュを最高解像度として取得します。次に、イメージを .stl バイナリとして、または ASCII 形式で保存します。

11. MRI表面と3Dスキャンサーフェスの共登録

  1. MRI サーフェスを開き、表面処理ソフトウェアを使用して 3D スキャン サーフェスとマージします。次に、手順 10.1.1 および 10.1.2 で説明した手順と同じ手順を使用して手動の位置合わせプロセスを実行します。次に、これらの共登録されたサーフェスイメージをもう一度保存します(図2a,b)。
    1. 必要に応じて、個々の表面データをクリーンアップし、例えば、脳領域を取り巻く小さなノイズを、特にMRIデータの場合は、特に3Dスキャンデータの場合は穴を埋めることによって除去する。
  2. 最後に、MATLABなどのデータ解析ソフトウェアを使用してサーフェスデータを開き、2つのサーフェス間の最小距離のヒストグラムを実行して評価します。

アクセスが制限されています。このコンテンツを表示するにはログインするか、トライアルを開始してください。

結果

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

MRI体積を剥離して生成される皮質表面間の距離と、抽出した脳の3Dスキャンから得られた表面を評価した。距離のヒストグラムのモード値はわずか 55 μm です (図3a)。さらに、距離がゼロに等しい点からヒストグラムを蓄積すると、累積値は〜300 μm(図3b)でサンプル総数の90%に達する。2つの表面間の距離の最終的なヒストグラムは、50 μmの周りの典型的なピークを示した。この値をマクロ的な観点から解釈すると、興味深いことに、精度、モード値~50 μm は、MRI のボクセルサイズ(図3a)、すなわち100 μmと予想される幾何学的制限に対応しています。この点は間接的に、MRIと3Dスキャンの間の重複するアルゴリズムICPが見事に機能し、MRIと3Dスキャンの両方のノイズレベルが低い値として抑制されたことを示唆している(図2a,b)14。

アクセスが制限されています。このコンテンツを表示するにはログインするか、トライアルを開始してください。

ディスカッション

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

我々は、2つの脳表面をより正確に重ねることによって、マクロスコピックと顕微鏡空間スケールを橋渡しする3D-NEOプロトコルと呼ばれる新しいプロトコルを開発した。もともと、2つの脳表面画像の正確な重なり合いを可能にし、生物から健康な神経活動を記録することを可能にするこのプロトコルを作成する際に2つの課題がありました。まず、脳の生物を傷つけることなく頭蓋骨から抽出した後、抽出した脳を取り巻く切断液を効果的に拭き取る必要があった(プロトコルのステップ6.2)。第二に、乾燥と時間遅延の第1および第3の条件は、生体の潜在的な負の要因であるため、脳抽出からスライス製剤までのすべてのステップを10-15分以内に終了することも必要でした。ニューロンがアクティブです。

このプロトコルを用いて脳活動を正常に記録する能力により、構造組織だけでなく、脳全体の地図上の機能的活動の調整も可能になりました。このプロトコルのもう一つの肯定的な側面は、BBBが調製されたので、スキャナからビブラートメの基部への較正がはるかにスムーズになったことです。

代表的な結...

アクセスが制限されています。このコンテンツを表示するにはログインするか、トライアルを開始してください。

開示事項

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

著者は何も開示していない。

謝辞

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

大学院医学系研究科医学情報工学科の皆さんのご支援に感謝し、高久和哲也教授、澤本信勝教授、ドリス・ザキアン先生のご支援に感謝申し上げます。コメント。本研究は、研究に対する助成金と、文部科学省の優秀若手研究者育成推進イニシアティブ(LEADER)プログラム(文部科学省)の支援を受けました。本研究におけるMRI実験は、京都大学大学院医学研究科医療研究支援センター小動物MRI部門で行われました。

アクセスが制限されています。このコンテンツを表示するにはログインするか、トライアルを開始してください。

材料

この記事で使用された材料の一覧
名前会社カタログ番号コメント
エアコンプレッサーキムラメディカルKA-100MRI用動物用調製
機 オールインワン蛍光顕微鏡キーエンスBZ-X710
麻酔ボックスバイオ研究センターRIC-01MRI
用動物用調製 麻酔システムアコマメディカルインダストリーNS-5000AMRI用動物調製
抗GAD67、クローン1G10.2Merk MilliporeMAB5406免疫染色用
クロライドnacalai tesque06729-55aCSF
塩化コリンnacalai tesque08809-45aCSF
湾曲鈍鉗子
処分メスKai10
D-PBS(-) CaおよびMgなし、液体 (10x)nacalai tesque免疫染色用
D(+)-グルコース和光049-31165aCSF
ゼラチンナカライ テスク16605-42再切手
ヤギ 抗マウス IgG (H+L) 高交差吸着二次抗体 Alexa Fluor Plus 488InvitrogenA32723染色用
ヤギ 抗ウサギ IgG (H+L) 高交差吸着二次抗体 Alexa Fluor Plus 555InvitrogenA32732免疫染色用
ヒーターマットバイオ研究センターHM-10MRI用動物用調製
ヒーターマットコントローラーバイオ研究センターBWT-100AMRI
用動物用調製 ヒーターシステムSA機器MR対応小動物用加熱システム
MRI用動物調製 イソフルランアッヴィMRI用動物調製
イソフルラン気化器アコマ メディカルインダストリーMKIIIaiMRI用動物調製
リニアスライサードサカネオ リニアスライサー MT
L(+)-アスコルビン酸ナトリウム 塩ワコー196-01252aCSF
マグネシウムクロライド六水和物ワコー135-00165aCSF
MaxOne シングルウェル MEAMaxWell Biosystems
金属スパチュラ
モニタリングシステムSAインスツルメンツモデル1025MRI用動物用調製物
モニタリングソフトウェアSAインスツルメンツPC-SAM V.5.12MRI用動物用調製 MRI
対応クレードルブルカーバイオスピンT12812MRI
MRIコイルBruker BioSpinT9988MRI
MRI操作ソフトウェアBruker BioSpinParaVision 5.1For MRI
Neo LinearSlicer MTD.S.K.NLS-MT
NeuN (D4G40) XP ウサギ mAb細胞シグナル伝達24307免疫染色用
正常ヤギ血清和光143-06561免疫染色用
塩化カリウム和光163-03545aCSF
ポリエチレングリコール モノ-p-イソoctylフェニル エーテルnacalai tesque12967-45免疫染色用
感圧式呼吸センサーSAインスツルRS-301MRI用動物製剤
前臨床MRIスキャナーブルカーBioSpin BioSpec70/20 USRMRI用
ピルビン酸ナトリウム塩ナカライテスク29806-54aCSF
SCAN in a BOXOpen Technologies srl
はさみ
ふるいbottleTIGERCROWN813Dスキャン用
SlowFade Gold 褪色防止剤InvitrogenS36937免疫染色用
塩化ナトリウム和光191-01665aCSF
リン酸二水素ナトリウム和光197-09705aCSF
炭酸水素和光191-01305aCSF
亜硫酸水素ナトリウムnacalai tesque31220-15免疫染色用
サーミスタ温度プローブSA機器RTP-101-B, PLTPC-300MRI用動物用調製
トゥースバーBruker BioSpinT10146MRI用動物調製
翼付き静脈注射針テルモSV-23CLK灌流用
1 mol/l-Tris-HCl 緩衝液ナカライ テスク35436-01免疫染色用
1 mol/l-塩酸nacalai tesque37314-15溶液のpH調整用
16%-パラホルムアルデヒド水溶液電子顕微鏡科学15710免疫染色用
カルシウム 免疫物 用動物用調製メンツ ナトリウム

参考文献

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Vogelsberger, M., et al. Properties of galaxies reproduced by a hydrodynamic simulation. Nature. 509 (7499), 177-182 (2014).
  2. Zhang, B., et al. Integrated systems approach identifies genetic nodes and networks in late-onset Alzheimer’s disease. Cell. 153 (3), 707-720 (2013).
  3. Sporns, O., Chialvo, D. R., Kaiser, M., Hilgetag, C. C. Organization, development and function of complex brain networks. Trends in Cognitive Sciences. 8 (9), 418-425 (2004).
  4. Shimono, M. Non-uniformity of cell density and networks in the monkey brain. Scientific Reports. 3, 2541(2013).
  5. DeFelipe, J., Jones, E. G. Cajal on the Cerebral Cortex: An Annotated Translation of the Complete Wrings. , Oxford University Press. (1988).
  6. Kandel, E. R., Schwartz, J. H., Jessell, T. M. Principles of Neural Science. , McGraw-Hill. New York, NY. (2013).
  7. Pine, J. A history of MEA development. Advances in Network Electrophysiology. Taketani, M., Baudry, M. , Springer. New York, NY. 3-23 (2006).
  8. Grienberger, C., Konnerth, A. Imaging calcium in neurons. Neuron. 73 (5), 862-885 (2012).
  9. Shimono, M., Beggs, J. M. Functional clusters, hubs, and communities in the cortical microconnectome. Cerebral Cortex. 25 (10), 3743-3757 (2014).
  10. Amunts, K., et al. BigBrain: An Ultrahigh-Resolution 3D Human Brain Model. Science. 340, 1472-1475 (2013).
  11. Ali, S., et al. Rigid and non-rigid registration of polarized light imaging data for 3D reconstruction of the temporal lobe of the human brain at micrometer resolution. NeuroImage. 181, 235-251 (2018).
  12. Kozai, T. D. Y., et al. Ultrasmall implantable composite microelectrodes with bioactive surfaces for chronic neural interfaces. Nature Materials. 11, 1065-1073 (2012).
  13. Kampasi, K., et al. Dual color optogenetic control of neural populations using low-noise, multishank optoelectrodes. Microsystems & Nanoengineering. 4 (1), 10(2018).
  14. Hellwig, B. A quantitative analysis of the local connectivity between pyramidal neurons in layers 2/3 of the rat visual cortex. Biological Cybernetics. 82 (2), 111-121 (2000).
  15. Bezgin, G., Reid, A. T., Schubert, D., Kötter, R. Matching spatial with ontological brain regions using Java tools for visualization, database access, and integrated data analysis. Neuroinformatics. 7 (1), 7-22 (2009).
  16. Holmgren, C., Harkany, T., Svennenfors, B., Zilberter, Y. Pyramidal cell communication within local networks in layer 2/3 of rat neocortex. The Journal of Physiology. 551 (1), 139-153 (2003).
  17. Boucsein, C., Nawrot, M., Schnepel, P., Aertsen, A. Beyond the cortical column: abundance and physiology of horizontal connections imply a strong role for inputs from the surround. Frontiers in Neuroscience. 5 (32), 1-13 (2011).
  18. Edelsbrunner, H. Surface reconstruction by wrapping finite point sets in space. Discrete and Computational Geometry - The Goodman-Pollack Festschrift. Aronov, J. P. B., Basu, S., Sharir, M. , Springer-Verlag. 379-404 (2003).
  19. Roland, P. E., et al. Human brain atlas: For high‐resolution functional and anatomical mapping. Human Brain Mapping. 1 (3), 173-184 (1994).
  20. Johnson, G. A., et al. Waxholm space: an image-based reference for coordinating mouse brain research. NeuroImage. 53 (2), 365-372 (2010).
  21. Evans, A. C., Janke, A. L., Collins, D. L., Baillet, S. Brain templates and atlases. NeuroImage. 62 (2), 911-922 (2012).
  22. Okabe, S. Brain/MINDS–a new program for comprehensive analyses of the brain. Microscopy. 64 (1), 3-4 (2015).
  23. Shimono, M., Hatano, N. Efficient communication dynamics on macro-connectome, and the propagation speed. Scientific Reports. 8 (1), 2510(2018).

アクセスが制限されています。このコンテンツを表示するにはログインするか、トライアルを開始してください。

再版と許可

このJoVE記事のテキストまたは図の再利用許可をリクエスト

許可をリクエスト

タグ

Brain ImagingMicroconnectome EmbeddingMRI CoregistrationCortical Surface AnalysisVibratome SectioningMultielectrode Array Recording3D Novel Embedding OverlapHistogram Distance MeasurementLiving Brain Tissue Preparation

関連記事