齧歯類の脳における同時fMRIと電気生理学
2010年8月19日
我々は、神経活動と血中酸素レベル依存（BOLD）MRI信号との関係の調査のためのプラットフォームを提供し、齧歯類の脳における同時機能的磁気共鳴イメージングと電気生理学的記録法を開発した。
こんにちは、ジョージア工科大学のエモリー大学のドローイング生物医学工学部の神経力学研究室の磁気レジデンシーイメージングのJIパンです。そして、私はガース・トンプソン、同じくマインドラボの出身です。今日は、げっ歯類の電気生理学とFMRIの同時測定の手順をお見せします。
私たちの研究室では、この技術を用いて、機能的MRI信号の神経基盤を研究しています。FMRIは、神経活動の変動に関連する血中酸素化の変化に敏感です。私たちは、MRIデータから神経信号の特定の特徴を抽出できるかどうかを判断しようとしています。
それでは始めましょう。まず、微小電極の注入操作からスタートします。まず、ISOフッ素麻酔をかけたラットを定位手術システムの所定の位置に固定します。
動物の頭のてっぺんから毛を剃り、目が乾燥しないように眼軟膏を塗ります手術を開始する前に、動物が十分に麻酔され、つま先のつま先をつまんでも反応を示さないことを確認してください。これは非生存手術です。毛皮を取り除いた後、頭蓋骨の上の筋肉と他の組織を分離し、焼灼器を使用して骨表面の出血をブロックします。
次に、小さなナイロンネジを骨にセットし、歯科用セメントを塗布して、正中線の前部V字型接合部近くの頭蓋骨表面に桟橋を準備します。橋脚は、埋め込まれた電極のシャフトの固定点として機能し、高さは約5ミリメートル、面積は3×5ミリメートルの正方形である必要があります。顕微鏡下の基部で、先端の細かい電気ドリルを使用して頭蓋骨を慎重に開き、4本の足の上に硬膜を露出させます。
各半球の一次体性感覚皮質での表現。各穴の直径は、bgma から横方向に 1 ミリメートル、前方 2 ミリメートル、横方向に約 1 ミリメートルの位置に配置する必要があります。次に、シリンジの針先を使用して、硬膜の小さな開口部を切ります。
電極を挿入する前に、血管の損傷を避けるように注意してください。切開部の近くに出血や滲出物が存在しないことを確認してください。手術前には、シャフトの長さが約4cm、インピーダンスが1〜5メガオームのガラス微小電極を準備する必要があります。
電極の毛細血管に人工CSFを充填し、定位アームを使用して各電極を後方から前方に約45度で斜めに脳に挿入し、開いた硬膜から約0.4ミリメートルのところに電極を挿入してから固定し、電気信号を確認します。ライズされた銀線の一方の端を人工CSFに傾け、もう一方の端をアンプへの入力リード線に接続します。開いた皮膚の裏側に皮下に取り付けられた銀色のワイヤーが参照電極として機能します。
電気信号を12キロヘルツのサンプリングレートで記録し、1000.1〜5キロヘルツのバンドパスフィルタリングと60ヘルツノッチのフィルタリングで増幅します。次に、手術領域を再確認し、出血や滲出が発生していないことを確認してから、歯磨き粉を塗って頭蓋骨の切除した皮膚と筋肉を交換します。歯磨き粉を使用すると、頭蓋骨の空気界面での感受性の不一致が減少するため、MR画像の品質が向上します。
次に、歯科用セメントで準備した電極シャフトに電極シャフトを取り付けます。歯科用セメントが硬化したら、動物をMRIクレードルに移し、所定の位置に固定します。体温、呼吸数、酸素化、心拍数など、研究の残りの部分で re の生理学的状態を監視します。
動物が所定の位置にあるときは、電極がコイルの中心から突き出た状態で、表面コイルを頭の上に置きます。クレードルの上部にある追加のアーチ型のハードカバーは、電極リードのサポートとして機能し、呼吸関連の動きを減らします。同時イメージングと記録に使用されるリード線は、パッシブシールドとして機能する導電性プラスチックで覆われています。
それらは、マグネットルームの外にあるアンプに到達するまで約5メートル伸びています。麻酔をかけた動物を磁石に移す前に、最後にもう一度電気信号を調べてください。電極を埋め込んだ状態で、イメージング手順全体を通して動物に麻酔をかけたままにしてください。
電気生理学とイメージングを同時に行う方法を見てみましょう。画像データは、9.4テスラの小動物MRIシステムで収集されます。まず、3面のスカウト画像を取得して、スライスをグラデーションで配置します。
エコーEPI研究。電極が埋め込まれている両側の4つの足の一次体性感覚領域を含む1つの冠状スライスを設定します。視野を 1.92 センチメートル、マトリックス サイズを 64 x 64 に、プレーン解像度を 300 x 300 ミクロンに、スライスの厚さを 2 ミリメートルに、緩和時間を 500 ミリ秒に、エコー時間を 15 ミリ秒に設定して、磁場シムの均質性を向上させます。
イメージングのセットアップが完了したときの高速マップソフトウェアによる関心のあるボリューム。同時録音とFMRIを開始できます。私たちは長い録音セッションを設定しました。
その後、画像取得を開始します。TTLパルスは、各画像取得の開始時に作成され、電気データをMRIスキャナーと簡単に同期できるように記録されます。実験が完了すると、ラットは安楽死させられます。
分析を開始する前に、データを前処理する必要があります。それがどのように行われるか見てみましょう。まず、MATLAB の電気生理学的記録から勾配アーティファクトを除去します。
スキャンによるノイズ構造は、まずすべてのTRセクションを平均化することで抽出できます。各セクションは、2つの連続するFMRI画像の間隔に対応します。この方法では、不飽和な記録セグメントのみが修正されます。飽和した各セグメントは、前の時点と時点の間を通る線に置き換えられます。
グラジエント誘発飽和後。その後、ノイズ除去録音は、FMRIタイムコースと同じ時間分解能を持つパワータイムコースに変換されます。すべての周波数帯域のスライディングウィンドウは、イメージングデータのFMRIデータのTRに一致するように0.5秒刻みで移動します。
頭部運動補正、画像スムージング、線形ドリフト除去など、標準的なFMRI前処理が実行されます。LFPの電力時間コースと各画像データの時間経過との間で相互相関分析が行われます。タイムラグを変化させることで、時間依存の相関を調べることができます。
次に、同時記録とイメージングの代表的な結果をいくつか紹介します。例として、組み合わせた手法を使用して、自発的な皮質活動中のLFPとFMRIボールド信号との関係を決定します。LFPの電力変動は、電極先端に近い小さな領域での大胆な信号変化と大きく相関しており、数秒の遅れがあります。
関心領域の時間経過は、LFP と遅延太字信号との間の時間の経過に伴う一貫した変動を示しています。実験中に電気生理学的記録とFMRIイメージングを同時に行う方法を紹介しただけです。各ステップで磁場と電気記録機器との間の干渉を最小限に抑えることを覚えておくことが重要です。
というわけで、これだけです。ご覧いただきありがとうございます、そしてあなたの実験に頑張ってください。
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概要
この記事では、げっ歯類の脳における同時機能的磁気共鳴画像（fMRI）と電気生理学的記録の方法を紹介します。この革新的なアプローチにより、研究者は神経活動と血中酸素レベル依存性（BOLD）MRIシグナルの関係を探ることができます。
主要な研究構成要素
科学の分野
- 神経科学
- 生体医工学
- 画像技術
背景
- 機能的MRIは血中酸素変化に敏感です。
- 神経活動はBOLDシグナルに影響を与えます。
- この関係を理解することで神経画像技術を向上させることができます。
- 同時記録により脳機能へのより深い洞察が得られます。
研究の目的
- 同時fMRIと電気生理学的記録の方法を開発すること。
- fMRIシグナルの神経基盤を調査すること。
- MRIデータから神経信号の特定の特徴を抽出すること。
使用した方法
- げっ歯類における同時fMRIと電気生理学的記録。
- 神経活動とBOLDシグナルの相関の分析。
- 高度な画像技術の利用。
- 制御された実験室環境での実験セットアップ。
主な結果
- 同時記録方法の成功的な実装。
- BOLDシグナルに関連する神経活動パターンの特定。
- 神経ダイナミクスと画像データの関係に関する洞察。
- この方法を通じた脳機能の理解向上の可能性。
結論
- 開発された方法は神経活動の研究を強化します。
- 脳機能を調査する新しいプラットフォームを提供します。
- 将来の研究はこれらの発見を基に複雑な神経相互作用を探ることができます。
よくある質問
Executive Industry Relevance
Simultaneous fMRI and intracortical electrophysiology in rodents enables direct interrogation of the neural correlates underlying BOLD signals, addressing a critical gap in translational neuroimaging. This integrated platform enhances predictive confidence in linking functional imaging readouts to underlying neuronal activity, supporting mechanistic de-risking at early discovery and preclinical stages. The approach provides a reusable foundation for validating imaging biomarkers and refining disease-relevant models in neuroscience-focused R&D portfolios.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Enables direct mapping of neural activity to imaging signals for mechanistic target validation.
- Supports biological de-risking by clarifying the relationship between electrophysiological events and BOLD responses.
- Improves predictive confidence in functional imaging as a translational biomarker.
- Facilitates portfolio triage by distinguishing true biological effects from imaging artifacts.
Screening & Assay Development
- Prepares validated rodent models for downstream imaging and electrophysiology workflows.
- Standardizes artifact-minimized data acquisition for reproducible quantitative outputs.
- Enables robust cross-modality assay development for compound evaluation in CNS pipelines.
- Supports scalability and platform reuse for diverse neuropharmacological studies.
Translational & Preclinical Research
- Aligns functional imaging readouts with disease-relevant neural activity for translational continuity.
- Enables risk-adjusted advancement decisions by linking preclinical imaging to mechanistic endpoints.
- Supports biomarker validation for CNS drug discovery and development.
- Provides predictive de-risking for imaging-based efficacy assessments.
Pipeline & Workflow Integration
This method bridges early discovery, lead identification, and preclinical validation by integrating functional imaging with direct neural readouts in rodent models.
- Discovery Biology: Supports hypothesis testing and pathway clarification by correlating BOLD signals with electrophysiological activity.
- Screening: Delivers reproducible, artifact-minimized quantitative outputs for assay readiness.
- Analytics: Provides synchronized, denoised time courses for robust cross-correlation and statistical analysis.
- Translational Research: Aligns imaging biomarkers with mechanistic neural endpoints for preclinical continuity.
- Enterprise Reuse: Establishes a reusable platform for multi-study, cross-program neuroimaging validation.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence and reduces mechanistic ambiguity in neuroimaging studies.
- Operational Value: Standardizes artifact mitigation and data synchronization for reproducibility and scalability.
- Strategic Value: Enables better go/no-go decisions and capital efficiency by validating imaging endpoints early.
- Portfolio Impact: Supports risk-adjusted prioritization and advancement of CNS assets.
Implementation Considerations
- Requires expertise in both small animal surgery and advanced neuroimaging techniques.
- Demands specialized instrumentation for simultaneous fMRI and electrophysiology with artifact mitigation.
- Necessitates cross-team standardization of data acquisition and preprocessing workflows.
- Adaptation across different rodent models may require protocol optimization for electrode placement and imaging parameters.
- Practical limitations include technical complexity and the need for robust noise removal algorithms.
