다중 전극 어레이에서 배양 된 마우스 신경 세포는 전기적 자극 후 반응의 증가를 나타낸다. 이 프로토콜은 뉴런을 배양하는 방법, 활동을 기록하는 방법, 자극 패턴에 반응하도록 네트워크를 훈련시키는 프로토콜을 수립하는 방법을 보여줍니다.
방법 논문
다중 전극 어레이에서 배양 된 마우스 신경 세포는 전기적 자극 후 반응의 증가를 나타낸다. 이 프로토콜은 뉴런을 배양하는 방법, 활동을 기록하는 방법, 자극 패턴에 반응하도록 네트워크를 훈련시키는 프로토콜을 수립하는 방법을 보여줍니다.
마이크로 전극 배열 (MEAs)은 약물 독성, 차세대 맞춤 의학을위한 디자인 패러다임을 연구하고, 연결 문화에서 네트워크 역학을 연구하는데 사용될 수 있습니다. 단일 세포에서 활동 만 기록 할 수있는 패치 클램핑과 같은 기존의 방법과 달리 MEA는 각 전극을 개별적으로 배치하는 힘든 작업을 수행하지 않고도 네트워크의 여러 사이트에서 동시에 기록 할 수 있습니다. 더욱이, 수많은 제어 및 자극 구성을 동일한 실험 설정 내에서 쉽게 적용 할 수 있으므로 광범위한 역학을 탐구 할 수 있습니다. 이러한 시험 관내 연구에 대한 주요 역학 중 하나는 배양 된 네트워크가 학습을 나타내는 특성을 나타내는 범위였습니다. MEA에서 배양 된 마우스의 신경 세포는 전기적 자극에 의해 유도 된 훈련 후 반응의 증가를 나타낸다. 이 프로토콜은 MEA에서 신경 세포를 배양하는 방법을 보여줍니다. 성공적으로 다시도금 된 접시의 95 % 이상에서 코드; 자극 패턴에 반응하도록 네트워크를 훈련시키는 프로토콜을 수립한다. 그러한 실험의 결과를 정렬, 플롯 및 해석합니다. 신경 세포 배양을 자극하고 기록하기위한 독점 시스템의 사용이 입증되었습니다. 소프트웨어 패키지는 또한 연결 단위를 정렬하는 데 사용됩니다. 맞춤형 그래픽 사용자 인터페이스는 자극 후 시간 히스토그램, 인터 버스트 간격 및 버스트 지속 시간을 시각화하고 훈련 프로토콜 전후의 자극에 대한 세포 반응을 비교하는 데 사용됩니다. 마지막으로,이 연구 노력의 대표 결과 및 향후 방향에 대해 논의한다.
Micro-electrode arrays (MEAs)는 약물 독성, 차세대 맞춤 의학을위한 디자인 패러다임을 연구하고, 연결 문화에서 네트워크 역학을 연구하는 데 사용할 수 있습니다 1 . 단일 세포에서의 활동 만 기록 할 수있는 패치 클램핑 (patch-clamping)과 단일 장소에서 전극을 둘러싸고있는 뉴런의 세포 외 반응을 기록 할 수있는 유리 피펫으로 필드 기록 (record recording)과 같은 전통적인 방법과 대조적으로 MEA는 동시에 각 전극을 개별적으로 배치하는 힘든 작업을하지 않고도 세포 배양의 여러 사이트에서 기록 할 수 있습니다. 이를 통해 해당 문화권 내에서 네트워크를 형성하는 세포 그룹 간의 동적 상호 작용을 연구 할 수 있습니다. 또한, 네트워크 소성 패턴 2 , 3 , 4 , 5 및 네트워크 제어 6 에 대한 전기 자극의 효과 </ sup>는 잘 설명되어 있으며, 동일한 실험 설정 내에서 다양한 전기 자극 및 제어 구성을 쉽게 적용 할 수 있으므로 광범위한 시공간 역학을 탐구 할 수 있습니다.
이러한 시험 관내 연구에 대한 주요 역학 중 하나는 배양 된 네트워크가 학습 7 , 8 , 9 , 10 , 11 , 12 , 13을 나타내는 속성을 나타내는 정도였습니다. Peixoto Lab은 이전에 Ruaro et al. 에 설명 된대로 고주파 훈련 신호의 영향을 조사했습니다 . 14 , microelectrode 배열에 도금 마우스 뉴런의 네트워크에. 이 실험에서 네트워크는 응답의 증가g 전기 자극에 의해 유발 된 훈련. 증가 된 반응은 자극 인식을 통한 학습의 한 형태로 간주되어 네트워크가 특정 자극 ( 예 : 훈련) 프로토콜을 적용한 후 자극의 변화에 일관된 방식으로 응답했습니다.
이 프로토콜은 MEA에서 연결 세포를 배양하고 도금 된 접시의 95 % 이상에서 성공적으로 기록하고, 자극 패턴, 단일 단위 활동 정렬, 플롯 히스토그램에 응답하도록 네트워크를 훈련하는 프로토콜을 확립하고 결과를 해석하는 방법을 보여줍니다. 그러한 실험. 신경 세포 배양의 자극과 기록을위한 독점 시스템 ( Table of Materials 참조)의 사용뿐만 아니라 소프트웨어 패키지 ( Table of Materials 참조)를 사용하여 신경 단위를 분류 할 수 있습니다. 맞춤형 그래픽 사용자 인터페이스 (재료 표 참조)를 사용하여 포스트 S를 시각화합니다.시간 간격 히스토그램, 인터 - 버스트 간격 및 버스트 지속 시간뿐만 아니라 훈련 프로토콜 전후에 자극에 대한 세포 반응을 비교할 수 있습니다.
모든 동물 절차는 NIH 지침 및 / 또는 실험실 동물의 인간애 보살핌 및 사용에 관한 공중 보건 서비스 정책을 따르며 George Mason University에서 제도적으로 승인 된 동물 관리 및 사용 (IACUC) 프로토콜하에 있습니다.
1. 재료 준비
2. 배열 / 요리 준비
참고 : 절차에 사용 된 MEA는 60 채널 배열입니다.8 x 8 정사각형으로 장식되어있다. 전극 간 거리는 200 μm이고 각 전극의 직경은 10 μm입니다. 트랙을위한 전도성 물질은 티타늄이며, 전극 자체는 TiN으로 만들어진다. 전극 주변의 유리 링은 높이가 6mm이고 외경이 24mm입니다. MEA를 덮기 위해 폴리 옥시 메틸렌 (POM)으로 만든 뚜껑을 사용하고 녹음 및 자극 세션 중 오염을 방지하기 위해 가스 투과성 / 액체 불 투과성 에틸렌 프로필렌 (FEP) 필름을 사용합니다.
3. 배아 제거 및 뇌추출
4. 전두엽 피질 제거
5. 세포 해리
6. 도금 세포
7. 메인문화 유산
8. 육안 검사 및 기록
9. 교육 네트워크
참고 : 그림 6 은 아래에 설명 된 9.1-9.3 단계의 개요를 보여줍니다.
10. 데이터 분석
참고 : 데이터 파일은 저장되고 나중에 독점적 인 정렬 소프트웨어 (자료 표 참조)를 사용하여 연결 단위로 정렬됩니다. 사용자 정의 그래픽 사용자 인터페이스 (GUI)는 장치를로드하고 문화, 인터 버스트 간격, 버스트 지속 시간 및 PSTH (post-stimulus time histogram)에서 활동 패턴을 분석하는 데 사용됩니다 (재료 표 참조). PSTH는 다음과 같습니다.(가변 길이의) bin 크기로 네트워크의 활동을 표시하므로 분석 할 가장 중요한 그래프로, 제시된 자극에 대한 네트워크 응답의 시각적 표현을 제공합니다.
여기에 제시된 절차를 사용하여 ( 그림 11 ) , E17 마우스 연결 세포로 도금 된 60 채널 MEA를 문화가 세포의 건강한 카페트 ( 그림 12 및 그림 3a ) 에서 배열을 덮을 때까지 배양했습니다. 10 % CO2 및 37 ℃에서 3 주간 배양 한 후, 배양 물을 상업적 기록 시스템 ( 물질 표 참조)을 사용하여 자발적 활성을 확인 하였다. 온도는 연결 관 활동 및 발화 속도에 영향을 미치기 때문에 온도 제어기를 사용하여 기록하는 동안 온도는 37 ° C에서 유지되었습니다.
활동 테스트
자발적으로 활동적인 네트워크는 일반적으로 다양한 신호 패턴을 나타냅니다. 평균적인 활동 문화는약 40 %의 전극. 이러한 활성 전극 사이트 중 거의 절반이 자발적 신호를 등록하며 발화 속도는 5 - 10 Hz입니다. 자발적 활동의 대표적인 래스터 플롯이 그림 4a 에 나와 있습니다. 눈금은 획득 속도 25 kHz 및 300 Hz ~ 3 kHz 사이의 대역 통과 필터 범위에서 20 s 창에서 9 개의 활성 전극으로부터 기록 된 활동 전위의 시간 소인을 나타냅니다. 그림 4b 는 정렬 절차 이전의 8 회의 버스트 활동 동안베이스 라인 노이즈와 필터링 된 원시 세포 외 신호를 보여줍니다. 활동 전위를 노이즈와 분리하기 위해 각 채널의 임계 값은 기준 노이즈의 표준 편차의 5 배로 설정되고 500ms 창에서 계산됩니다 15 .
분석에 앞서, 각 전극에 대해 기록 된 스파이크를 오프라인으로 정렬하여 physiok-means 알고리즘 및 주성분 분석을 사용하여 논리적 활동 및 자극 인공물을 분석합니다. 생리 반응으로 확인 된 신호를 그룹화하여 각 전극에서 집단 반응을 생성했습니다 ( 그림 13 및 그림 9 ) .
전기 자극으로 신경 네트워크 훈련
네트워크는 자극 생성기를 사용하여 MEA 전극을 통해 직접 문화에 적용된 전기 자극을 사용하여 훈련되었습니다 (재료 표 참조). 이 대표 결과 세트에서 13 개의 전극으로 구성된 "L"모양의 구성이 사용되었지만 ( 그림 8 ), 많은 다른 구성을 적용 할 수 있습니다. 프로빙 및 트레이닝 자극은 Ruaro et al. 14 .
기저선은 자극 전에 자발적 활동을 5 분간 기록함으로써 초기에 설정되었다. 일단 기준선이 확립되면, 200 μs의 펄스 지속 시간 및 900 mV의 펄스 진폭을 갖는 0.5 Hz의 2 상 펄스로 구성된 5 분 사전 훈련 프로빙 자극 ( 도 7a )이 선택된 자극 부위 ( 즉, "L" 모양). 트레이닝 프로토콜은 동일한 전극 세트를 사용하여 매 2 초마다 네트워크에 관리되었습니다. 트레이닝 신호는 펄스 폭이 4 ms, 펄스 지속 시간이 200 μs, 펄스 진폭이 900 mV 인 40 개의 펄스 트레인으로 구성되어있다 ( 그림 7b 및 그림 7c ). 이 훈련 기간은 훈련 전 자극과 유사하게 5 분간의 훈련 후 단계로 이어졌다. 프로토콜은 그 때이었다자극 후 자발적 활동의 5 분 기록으로 결론 지었다.
동일한 실험 프로토콜을 대조군 그룹에 적용하여 네트워크 반응의 자연적인 변동을 설명했습니다. 그러나 제어 프로토콜의 유일한 차이는 실제 훈련 신호가 관리되지 않은 가짜 훈련 기간의 적용이었습니다.
데이터 세트의 통계 분석 ( 즉, 훈련 대 제어)은 one-way ANOVA로 변수 "training"을 대상 요소로 사용하여 수행되었습니다. 대기 시간은 주제 내 요소로 사용되었습니다. 중요한 상호 작용이 발견되면 Tukey의 사후 절차가 수행됩니다. 결과는 자극 후 20 ms 이내에 사전 훈련 반응을 보여 주었지만 활동 범위는 첫 번째 반응 이후에 일관성이 없었습니다. 그러나, 훈련 후 활동은 ar (pre-training) 동안 보여지는 것처럼, 자극 후 30-50 ms에 상당한 활성을 보였다 ( 그림 14 및 그림 15 ) 15 . 또한 "스파이크 빈도"대 "자극 후 시간"과 "스파이크 신뢰성"대 "자극 후 시간"의 통계적으로 유의미한 상관 관계가있었습니다. "스파이크 신뢰성"은 각 자극에 대한 응답에 최대 값 1이 할당 된 자극에 대한 네트워크 응답을 볼 확률로 정의 할 수 있습니다. 그림 16 은 스파이크 빈도가 거의 50 % 증가한 것을 보여줍니다. 자극 후 20-50 ms의 범위에서 훈련 대비 훈련 된 네트워크의 스파이크 신뢰성이 -50 % 증가합니다. 이러한 결과는 교육이 네트워크 역학을 근본적으로 변화 시켰음을 나타냅니다.
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그림 1 : 태아 제거에 사용되는 도구 및 재료. ( A ) 얼음이 담긴 트레이. ( B ) 차가운 L-15 "진창으로 가득 찬 페트리 접시." ( C ) 종이 타월. ( D ) 70 % 에탄올을 포함하는 스프레이 병. ( E ) 미세 포셉 (X2). ( F ) 작은 외과 용 가위. ( G ) 무딘 엄지 포 셉. ( H ) 큰 가위. ( I ) 몸 가방. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

그림 2 : 두뇌 추출에 사용되는 도구와 재료. ( A B ) 배아 머리가 들어간 배양 접시. ( C ) 저장 매체가있는 호일로 덮인 원심 분리 관. ( D ) 거꾸로 된 유리 페트리 접시. ( E ) 오토 클레이브 된 여과지. ( F ) 70 % 에탄올을 넣은 비이커. ( G ) 플라스틱 피펫. ( H ) 아이리스 가위. ( I ) 미세 포셉. ( J ) 얇은 양단의 주걱. ( K ) 종이 타월. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

그림 3 : 최적 대 최적 배양액 대 최적 배양액. ( A )는 ( B )와는 대조적으로 어레이를 덮고있는 건강한 카펫을 보여줍니다.빈약 한 세포 증식이있는 곳. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

그림 4 : 자발적인 활동의 대표 결과. ( A ) 자발적 활동의 대표적인 래스터 그림. 눈금은 25 kHz의 획득 속도와 3 kHz와 300 Hz 사이의 대역 통과 필터 범위에서 20 초 동안 9 개의 활성 전극에서 기록 된 활동 전위를 나타냅니다. ( B ) 활성 사이트에서 대표적인 필터링 된 세포 외 활동 잠재력. 참고 문헌 15 에서 수정 된 그림. 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.이 그림의 n.

그림 5 : 녹음 설정. ( A ) 자극 생성기. ( B ) 온도 조절기. ( C ) 전원 공급 장치. ( D ) 증폭기. ( E ) 무대 / 전치 증폭기. ( F ) 모자이크 된 MEA. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

그림 6 : 전기 교육 프로토콜의 도식적 표현. 5 분 동안 초기 기준선을 기록하고 3 분 동안 프로브 자극을 기록하십시오. 유독 한 자극을 적용하십시오 90 초 동안 켜져 있고 녹음되지 않았다. 3 분 동안 두 번째 프로브 자극과 5 분 동안 최종 기준선을 적용하고 기록하십시오. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

그림 7 : 자극 및 훈련 신호 매개 변수 탐색. ( A ) 프로빙 자극은 0.5 Hz의 주파수에서 투여 된 ± 900 mV 2 위상 펄스로 구성됩니다. ( B ) 펄스 열은 250 Hz의 주파수에서 100, ± 900 mV 2 위상 펄스로 구성됩니다. ( C ) 훈련 신호는 2 초마다 40 펄스 열차로 구성됩니다. 참고 문헌 15 에서 수정 된 그림."_blank">이 그림의 더 크게 보려면 여기를 클릭하십시오.

그림 8 : "L"자 모양 구성의 표현. 사각형은 MEA의 개별 전극을 나타냅니다. 파란색 사각형은 자극에 사용되는 전극을 나타내지 만 다른 모든 것은 녹음에 사용됩니다. 참고 문헌 15 에서 수정 된 그림. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

그림 9 : 소음 및 자극 인공물에서 단위 구분. 여러 개의 상부 패널 ( A - D ) 노란색 파형 만이 여기에서 감지됩니다. ( E ) 녹색 파형 만이 유일한 장치입니다. ( F ) 자극 포화로 인해 장치가 합리적으로 검출 될 수없는 자극에도 사용 된 전극으로부터 기록 된 채널의 예. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

그림 10 : 자극 후 시간 히스토그램 (PSTH). 그래픽 사용자 인터페이스 ( Materials Table 참조)는 사용자 입력 ( 즉, 모집단 PSTH, 편향된 평균 PSTH 또는 개인에 따라 PSTH를 나타냅니다.채널 PSTH)를 사용하여 자극 실험의 개요와 사후 자극 파일을 즉시 비교할 수 있습니다. 또한 초기 PSTH 대 초기 PSTH를 나타냅니다. 이것은 네트워크 반응을 처음 6과 마지막 6 자극과 비교합니다. GUI는 자극 파일 및 자발적인 활동을 가진 파일 모두에 대해 스파이크 속도, 인터 스파이크 간격, 버스트 당 스파이크, 인터 버스트 간격 및 버스트 지속 시간과 같은 몇 가지 다른 기능을 수행합니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

그림 11 : 셀 준비 및 도금 개요. ( A ) 임신 한 E17 마우스를 CO2로 안락사시켰다. ( B ) 마우스가 decapitat이다.자궁이 제거됩니다. ( C ) 배아가 풀려나고 목이 베였습니다. ( D ) 각 배아에서 뇌를 추출하고 전두엽을 제거한다. ( E ) 세포가 해리된다. ( F ) 해리 된 세포를 배지에 현탁시킨다. ( G ) 부유 세포는 60 채널 다중 전극 배열 (MEAs)에 도금됩니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

도표 12 : Microelectrode 배열에 도금되는의 연결 문화. 배아 마우스 뉴런은 각 채널에서 네트워크를 통해 신경 세포 활동을 동시에 기록 할 수있는 60 채널 MEA에 도금되어 있습니다. (수정 된 그림참고 문헌 15 ). 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

그림 13 : 각 채널의 파형을 정렬하는 데 사용되는 프로그램 정렬. 정렬 프로그램 ( Materials Table 참조)은 데이터 파일을로드하고 각 채널에 대해 처음 획득 한 모든 유닛을 표시합니다. 특정 유닛에 신호를 할당하기 위해 여러 가지 방법 중 하나가 선택됩니다. 이 예에서 k-means 클러스터링 알고리즘이 선택되고 노란색 창 (하단 창의 "단위 a"라고 표시됨)이 식별되었습니다. 그런 다음 다른 프로그램 ( Materials Table 참조)을 사용하여 .nex 파일을 .mat 파일로 내 보냅니다.이 파일은 사용자 정의 GUI의 입력 파일입니다 ( ong> 재료 표 및 그림 10 ). 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

그림 14 : 교육 기간 후 자극에 대응하여 변경된 네트워크 활동 8 전극의 활성 래스터 플롯. 수직선은 자극의 시간을 나타내고, 검은 눈금은 활동 전위를 나타냅니다. 사전 훈련 ( A )에서는 채널을 통한 자극 펄스에 즉각적인 반응이 있습니다. 사후 훈련 ( B )에서, 네트워크는 자극에 대한 즉각적인 반응뿐만 아니라 더 긴 활동 반응을 나타낸다..jove.com / files / ftp_upload / 55726 / 55726fig14large.jpg "target ="_ blank ">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

도표 15 : 훈련 된 네트워크는 스파이크 주파수를 대폭 변경했습니다. 제어 네트워크에 대한 네트워크 스파이크의 빈도는 각 자극 직후 50ms 이상의 스파이크 수를 통합하고 해당 기간으로 나누어 계산합니다. 훈련 된 12 개의 제어 네트워크와 평균 10 개의 제어 네트워크의 평균을 보여줍니다 (오차 막대는 평균의 표준 오차를 나타냄). 별표 (*)는 두 데이터 집합 간의 통계적 차이 ( p 값 <0.05)를 나타냅니다. 참고 문헌 15 에서 수정 된 그림. lar를 보려면 여기를 클릭하십시오.이 그림의 게르 버전.

도표 16 : 훈련되는 네트워크에서 Synaptically 중재 응답은 두드러지게 수정됩니다. ( A ) 10 ms 빈에서 측정되고 제어 네트워크로 정상화 된 스파이크 신뢰성은 전극 근처의 뉴런의 직접 활성화 (0-20 ms)에 대한 변화를 나타내지 않습니다. 그러므로 제어 장치와 훈련 된 네트워크 사이에는 통계적으로 차이가 없습니다. 반면에, 긴 대기 시간 응답 (30-50 ms)은 시냅스에 의해 매개되며,이 방법은 위의 그림 15 에서보다 더 자세한 신뢰성 조사를 제공함을 나타냅니다. ( B ) 모집단 스파이크 빈도는 신뢰성의 거동을 반복하고 직접 활성화 (0-20 ms)에 대한 수정을 나타내지 않는 반면, 통계이론적으로 유의 한 차이가 장기 반응 (30-50 ms)에서 발견됩니다. 이 동작은 이전 그림 15 의 평균 결과와 일치합니다. 오류 막대는 10 개의 제어 네트워크와 12 개의 훈련 된 네트워크에 대해 계산 된 평균의 표준 오차입니다. (*) p- 값 <0.05; (**) p- 값 <0.001. 참고 문헌 15 에서 수정 된 그림. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
| 수량 | 목 |
| 1 | 오토 클레이브 유리 시약 병 (최소 100 mL 크기) |
| 20 | 15 mL 멸균 원심 분리 튜브 |
| 1 | 10 ML 멸균 serological 피펫 |
| 4 | 25 mL 멸균전자 혈청 피펫 |
| 2 | 50 ML 멸균 serological 피펫 |
| 1 | 튜브 랙 원심 분리기 |
| 150 mL | 멸균 DI 수 |
| 5 mg | 폴리 -D- 라이신 바이알 |
표 1 : PDL 준비 - 재료 및 시약 목록.
| 수량 | 목 |
| 1 | 50 mL 멸균 원심 분리 튜브 |
| 10 | 15 mL 멸균 원심 분리 튜브 |
| 2 | 1 ML 멸균 혈청 피펫 |
| 2 | 50 ML 멸균 serological 피펫 |
| 1 | 튜브 랙 원심 분리기 |
| 1 mL | 인산염완충 생리 식염수 (PBS) |
| 1 mg | 라미닌 |
표 2 : 라미닌 준비 - 재료 및 시약 목록.
| 수량 | 목 |
| 1 | 오토 클레이브 유리 시약 병 (최소 100 mL 크기) |
| 20 | 15 mL 멸균 원심 분리 튜브 |
| 1 | 10 ML 멸균 serological 피펫 |
| 4 | 25 mL 멸균 혈청 피펫 |
| 2 | 50 ML 멸균 serological 피펫 |
| 1 | 튜브 랙 원심 분리기 |
| 150 mL | 멸균 DI 수 |
| 5 mg | 폴리 -D- 라이신 바이알 |
표 3 : 저장 매체 준비 - 재료 및 시약 목록 표 3 : 저장 매체 준비 - 재료 및 시약 목록.
| 수량 | 목 |
| 44 mL | 안정화 된 L- 글루타민 형태의 DMEM (물질 표 참조) |
| 1 mL | 신경 세포 배양을위한 무 혈청 보충제 (물질 표 참조) |
| 2.5 mL | 말 혈청 |
| 100 μL | 아스 코르 빈산 [4 mg / mL] |
| 2.5 mL | 태아 소 혈청 (FBS) |
| 0.5 mL | 펜 strep (선택 사항) |
| 1 | 50 mL 멸균 원심 분리 튜브 |
| 2 | 25 mL 멸균 혈청 피펫 |
| 2 | 10 ML 멸균 혈청 피펫 |
| 2 | 1 ML 멸균 혈청 피펫 |
| 1 | 250 mL 필터 |
표 4 : DMEM 5/5 배지 준비 - 재료 및 시약 목록.
| 수량 | 목 |
| 49 mL | 안정화 된 L- 글루타민 형태의 DMEM (물질 표 참조) |
| 1 mL | 신경 세포 배양을위한 무 혈청 보충제 (물질 표 참조) |
| 100 μL | 아스 코르 빈산 [4 mg / mL] |
| 0.5 mL | 펜 strep (선택 사항) |
| 1 | 50 mL 멸균 원심 분리 튜브 |
| 2 | 25 mL 멸균 혈청 피펫 |
| 2 | 1 ML 멸균 혈청 피펫 |
| 1 | 250 mL 필터 |
표 5 : DMEM + 배지 준비 - 재료 및 시약 목록.
| 수량 | 목 |
| 1 | 파파인 140 U / 바이알 |
| 1 | 1,260 U / 바이알 |
| 7 mL | DMEM + (냉각 된) |
| 5 mL | DMEM 5/5 (예열 됨) |
| 10 μL | 트리 판 블루 |
| 2 | 메스 블레이드 |
| 1 | 35mm 무균 배양 접시 |
| 4 | 15 mL 멸균 원심 분리 튜브 |
| 2 | 5 mL 멸균 극저온 튜브 |
| 2 | 2 mL 멸균 극저온 튜브 |
| 1 | 50 mL 멸균 원심 분리 튜브 |
| 1 | 미세 원심 분리 관 |
| 2 | 대형 보어 이송 피펫 |
| 삼 | 소형 보어 이송 피펫 |
| 5 | 2 ML 멸균 serological 피펫 |
| 5 | 1 ML 멸균 혈청 피펫 |
| 2 | 10 μL 멸균 micropipette 도움말 |
| 1 | 무균 마이크로 피펫 팁 1000 μL |
| 1 | 혈구계 칩 |
표 6 : 세포의 해리 - 재료 및 시약 목록.
이 프로토콜에 설명 된 단계는 초보자가 MEA에서 자신의 연결 문화를 판명하고 네트워크 활동을 기록 할 수 있도록 충분한 세부 정보를 제공합니다. 이 프로토콜은 문화가 전극 배열 위에 세포의 양탄자 층을 형성하고, 건강을 유지하고 몇 달 동안 오염 물질이 없도록 적절하게 부착하는 것을 보장합니다.
프로토콜의 모든 부분을 준수하는 것이 가장 좋지만 성공적인 결과에 중요한 단계가 프로세스 전반에 걸쳐 있습니다. 배양 물이 오염되는 것을 막기 위해서는 전체 공정에 걸쳐 무균 기술을 사용해야합니다. 프로토콜에 설명 된대로 새로운 MEA를 친수성으로 만들어야합니다. 그렇지 않으면 세포 접착력이 떨어집니다. 가혹한 피펫 팅을 피하고 해리 중에 공기 방울이 형성되면 손상된 세포의 수가 줄어들어 더 높고 더 건강한 수율로 이어질 것입니다. 첫 번째 이후 DMEM 5/5에서 DMEM +로 전환먹이는 것도 중요합니다. DMEM 5/5에는 말 혈청이 포함되어있어 지속적으로 사용하면 신경 교세포가 배양을 지배하게되어 문화가 건강 해 보일지라도 열악한 신경 세포 활동을 초래합니다. 예정대로 배양액을 공급하고 적절한 배양 조건에서 배양하는 것도 중요합니다.
MEA에서 세포 배양 판을 만드는 것은 최적의 결과가 아닌 결과를 가져올 수있는 많은 변수를 포함합니다. 목표가 세포의 완벽한 "양탄자"이지만, 위에 언급 된 중요한 단계를 해결하지 못하면 세포 성숙이 불량 해지거나 오염 될 수 있습니다. 가난한 세포 성숙과는 다른 세포 접착력이 나쁘다는 것도 관심사입니다. 이것은 도금 이전의 불량한 MEA 준비 또는 오래된 매체의 사용을 포함하는 여러 요인들로 인해 발생할 수 있습니다. 안정화 된 형태의 L- 글루타민과 혈청이없는 신경 세포 배양액을 함유 한 오래된 배지 ( 물질 표)가 사용되면, 세포는 처음에 붙지 만 약 2 주 후에 떠 다니게됩니다. 세균 오염이 지속적으로 문제가된다면 암피실린이나 펜 렙틴과 같은 항생제를 배지에 첨가 할 수 있습니다. 곰팡이 오염을 치료할 수있는 살균제도 있습니다. 이것들은 문화적 결과에 영향을 줄 수있는보다 일반적인 변수입니다. 시간과 경험 후에 만 만날 수있는 많은 다른 것들이 있습니다.
유리 미세 전극의 사용과 비교하여,이 기법은 네트워크 역학 및 약리학 적 반응을 연구하는데 탁월합니다. 그것은 많은 다른 시공간 자극 패턴의 사용을 가능하게하고 동시에 여러 영역에서의 신경 반응을 기록 할 수있게합니다. 이전 그룹은 여기에 설명 된 것과 유사한 프로토콜을 사용하여 흥미로운 결과를 보여주었습니다 18 . 문화가 몇 주 또는 몇 달 동안 지속되고 동일한 문화가 재사용 될 수 있기 때문에이 기술은 또한동일한 네트워크에서 여러 실험을 반복합니다.
그러나이 기술에는 한계가 있습니다. MEA는 비 침습적입니다. 따라서 패치 클램핑이나 피펫을 사용한 세포 내 기록과는 달리 세포 외 활동 만 기록 할 수 있습니다. 또한, 배열의 각 전극은 여러 개의 세포로 덮여 있기 때문에 단일 뉴런의 활동을 해결할 수 없습니다. 반대로 이것들은 시험 관내 배양 물이기 때문에 뇌에서의 네트워크의 구조적 특성을 완전히 재현 할 수는 없습니다. 또한, 세포가 pH 균형을 유지할 수 있도록 CO 2 대기를 제공하는 메커니즘없이 한 번에 30 분 이내에 만 활동을 기록 할 수 있습니다.
일단이 기술이 숙달되면, 전기 자극이 있거나없는 약리학 적 조작이 탐구 될 수 있습니다. 뉴런 네트워크에서 학습과 기억 형성을 탐색하기위한 새로운 프로토콜을 설계하고 테스트 할 수 있습니다.hippocampal 또는 척수 네트워크에 대한 rotoci. 네트워크의 자극과 훈련을위한 프로토콜은 이미 발표되었으며, 그 중 일부는 Eytan et al.이 제안한 "선택적 적응"과 같은 생체 내 프로토콜로 추가 개발 되었다. 19 . 여러 프로토콜이 테스트되었습니다. 그러나 2005 년 루아로 (Ruaro)가 제안한 파상풍 치료법을 수정 한 결과 만이 여기에 제시되어있다.
저자는 공개 할 것이 없습니다.
이 작품은 국립 과학 재단 보조금 CMMI - 1300007에 의해 재정 지원되었다. 우리는 조지 메이슨 대학교 (George Mason University)에서 이러한 프로토콜의 설계 및 문화 유지에 도움을 주신 이전 연구원들에게 감사드립니다. Joseph J. Pancrazio 박사, Hamid Charkhkar 박사, Gretchen Knaack 박사 , Franz Hamilton 박사, Michael Maquera 박사, Robert Graham 박사.
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| 소프트웨어: NeuroExplorer | Plexon | http://www.plexon.com/products/neuroexplorer | .nex 파일을 .mat 소프트웨어로 변환하는 데 사용됩니다 |
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