2020年7月9日
このプロトコルは、吸光度の電圧依存性色素とフォトダイオードアレイを用いた非トランスジェニック無脊椎動物種における単細胞分解能を用いたニューロン集団活性をイメージングする方法を提示する。このアプローチにより、迅速なワークフローが可能になり、イメージングと解析を1日にわたって追求できます。
この記事では、フォトダイオードアレイと電位感受性色素を使用して、多数のニューロンからの活動電位を同時に記録する方法について詳しく説明します。神経活動のカルシウムイメージングが間接的であるのに対し、私たちが使用する電位感受性色素は、シャープな電極記録と直接同様の活動電位を記録しますが、同時に多くのニューロンにまたがって記録します。当社の光学イメージングワークフローは、さまざまな非トランスジェニック無脊椎動物系や脊椎動物系において、単一ニューロンと単一活動電位分解能でネットワーク活動を迅速に可視化するように適応させることができます。
さらに、私たちのプロトコルの手順をデモンストレーションするのは、私の研究室のEvan Hillです。まず、40グラムのAplysia californica動物に麻酔をかけ、ワックスで裏打ちされた解剖皿に腹側を上にして固定します。解剖ハサミを使用して、足の最も前方の範囲に沿って2〜3センチメートルの正中線切開を行い、切開の両側にある足のフラップをピンで留めて、中枢神経系と頬側腫瘤の一部を明らかにします。
鉗子と解剖ハサミを使用して、頬側腫瘤を慎重に解剖し、大脳神経節を明らかにし、動物の体を支配する神経を切断して中枢神経系を切除し、刺激する神経を長く残します。生理食塩水で満たされたエラストマーで裏打ちされた皿に中枢神経系を配置するために微細なピンを使用し、ペルチェ冷却装置を通過した生理食塩水で皿を灌流して、調製温度を摂氏15〜16度に保ちます。鉗子とマイクロダイセクションハサミを使用して、神経から余分な結合組織を取り除き、イメージングする神経節または神経節の鞘の表層部分を解剖します。
次に、洗浄した中枢神経系を生理食塩水の0.5%グルタルアルデヒドの溶液に20秒間浸してから、中枢神経系を生理食塩水で灌流したエラストマーで裏打ちされた皿に戻して、余分なグルタルアルデヒドを洗い流します。電位感受性色素の作業溶液を調製するには、RH 155の固体アリコートに500マイクロリットルの生理食塩水を加えて、0.3ミリグラム/ミリリットルの最終色素濃度を達成します。また、ハンドヘルドマイクロディスペンサーを使用して、染色する神経節と同様の直径のポリエチレンチューブに200マイクロリットルの溶液を充填します。
マイクロマニピュレーターを使用して、チューブの端をターゲット神経節の上に慎重に置き、神経節にぴったりとシールを形成するまでチューブを下げます。マイクロディスペンサーのアプリケーターノブを5分ごとに1時間回して、神経節にさらに色素を強制し、30分後にサンプルをチェックして適切な染色が行われていることを確認します。染色後、照明を暗くしたまま、生理食塩水含有イメージングチャンバー内の製剤を配置する場所の左右に適切な緩衝材を置き、中枢神経系をチャンバーに浸します。
適切なサイズのカバースリップを組織に押し付け、カバースリップをしっかりと押して、ニューロンを損傷することなく組織を平らにします。次に、イメージングチャンバーを解剖顕微鏡下に置きます。神経を刺激して架空の運動プログラムを誘発する場合は、PE100ポリエチレンチューブのセグメントを炎で慎重に溶かし、チューブセグメントの両端を静かに引っ張りながら、結果として生じるテーパを目的のポイントで切断します。
次に、ポリエチレン吸引電極の後端に厚肉のフレキシブルポリマーチューブを取り付けます。次に、口の部分を使用して負圧を作り出し、吸引電極の先細りの端から少量の生理食塩水を引き出します。刺激する神経の端を顕微鏡下で電極に引き込み、電極内の生理食塩水に電気伝導を妨げる可能性のある気泡がないことを確認します。
神経節のイメージングには、チャンバーをイメージングリグに移動し、記録チャンバーを通じて生理食塩水灌流を開始します。調製物の近くに温度プローブを置き、イメージングする種に適した温度を設定します。1本の塩化物銀線を吸引電極の下に置き、電極の生理食塩水に接触することを確認し、銀線を吸引電極近くの浴食塩水に配置します。
水浸レンズを生理食塩水に下げ、ベースダイヤフラムを閉じます。サブステージコンデンサーを上下させ、絞りの端がシャープにピントが合うまでフォーカスを調整し、コーラー照明を作成します。イメージングする調製物の領域に焦点を当て、同焦点デジタルカメラで目的の神経節の画像を取得します。
コントロールパネルのゲインスイッチを1Xに設定し、静止光強度ボタンをクリックして、ダイオードの平均静止光強度を確認します。電圧を調整しますtag刺激装置からLEDランプ電源に送られるレベルは、目的の範囲に入るまで平均静止光強度レベルをチェックし続けます。次に、記録のためにコントロールパネルのゲインスイッチを100Xに設定し、スプリングまたはエアテーブルが浮いていることを再確認します。
ライトが暗くなったまま、イメージングソフトウェアでファイルの長さ、経路、および名前を設定し、[データの取得]をクリックして、コンピューターの使用可能なRAMの容量までファイルを取得します。小さな振動が光記録データに大きなアーティファクトをもたらす可能性があるため、記録中は静止しているように注意してください。取得後すぐにデータを表示するには、重ね合わせ機能を使用して、すべての464個のダイオードで収集したデータを神経節画像に重ね合わせ、ソフトウェアで表されるダイオードのいずれかをクリックして、記録データを別のトレース画面に展開します。
調製物に対するダイオードの正確な位置合わせを実現するには、ピンホールテストによって決定されたX、Y、および倍率を入力します。活動電位の可視性を最大化し、その後のスパイクソーティングのニューロン収量を向上させるには、5 ヘルツと 100 ヘルツのカットオフを持つバンドパス バターワース フィルターを適用して、低周波ノイズと高周波ノイズの両方を除去します。フィルタリングされた光学データをテキストファイルとして保存し、後で分析するには、ページ画面でTPフィルターボックスを選択します。
そして、出力タブで、ページをASCIIとして保存を選択します。次に、表示されるダイアログボックスに適切なファイル名を入力します。ウミヒトデの捕食者との皮膚接触は、トリトニア・ディオメディアの脱出スイムの引き金となり、全身のリズミカルな一連の屈曲で構成され、安全な場所へと押し出されます。
この図では、ペダル神経3の刺激前、刺激中、および刺激後の活動を記録する20個のダイオードからの生データとフィルタリングされたデータが示されています。取得直後は、記録アレイの464個のダイオードすべてで測定された信号を、イメージングソフトウェアの調製物の画像にトポグラフィーで表示できます。この解析では、フィルタリングされたダイオードトレースを独立成分分析(ICA)でスパイクソーティングした結果、53個の固有のニューロントレースが得られ、そのうち30個がここに示されています。
Aplysia californicaに対する強い嫌悪感を抱く尾の刺激は、動物を素早く前進させる数サイクルのヘッドランジとテールプルのギャロップ期間と、その後のクロール期間からなる2つの部分からなるリズミカルな逃避反応の繰り返しの波を誘発します。この代表的な解析では、20分間の連続光記録の1分間で、ペダル神経9が刺激され、ギャロップクロール運動プログラムシーケンスが誘発されました。記録された81個のニューロンすべてからの信号の確率的ガウス空間分布が神経節にマッピングされました。
フルレコーディングに適用された次元削減により、エスケーププログラムのギャロップフェーズとクロールフェーズが異なる領域を占め、主成分空間で異なる軌道を形成していることが明らかになりました。このプロトコールを試行する際には、染色の最適化、振動の最小化、色素の光退色を最小限に抑えながら調製物を通じてPDAに十分な光をルーティングすることなど、重要な考慮事項があります。集団レベルのネットワーク洞察を明らかにした取得後分析の例としては、教師なし学習アルゴリズムのコンセンサスクラスタリングによる機能的アンサンブル検出や、主成分分析を使用した次元削減などがあります。
当社のフォトダイオードアレイベースのイメージングシステムと吸収性電位感受性色素の使用を組み合わせることで、長期間にわたる動的ネットワーク進化のモニタリングが可能になります。
この研究は、特に電位感受性染料とフォトダイオードアレイを使用して、無脊椎動物のニューロン集団活動を単一細胞分解能でイメージングする方法を提示しています。この技術により、1日以内に複数のニューロンにわたるネットワーク活動を迅速に視覚化することが可能になります。
This method enables direct, high-resolution monitoring of neuronal network dynamics in non-transgenic species, supporting comparative neuroscience and target validation in preclinical models. By capturing action potentials across dozens of neurons simultaneously, it provides mechanistic de-risking for neurotherapeutic discovery. The approach enhances predictive confidence in early-stage screening by linking network activity to behaviorally relevant outputs.
The method integrates into early discovery workflows by transforming raw optical data into network-level insights through spike sorting and dimensionality reduction, enabling hypothesis-driven screening campaigns.