ニューロンスパイク活性を利用して神経生理学実験における閉ループ刺激を引き起こす
2019年11月12日
このプロトコルは、神経活動パターンによって引き起こされる閉ループ刺激のための電気生理学的システムを使用する方法を示す。異なる刺激デバイスに対して簡単に変更できるサンプル Matlab コードも提供されています。
この標準的な神経生理学的記録システムは、脳内の因果関係を研究するのに有用である閉ループ刺激を行うために使用することができる。このプロトコルは、コンピュータサイエンスの限られた専門知識を持つ神経科学者が、わずかなコストで様々な閉ループ実験を迅速に実施することを可能にする。クローズドループ実験は、基礎科学と研究にとってますます重要になってきています。
例えば、 複数のてんかん研究は、発作発症のニューロン刺激トリガーが発作の重症度を減らすための効果的なアプローチであることを示している。神経科学研究における閉ループ実験の採用を容易にするために、このプロトコルは、OPEN-ループ電気生理学的記録システムを閉ループシステムに変換するMATLABコードを提供する。閉ループ刺激のこの実装は、目覚めのラットで実証されています。
チーター6.4データ収集システムをインストールするには、チーターの取得システムと対話するライブラリを含むソフトウェアのウェブページを開き、SpikeSort-3Dをインストールします。NetCom 開発パッケージをインストールします。MATLAB アカウントにログインして、正しいライセンス、バージョン、およびオペレーティング システムを選択します。
次に、オンラインイベントトリガ用ライブラリをダウンロードし、ドキュメントMATLABフォルダにファイルを抽出します。データ取得の場合は、Cheetah ソフトウェアを開き、スパイク データを記録してテンプレート波形を入力します。数分後、データの取得を停止し、記録されたデータに対して SpikeSort を実行します。
次に、SpikeSort3-D を開き、ファイル メニューをクリックしてスパイク ファイルを読み込む 記録されたデータを含むフォルダーからスパイク ファイルを選択します。次に、クラスター メニューをクリックし、KlustaKwik を使用して自動クラスター化して実行します。閉ループ実験を実行するには、チーターでデータ収集を再開し、MATLABを開きます。
クローズドループを開きます。M をクリックし、[実行] をクリックします。または、コマンド ウィンドウで閉じたループを実行します。
記録フォルダーを参照し、最初の記録で定義されたスパイク情報を読み込むスパイク データ ファイルのいずれかを選択します。プロットされた波形の下にある適切なチェックボックスをクリックして、刺激を引き起こすニューロンを1つまたは複数選択します。[最小一致] テキスト ボックスに整数を入力して刺激をトリガーするニューロンの最小数を定義し、ウィンドウ テキスト ボックスに数値を入力して、異なる波形に一致するスパイクが共アクティブと見なされる時間枠を定義します。
次に、[送信] をクリックして、選択したニューロンのスパイクアクティビティに基づいてイベントのオンライントリガーを開始します。この代表的な実験では、ラットは行動実験の休憩中におなじみの休息場所であった植木鉢の上に休んだ。ここで、リアルタイムで取得したスパイク波形を表示する記録ソフトウェアとMATLABプログラムの代表的な同時実行が観察できる。
事前定義されたトリガークラスタからのスパイクが検出されると、波形はMATLAB図ウィンドウに太字の破線で表示され、トーンがトリガーされ、閉ループシステムが提供されます。この図では、人工スパイク発生時からトリガ信号を誘導する時間までの遅延を示す代表的なヒストグラムが示されている。動物を準備し、ソフトウェアをインストールした後、クローズドループ実験は、最初のデータ取得とスパイクが外部刺激を引き起こす閉ループ刺激の2つの主要な段階で構成されています。
このプロトコルはまた、脳内の情報処理に関する質問に対処するために重要である複数のニューロンの活性に基づいて刺激の治療を可能にする。このMATLABソリューションの利点は、様々な神経科学的な質問を調査するのに役立つ刺激を引き起こす活動パターンを定義する際の低コストと柔軟性です。
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概要
このプロトコルは、ニューロンの活動パターンに基づいた閉ループ刺激のための電気生理学システムの使用を実証します。これにより、コンピュータサイエンスの専門知識が限られていても、神経科学者は効率的かつコスト効果の高い閉ループ実験を行うことができます。プロトコルには、実装のためのサンプルMATLABコードが含まれており、覚醒ラットの記録を用いて、ニューラルスパイクと刺激の間のリアルタイムの相互作用を示しています。
主要な研究要素
科学の分野
- 神経科学
- 電気生理学
- 閉ループシステム
背景
- 閉ループ刺激は、脳における因果関係の研究に重要です。
- このアプローチは、特にてんかんの研究において、発作の重症度を軽減するのに役立ちます。
- このプロトコルは、神経科学におけるアクセスしやすい閉ループシステムの必要性に対応しています。
研究の目的
- 最小限のコストと専門知識で閉ループ刺激を実装する方法を提供すること。
- リアルタイムの刺激を通じて神経活動と反応の研究を促進すること。
- 研究者が脳の情報処理をよりよく理解できるようにすること。
使用された方法
- 研究では、閉ループ実験のための標準的な神経生理学的記録システムが使用されています。
- 覚醒ラットからの記録が生物学的モデルとして使用されました。
- MATLABコードがオープンループシステムのカスタマイズと変換のために提供されています。
- 主要なステップには、データ取得、スパイクデータのソート、および刺激パラメータの定義が含まれます。
- 閉ループ実験には、神経活動に基づくリアルタイムの刺激のトリガーが含まれます。
主要な結果
- このプロトコルは、複数のニューロンの活動に基づく刺激を可能にし、神経相互作用の理解を深めます。
- スパイクデータが外部刺激のトリガーに使用され、効果的な閉ループフィードバックを示しています。
- MATLABインターフェースを通じて神経活動のリアルタイム可視化が実現しました。
- 主要な発見は、MATLABベースのソリューションの柔軟性とコスト効率を強調しています。
結論
- この研究により、研究者は閉ループ刺激技術を容易に実装し採用できるようになります。
- この発見は、ニューロンのメカニズムと脳機能の理解を進めるための意味を持っています。
- 柔軟な刺激パターンは、様々な神経科学的質問への対応に貢献します。
よくある質問
Executive Industry Relevance
Closed-loop neurophysiological systems enable causal interrogation of brain circuits by linking neuronal activity patterns to real-time stimulation, supporting target validation and mechanistic de-risking in preclinical neuroscience. This MATLAB-based approach lowers technical barriers for implementing closed-loop designs, facilitating scalable and reproducible studies of neural information processing. The protocol supports early discovery workflows by providing a flexible, cost-effective tool for hypothesis-driven stimulation experiments in disease-relevant models.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Scientific Value: Enables interrogation of therapeutic hypotheses by triggering stimuli based on defined spiking activity of single or multiple neurons.
- Operational Value: Supports functional target validation through real-time causal manipulation of neuronal circuits in awake animal models.
- Predictive Value: Enhances confidence in target engagement by demonstrating stimulus-evoked neural responses under controlled, closed-loop conditions.
Screening & Assay Development
- Scientific Value: Prepares validated neuronal recording systems for downstream assay standardization by enabling precise, activity-dependent stimulation.
- Operational Value: Improves assay reproducibility through user-defined spike detection thresholds and coactivity windows for consistent stimulus triggering.
- Scalability: Facilitates platform reuse across experiments via modifiable MATLAB code adaptable to various stimulation devices and recording setups.
Translational & Preclinical Research
- Translational Continuity: Demonstrated in awake rats, supporting relevance to disease models and preclinical validation of neuromodulation strategies.
- Mechanistic De-risking: Allows study of information processing in the brain by treating stimuli based on multi-neuron activity patterns, reducing ambiguity in causal interpretations.
- Risk-Adjusted Advancement: Supports go/no-go decisions by providing quantitative, real-time feedback on neural responses to stimulation.
Pipeline & Workflow Integration
The method integrates into early discovery workflows by enabling hypothesis testing through real-time stimulation triggered by neuronal spiking activity, bridging electrophysiology and intervention studies.
- Discovery Biology: Supports pathway clarification and biological de-risking by allowing researchers to test causal relationships between defined neural activity patterns and downstream responses.
- Screening: Enhances assay readiness through reproducible spike-sorting and online event triggering based on user-defined neuronal clusters.
- Analytics: Provides quantitative dependent variable measurements such as spike-triggered stimulus timing and histogrammed response delays for comparative condition analysis.
- Translational Research: Connects to preclinical continuity via demonstration in awake rodents, supporting extrapolation to disease-relevant systems.
- Enterprise Reuse: Framed as a reusable capability due to open-source MATLAB code that can be adapted across labs and stimulation modalities without major reengineering.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Predictive confidence in target modulation, reduction of mechanistic ambiguity in neural circuit studies.
- Operational Value: Standardization, reproducibility, and low-cost implementation using widely available electrophysiology and MATLAB tools.
- Strategic Value: Better go/no-go decisions in target validation, capital efficiency, and reduced late-stage biological risk in neuromodulation programs.
- Portfolio Impact: Risk-adjusted prioritization of targets based on causal evidence from closed-loop stimulation experiments.
Implementation Considerations
- Requires expertise in electrophysiology, spike sorting, and basic MATLAB scripting for parameter configuration.
- Depends on instrumentation such as Neuralynx Cheetah system and compatible PC for real-time data acquisition and processing.
- Necessitates cross-team standardization of spike detection thresholds, coactivity windows, and min-match parameters for reproducible triggering.
- Involves adaptation considerations when applying to different model systems or stimulation modalities beyond tone or serial port outputs.
- Practical limitations include dependency on stable spike sorting and potential latency in real-time processing affecting temporal precision of stimulation.
