グラフェン電極アレイを用いた脳マッピング
October 20th, 2023
侵襲性を低減し、時空間分解能を向上させるためのグラフェンアレイベースの脳マッピング手順を紹介します。グラフェンアレイベースの表面電極は、長期的な生体適合性、機械的柔軟性、および複雑な脳における脳マッピングへの適合性を示します。このプロトコルにより、複数の形式の感覚マップを同時に逐次的に構築することができます。
皮質マップは、大脳皮質の感覚運動刺激に対する応答特性を表す一連の局所パッチです。知覚と認知の予測を提供できるニューラルネットワークの空間的形成を発見することができます。したがって、皮質マップは、外部刺激からの神経応答と感覚運動情報の処理を研究するために使用されます 皮質マップを作成するには、侵襲的および非侵襲的な方法があります。
皮質内電極の使用は、大脳皮質のマッピングに使用される最も一般的な侵襲的方法の1つです。高解像度のために脳に損傷を与える可能性があるため、それ以上の測定が妨げられます。EEG、PET、MEG、fMRIなどの代替脳マッピングツールは、全脳マッピングと繰り返しサンプリングを可能にする非侵襲的な方法です。
しかしながら、いくつかの欠点は、低い空間時間分解能、時間的遅れ、不特定の変調入力による誤差および法外なコストである。カルシウムイメージングや光遺伝学的fMRIなどの光学技術は、大規模な脳マッピングを提供しますが、指標毒性と空間時間分解能が低いため、臨床的に有益ではありません。グラフェン電極アレイは、長期的な生体適合性と機械的柔軟性を示し、複雑な脳の安定した記録を提供します。
最近、私たちのグループは、皮質表面の神経信号を高解像度で記録するグラフェン電極アレイを開発しました。このプロトコルは、グラフェン電極アレイを使用して、SDラットの前足、前肢、後肢、後肢、体幹、およびウィスカーからのSEPを記録し、皮質マップを作成します。ケタミンの場合は90ミリグラム/キログラム、キシラジンの場合は10ミリグラム/キログラムの用量を使用して、ケタミンとキシラジンカクテルの腹腔内注射を投与します。.
手術中ずっと麻酔の深さを維持するために、ラットが目覚めの兆候を示している場合は、1キログラムあたり45ミリグラムのケタミンを注射し、1キログラムあたり5ミリグラムのキシラジンカクテルを注射します。つま先をつまんで麻酔の深さを確認します。ラットが震えた場合は、反応がなくなるまでさらに数分待ちます。
トリマーを使用して、目の間のスペースから耳の後ろまでラットの頭の毛皮を剃ります。次に、眼科用軟膏を目に塗ります。イヤーバーと定位固定アダプターを使用して、ラットの頭を定位固定装置に固定します。
ラットの頭が正しく固定されていることを確認してください。剃った部分をポビドンに浸した綿の交換で滅菌します。剃った部分をアルコールでこすります。
滅菌プロセスを3回繰り返します。次に、0.1ミリリットルの2%リドカインを頭皮に注入して局所麻酔を誘発します。2〜3センチメートルの正中線切開を作成し、頭皮を横方向に引き離して頭蓋骨を露出させます。
頭皮を固定して、蚊の鉗子で頭蓋骨を露出させます。鉗子で頭蓋骨の表面を引っ掻いて骨膜を取り除くことから始めます。ラムダに向かって直線で、後縁の後頭骨の後ろの筋肉を引き裂くことによって胸骨大を見つけます。
顕微鏡を使用して、大槽を詳しく見ることができます。システルナマグナをそっと切ります。大槽を引き裂いた後、脳脊髄液が流出します。
コイル状の滅菌ガーゼで脳脊髄液を排出し、脳を沈めます。ブレグマの位置に従って、事前定義された立体固定座標に基づいてグラフェン電極が配置される場所に印を付けます。体性感覚皮質は、右半球頭蓋骨のブレグマから前後軸に3ミリメートル、右外側方向に6ミリメートルの位置にあります。
固定装置座標に従ってマークされた領域をドリルします。骨のロンジャーで頭蓋骨を取り除きます。綿棒を26本の派手な針に刺します。
針を90度に曲げます。硬膜を取り外すには、曲がった針を使用して穴を開けます。硬膜を上に持ち上げ、その穴に鉗子を挿入し、ハサミで硬膜を切るか、鉗子で引き裂きます。
生理食塩水で湿らせた滅菌ガーゼを体性感覚皮質に取り付けて、皮質が乾燥するのを防ぎます。生理食塩水を適用して損傷を与えることなくグラフェン多電極アレイを取り外します。基準線とアース線の外側カバーをコネクタから取り外します。
マッピング用にグラフェン多電極アレイをセットアップするには、ヘッドステージをコネクタに接続します。グラフェン電極アレイをコネクタに接続します。インターフェイスケーブルを録音コントローラに差し込みます。
グラフェン多電極アレイとコネクタ複合体をインターフェースケーブルに接続します。次に、グラフェン多電極アレイ複合体を固定装置アームに固定します。グラフェン電極アレイを、事前定義された立体固定座標に基づいて体性感覚野上に配置します。
後頭骨の後ろの組織に基準ワイヤーを置きます。次に、アース線を接地された光学テーブルに接続します。録音ソフトウェアを開き、サンプリングレートを30キロヘルツに設定して、[OK]ボタンをクリックします。
60ヘルツのノッチフィルターを設定して、電源からノイズを除去します。細い棒でひげを曲げます。データ収集システムを介して神経信号を所望の時間記録します。
これらの信号は、ひげの刺激によって得られる神経信号です。他の体の部分も同じように刺激してSEPを記録します。read_Intan_RHS2000 ファイルという名前の MATLAB コードを開きます。
[実行] ボタンをクリックします。録音ファイルを選択してそのファイルをクリックし、ファイルが読み取られるのを待ちます。コマンドプロットを入力して、2Dラインプロットを作成します。
刺激に応答した代表的なピーク信号を選択し、最大値と最小値を測定してSEPの振幅を計算します。SEPの振幅に応じて異なる色合いでグレードを着色することにより、地形図を取得します。グラフェン電極アレイは左側にあります。
すべての電極間に基板の貫通穴があります。これらの穴は、電極が皮質との強い接触を維持するのに役立ちます。右の画像は、皮質上の電極アレイを示しています。
左側には、ラットの体のさまざまな部分への刺激によって引き起こされる各位置依存の神経応答の比率がラットの形で表示されています。各ボディパーツは異なる色で表されます。これにより、体性感覚皮質マップが構成されます。
右の次の図は、皮質の表面に配置されたマルチチャネルグラフェン電極を介して得られた刺激特異的応答を示しています。各色付きのボックスは、さまざまな体の部分が30のチャネルで行った応答を表します。上の図は、グラフェン電極アレイを使用して体性感覚野の表面で検出されたLFPを表しています。
カラーバーは、振幅が大きいほど暗い色合いで表され、各色が異なる身体部分を表すことを示しています。図は、カラーバーの色合いに基づいて振幅を曲げます。げっ歯類のこのホムンクルスは、今説明した結果を使用して作成されました。
特定の体の部分の振幅が大きいほど、ホモンクルスに描かれる振幅が大きくなります。下の図は、各身体部分から収集されたLFPの個別のデータを表しています。これは、カラーバーに基づいて検出されたLFPのさまざまな振幅を表します。
この手順にはいくつかの注意事項があります。脳脊髄液を除去するとき、実験者は脳幹または脊髄に触れないように注意する必要があります。このステップには練習が必要です。
げっ歯類のウィスカーは、たわみ方向、刺激強度、および刺激されたウィスカの位置を感知するのに十分発達しています。そのため、このプロトコルではウィスカーを一定の方向と強度で刺激する必要があります。他の体の部分も一貫して刺激する必要があります。
このプロトコルの制限は、グラフェン電極アレイが皮質表面に取り付けられているため、脳深部構造で誘発された信号を記録できないことです。したがって、実験者は、神経応答に関して柱状ネットワークがどのように階層的に編成されているかを特定できません。それにもかかわらず、このプロトコルは、実験者が電極アレイが配置される複数の領域を変更する場合にさらに適用することができる。
例えば、実験者が聴覚または視覚野に電極を配置して聴覚および視覚情報を抽出した場合、聴覚または視覚マップを取得できます。また、このプロトコルは、グラフェン多電極アレイの慢性移植に拡張することができる。
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概要
この研究は、侵襲性を最小限に抑えつつ、時空間分解能を向上させるグラフェンアレイベースの脳マッピング手法を提示します。グラフェン電極アレイは長期的な生体適合性と機械的柔軟性を示し、複雑な脳領域からの神経信号を記録するのに適しています。
研究の主要な構成要素
科学分野
- 神経科学
- 電気生理学
- 脳マッピング技術
背景
- 皮質マッピングは感覚運動刺激に対する反応特性を特定します。
- 従来の方法には侵襲的（皮質内電極）と非侵襲的（EEG、PET、MEG、fMRI）技術があり、それぞれに制限があります。
- グラフェン電極アレイは、組織損傷を最小限に抑えつつ高解像度の記録を組み合わせた新しいソリューションです。
研究の目的
- グラフェン電極アレイを使用して、皮質マップを作成するためのより侵襲性が低く効果的な方法を開発すること。
- 異なる体の部分で感覚誘発電位（SEPs）を記録する能力を実証すること。
使用された方法
- SDラットの皮質表面で神経信号を記録するためにグラフェン電極アレイが使用されました。
- 手術全体を通じて麻酔が維持され、電極配置のための慎重な手術措置が概説されました。
- セットアップにはグラフェンアレイを記録システムに接続してデータを効果的に取得することが含まれました。
主な結果
- グラフェン電極アレイはSEPsの安定した高解像度記録を可能にします。
- 前肢、前足、後肢、後足、体幹、ひげから信号が正常に記録されました。
- 記録されたSEPsの振幅に基づいてトポグラフィックマップが生成され、体性感覚皮質の空間組織が明らかになりました。
結論
- この研究は、グラフェン電極アレイが最小限の侵襲性で詳細な脳マッピングの可能性を示しています。
- この方法論により、複数の感覚領域からの同時記録が可能となり、皮質マップの理解が深まります。
よくある質問
Executive Industry Relevance
High-resolution cortical mapping using graphene electrode arrays addresses the persistent challenge of balancing spatial precision with biocompatibility in neurophysiological research. This technology enables reliable, minimally invasive acquisition of neural activity maps, supporting predictive confidence in early CNS target validation and mechanistic de-risking. Its scalability and adaptability across cortical regions position it as a reusable platform for translational neuroscience and preclinical model development.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Enables precise mapping of neural response properties to sensorimotor stimuli for functional target validation.
- Supports mechanistic de-risking by clarifying spatial organization of neural networks in disease-relevant systems.
- Facilitates predictive confidence in CNS target selection through quantitative, location-dependent neural readouts.
Screening & Assay Development
- Provides validated, high-resolution electrophysiological systems for downstream compound screening workflows.
- Delivers reproducible, quantitative sensory evoked potential (SEP) measurements for assay standardization.
- Enables platform reuse across somatosensory, auditory, visual, and motor cortex mapping applications.
Translational & Preclinical Research
- Aligns with translational biomarker strategies by generating topographic maps relevant to preclinical CNS models.
- Supports continuity from discovery through preclinical validation by enabling chronic implantation and longitudinal studies.
- Reduces biological risk in CNS programs by minimizing tissue damage and maximizing data fidelity.
Pipeline & Workflow Integration
This graphene electrode array method integrates into the discovery-to-preclinical continuum, enabling robust hypothesis testing and quantitative neural mapping for CNS programs.
- Discovery Biology: Supports spatially resolved hypothesis testing and pathway clarification in cortical circuits.
- Screening: Delivers reproducible, quantitative SEP outputs for comparative analysis of experimental conditions.
- Analytics: Provides high SNR, amplitude-based topographic maps for cross-condition and cross-region comparisons.
- Translational Research: Facilitates biomarker alignment and preclinical model validation in CNS research.
- Enterprise Reuse: Offers a scalable, minimally invasive platform adaptable to multiple cortical targets and study designs.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence and reduces mechanistic ambiguity in CNS target validation.
- Operational Value: Enhances standardization, reproducibility, and scalability of neural mapping workflows.
- Strategic Value: Improves go/no-go decision quality and capital efficiency by reducing late-stage biological risk.
- Portfolio Impact: Enables risk-adjusted prioritization and advancement of CNS discovery programs.
Implementation Considerations
- Requires expertise in stereotaxic surgery and electrophysiological data acquisition.
- Demands specialized graphene electrode arrays and compatible recording infrastructure.
- Necessitates rigorous cross-team standardization of stimulation protocols and data analysis.
- Adaptable across cortical regions but limited to surface neural activity; deep structure mapping is not supported.
- Consistent stimulus delivery and careful surgical technique are critical for reproducibility and data quality.
Biopharma FAQs
Chapters in this video
0:02
Introduction
1:47
Animal preparation for surgery
2:33
Surgery for cortical surface exposure
4:58
Prepare a graphene electrode array that is connected to the recording system
6:12
Physical stimulation and recording SEPs for mapping
6:46
SEP measurement for cortical mapping
7:36
Representative Results
9:17
Conclusion
