トランスレーショナルペイン研究のためのオープンソースのリアルタイム閉ループ電気閾値追跡
2023年4月21日
APTrackは、Open Ephysプラットフォーム用に開発されたソフトウェアプラグインで、リアルタイムのデータ視覚化とニューロン活動電位の閉ループ電気閾値追跡を可能にします。ヒトC線維侵害受容器やマウスC線維およびAδ線維侵害受容器のマイクロニューログラフィにこれをうまく使用しました。
このツールは、侵害受容器感作のさまざまなメカニズムを調査するために使用でき、ある種の慢性疼痛を引き起こす可能性があるのはこの感作です。自動化された電気的閾値追跡は、侵害受容器の興奮性の信頼性の高いオンラインリアルタイム測定を提供します。このように、この測定は重要な並進ブリッジを提供し、人間と動物の両方で測定を行うことができます。
同様に、効果的な病理と治療法を評価することができます。将来的には、AP Trackを慢性疼痛患者に使用して、治療薬が感作侵害受容器の興奮性を正常化しているかどうかを確認することができます。これは、有効性の重要なバイオマーカーを表します。
私たちのオープンソースツールキットであるAP Trackは、さまざまな大きさのタイムループ刺激を研究する電気生理学者に役立つと期待しています。例えば、オプトジェネティクスの研究にも役立つと考えています。実験とソフトウェアを同時に管理することは最初は難しいので、実験を試みる前に、事前に記録されたデータをAP Trackにロードして、その使用法に慣れることをお勧めします。
デモデータを提供しています。まず、製造元が提供するケーブルを使用して集録ボードをコンピュータに接続し、電源を入れます。次に、IOボードをアクイジションボードのアナログインポートに接続し、シリアルペリフェラルインターフェイスケーブルを使用してIntan RHDレコーディングヘッドステージをアクイジションボードに接続します。
次に、パルスパルをコンピューターに接続します。BNC Tスプリッターを使用してパルスパル出力チャンネル1の信号を分割し、定電流刺激器入力とIOボードに接続して、アナログ電圧コマンドを記録できるようにします。パルスパル出力チャンネル2をIOボードに接続して、刺激TTLイベントマーカーを記録します。
ダイヤル制御の定電流刺激装置で組み立てるには、定電流刺激装置の電源を入れ、メーカー提供のケーブルと磁気マウントを使用してステッピングモーター制御ボードをステッピングモーターに接続します。標準のUSB-A-USB-USBマイクロBケーブルを使用して、コントロールボードをコンピューターに直接接続します。コントロールボードとステッピングモーターをカスタム取り付けブラケットに接続し、定電流刺激装置の刺激振幅ダイヤルをゼロミリアンペアに設定します。
次に、カスタムバレルアダプターをステッピングモーターバレルに接続します。バレルアダプターを使用して、ステッピングモーターとカスタムマウント装置を定電流刺激装置の刺激振幅ダイヤルに取り付け、電源を入れます。AP Track GUI を開き、安定した末梢神経電気生理学的記録を確立します。
皮膚上の受容野を特定し、そこに刺激電極を配置します。オプションメニューで、トリガーチャンネルを選択し、パルスパル出力チャンネル2から電気刺激TTLマーカーを含むADCチャンネルを選択します。次に、データチャネルを選択し、電気生理学的データを含むチャネルを選択します。
[接続]をクリックして、APトラックをパルスパルおよびステッピングモーター装置に接続します。これには少し時間がかかる場合があります。接続されると、ステッピングモーター制御ボードは位置ゼロに設定されます。
刺激コントロールパネルで、スライダーを使用して初期最小および最大刺激振幅を定義します。TTLマーカーが生成されるように、電流刺激がゼロより上に設定されていることを確認してください。Fをクリックして刺激指示を含むファイルをロードし、次に右矢印をクリックしてロードされた刺激パラダイムを開始します。
時系列ラスタープロットは、電気刺激に対する応答で更新を開始し、新しい刺激応答ごとに右側に新しい列として表示されます。単一ニューロンの活動電位を正常に検出するには、時系列ラスタープロットパネルに移動し、画像の低、検出、および高のしきい値を調整します。適切な画像しきい値を設定すると、アルゴリズムによって検出されたしきい値超過イベントが緑色でエンコードされます。
体系的に、神経によって神経支配された皮膚領域の周りで刺激電極を動かします。電極が同じ刺激位置にある間に同じ待ち時間で連続して現れる3つの閾値交差イベントの時系列ラスタープロットを監視します。これは、一定潜時末梢神経細胞活動電位の同定を示す。
時系列ラスタープロットで単一ニューロン活動電位を特定したら、プロットの右側にある灰色の線形スライダーを動かして、検索ボックスの位置を調整します。次に、ロータリースライダーで検索ボックスを適切な幅に調整します。検索ボックスの幅を狭くします。
ターゲットとする活動電位の追跡を開始するには、マルチユニット追跡テーブルの下にあるプラス記号をクリックします。待ち時間の位置、2〜10の刺激で発火する割合、検出されたピーク振幅など、ターゲット活動電位の詳細を含む新しい行がテーブルに追加されます。レイテンシートラッキングアルゴリズムは、その後の電気刺激ごとに自動的に実行されます。
テーブルのトラックスパイクボックスをオンにして、検索ボックスをその特定の活動電位の適切な位置に移動します。末梢ニューロンの伝導速度は、刺激部位と記録部位の間の距離を表に表示された潜時で割ることにより算出する。電気的しきい値トラッキングを実行するには、刺激コントロールパネルの増分率と減分率を目的の速度に調整します。
これらの値は同じに保ちます。刺激周波数が適切なレート(通常は0.25〜0.5ヘルツ)に設定されていることを確認してください。刺激振幅をニューロンの電気的閾値にほぼ手動で調整します。
次に、マルチユニットトラッキングテーブルのトラックしきい値チェックボックスをオンにして、電気的しきい値トラッキングアルゴリズムを開始します。マルチユニット追跡テーブルで、発火率を監視します。50%の発火率は、おおよその電気的しきい値が決定され、しきい値が更新されることを示します。
最後に、受容野に実験的操作を適用し、電気的閾値を追跡し続けます。これにより、末梢ニューロンの興奮性の変化が定量化されます。マイクロニューログラフィ実験中の表在多年生神経のヒトC線維の連続痕跡と、線維電気生理学の皮膚神経調製中の伏在神経のマウスAデルタ線維の連続痕跡をこの図に示します。
活動電位が特定されると、トレースは赤色に着色され、刺激振幅が減少しました。ソフトウェアアルゴリズムは、50%の発火確率に必要な刺激振幅を効果的に検出します。ヒトC線維侵害受容器の熱刺激中の0.25ヘルツ刺激周波数での電気的閾値追跡をこの図に示します。
y軸は、パラダイムの開始からの刺激数をコード化します。閾値交差イベントによる電気刺激後の4, 000ミリ秒の電圧トレースは赤でマークされています。追跡された活動電位を中心にズームインされた電圧トレースがここに示されています。
青い縦線は、追跡対象のユニットのベースライン遅延です。APトラックによって指令される刺激電流をこの図に示します。青い縦線はベースラインの電気的しきい値です。
ここでは、受容磁場TCS-II熱刺激プローブの温度を示します。この感熱Cファイバの受容場が熱刺激装置によって暖められると、電気的閾値が低下する。検索ボックスの幅と検出しきい値に適切な値を選択することは、電気的ノイズの影響を低減して AP Track のパフォーマンスを大幅に向上させるため、重要です。
侵害受容器の興奮亢進に対する治療薬の影響を定量化することは、慢性疼痛の根底にあるメカニズムをよりよく理解するのに役立つ可能性があります。他の研究者がこの自由に利用できるツールを使用して、侵害受容生物学と侵害受容器感作中に発生した変化をよりよく理解することを願っています。
概要
APTrackは、Open Ephysプラットフォーム用のソフトウェアプラグインで、神経の活動電位のリアルタイム可視化と電気的閾値追跡のために設計されています。このツールは、慢性痛に関連する神経痛受容体の感作を研究するために、ヒトとマウスのCファイバー痛覚受容体に関する微小神経記録研究に適用されています。
主要な研究構成要素
科学の分野
- 神経科学
- 電気生理学
- 慢性痛メカニズム
背景
- APTrackは、痛覚受容体の自動化された電気的閾値追跡を可能にします。
- 痛覚受容体の感作は慢性痛の状態に寄与します。
- リアルタイムデータの可視化は、ヒトと動物の両方の研究をサポートします。
- このシステムは、神経の興奮性を影響する治療法の評価を可能にします。
研究目的
- 痛覚受容体の感作メカニズムを調査します。
- 痛覚受容体の興奮性の信頼性の高いオンライン測定を可能にします。
- 慢性痛の臨床および前臨床評価の間の研究の架け橋を作ります。
使用方法
- この研究では、APTrackプラグインを使用したOpen Ephysプラットフォームを活用しています。
- モデルには、ヒトのCファイバー痛覚受容体と、マウスのCファイバーおよびAδファイバー痛覚受容体が含まれています。
- 装置のセットアップと電気刺激の方法に関する詳細が提供されています。
- APTrack GUIの操作に関するユーザー指示が指定されています。
- プロトコルは、初期接続と校正ステップを強調しています。
主要な結果
- 活動電位の自動追跡は、リアルタイムの興奮性変化を示します。
- 一定の潜時活動電位の識別は、痛覚受容体研究をサポートします。
- 電気的閾値追跡アルゴリズムは、信頼性の高い閾値値を生成します。
- このシステムは、感作された痛覚受容体の興奮性に関する洞察を提供し、慢性痛研究を支援します。
結論
- APTrackは、種を超えた痛覚受容体の興奮性の評価に有用であることを示しています。
- この方法論は、慢性痛治療の評価を容易にします。
- この発見は、痛みの神経メカニズムの理解を深める可能性があります。
よくある質問
Executive Industry Relevance
Real-time closed-loop electrical threshold tracking of single-neuron action potentials enables precise quantification of nociceptor excitability, a key mechanistic driver in pain research. This capability bridges translational gaps between preclinical models and human studies, supporting mechanism-based target validation and biomarker development for chronic pain therapeutics. The open-source APTrack platform enhances predictive confidence in early discovery and translational research pipelines.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Enables direct interrogation of nociceptor sensitization mechanisms relevant to chronic pain.
- Supports functional target validation by quantifying neuronal excitability changes in response to experimental manipulations.
- Facilitates mechanistic de-risking by providing real-time, quantitative readouts of neuronal response thresholds.
- Improves predictive confidence for advancing pain-related targets in the portfolio.
Screening & Assay Development
- Prepares validated electrophysiological systems for downstream compound screening workflows.
- Standardizes action potential detection and threshold tracking for reproducible, quantitative outputs.
- Enables scalable assay development for evaluating modulators of neuronal excitability.
- Supports reliable compound evaluation by minimizing noise and optimizing detection parameters.
Translational & Preclinical Research
- Aligns preclinical and human data by enabling comparable measurements of nociceptor excitability across species.
- Provides a translational biomarker for assessing therapeutic impact on neuronal sensitization.
- Supports risk-adjusted advancement decisions by quantifying pharmacodynamic effects in relevant systems.
- Enhances continuity from discovery through preclinical validation in pain research.
Pipeline & Workflow Integration
Electrical threshold tracking integrates into the discovery-to-preclinical continuum, supporting hypothesis testing, target validation, and translational biomarker development for pain therapeutics.
- Discovery Biology: Quantifies changes in neuronal excitability to clarify pain pathway mechanisms and validate therapeutic hypotheses.
- Screening: Provides reproducible, quantitative thresholds for compound evaluation in validated electrophysiological assays.
- Analytics: Delivers real-time action potential detection, latency tracking, and threshold outputs for robust data comparison.
- Translational Research: Bridges preclinical and clinical studies by enabling comparable excitability measurements in rodents and humans.
- Enterprise Reuse: Offers an open-source, cross-platform tool adaptable to diverse pain research models and experimental paradigms.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence and reduces mechanistic ambiguity in pain target validation.
- Operational Value: Standardizes and automates threshold tracking for reproducible, scalable workflows.
- Strategic Value: Informs go/no-go decisions and enhances capital efficiency by providing actionable translational biomarkers.
- Portfolio Impact: Supports risk-adjusted prioritization and advancement of mechanism-based pain therapeutics.
Implementation Considerations
- Requires expertise in electrophysiology and neurobiology for optimal experimental design and data interpretation.
- Needs compatible acquisition hardware, stimulation devices, and analytical infrastructure for integration.
- Demands cross-team standardization of detection thresholds and analysis parameters for reproducibility.
- Adaptable to both human and rodent models, supporting translational continuity in pain research.
- Initial user learning curve can be mitigated by practicing with provided demo data before live experiments.
Biopharma FAQs
Chapters in this video
0:04
Introduction
1:29
Assembly of the Recording and Stimulating Apparatus
3:27
Software Setup and Identification and Phenotyping of Peripheral Neurons
5:43
Latency and Electrical Threshold Tracking
8:00
Results: Electrical Threshold Tracking of Single‐Neuron Action Potentials
9:43
Conclusion
