Met behulp van neuron spiking activiteit trigger gesloten-lus stimuli in neurofysiologische experimenten
November 12th, 2019
Dit protocol demonstreert hoe u een elektrofysiologisch systeem gebruikt voor stimulatie met een gesloten kringloop, geactiveerd door neuronale activiteitspatronen. Er is ook een voorbeeld van MATLAB-code beschikbaar die gemakkelijk kan worden aangepast voor verschillende stimulatie apparaten.
Dit standaard neurofysiologische opnamesysteem kan worden gebruikt om een closed-loop stimulatie uit te voeren die nuttig is voor het bestuderen van causale interacties in de hersenen. Dit protocol maakt het mogelijk neurowetenschappers met slechts beperkte expertise in de informatica om snel een verscheidenheid van closed-loop experimenten met weinig kosten uit te voeren. Closed-loop experimenten zijn steeds belangrijker voor de fundamentele wetenschap en onderzoek.
Bijvoorbeeld, meerdere epilepsie studies hebben aangetoond dat neuron stimulatie trigger bij het begin van de aanval is een effectieve aanpak om de ernst van aanvallen te verminderen. Om de adoptie van kringloopexperimenten in neurowetenschappelijk onderzoek te vergemakkelijken, biedt dit protocol MATLAB-code om een open-loop elektrofysiologisch opnamesysteem om te zetten in een gesloten-lussysteem. Deze implementatie van closed-loop stimulatie wordt aangetoond in een wakkere rat.
Als u het Cheetah 6.4 Data Acquisition System wilt installeren, opent u de webpagina voor de software met bibliotheken om te communiceren met het Cheetah-aankoopsysteem en installeert u SpikeSort-3D. Installeer het NetCom Development Package. Log in op een MATLAB-account om de juiste licentie, versie en besturingssysteem te selecteren.
Download vervolgens de bibliotheek voor het activeren van een online evenement zoals aangegeven en haal de bestanden uit naar de MATLAB-map documenten. Open voor gegevensverwerving de Cheetah-software en neem spiking-gegevens op om de sjabloongolfvormen te vullen. Na een paar minuten stopt u de gegevensverwerving en voert u een SpikeSort uit op de opgenomen gegevens.
Open vervolgens SpikeSort3-D en klik op het menu Bestand en laad spike-bestand Om een spike-bestand uit de map met de opgenomen gegevens te selecteren. Klik vervolgens op het clustermenu, autocluster met KlustaKwik en voer deze uit. Als u een kringloopexperiment wilt uitvoeren, hervat u de gegevensverwerving in Cheetah en opent u MATLAB.
Open ClosedLoop. M en klik op uitvoeren. U ook gesloten lus uitvoeren in het opdrachtvenster.
Blader naar de opnamemap en selecteer een van de spiking-gegevensbestanden om de piekinformatie te laden die in de eerste opname is gedefinieerd. Klik op de juiste selectievakjes onder de uitgezet golfvormen om een of meerdere neuronen te selecteren die stimulatie zullen activeren. Definieer het minimumaantal neuronen dat stimulatie zal activeren door een geheel getal in het tekstvak min-overeenkomsten in te voeren en definieer het tijdvenster waarin de pieken die overeenkomen met de verschillende golfvormen als coactief worden beschouwd door een getal in het tekstvak van het venster in te voeren.
Klik vervolgens op verzenden om te beginnen met het online activeren van gebeurtenissen op basis van de stekelactiviteit van de geselecteerde neuronen. In dit representatieve experiment rustte de rat op een bloempot die tijdens pauzes in de gedragsexperimenten een vertrouwde rustplaats was. Hier kan een representatieve gelijktijdige werking van de opnamesoftware en het MATLAB-programma worden waargenomen die in realtime verworven spikegolfvormen weergeeft.
Wanneer pieken van vooraf gedefinieerde triggeringclusters worden gedetecteerd, worden de golfvormen weergegeven met een opvallende streepjeslijn in het MATLAB-cijfervenster dat een toon activeert en een gesloten-lussysteem biedt. In deze figuur wordt een representatief histogram weergegeven dat de vertragingen illustreert tussen het genereren van een kunstmatige piek en het tijdstip van het opwekken van een geactiveerd signaal. Na het voorbereiden van een dier en het installeren van de software, bestaat het closed-loop experiment uit twee hoofdfasen, de initiële gegevensverwerving en de closed-loop stimulatie waarbij spikes externe stimuli activeren.
Dit protocol maakt het ook mogelijk de behandeling van een stimuli op basis van de activiteit van meerdere neuronen die belangrijk is voor het aanpakken van vragen over informatieverwerking in de hersenen. De voordelen van deze MATLAB-oplossing zijn de lage kosten en flexibiliteit bij het definiëren van de activiteitspatronen om stimuli te activeren die kunnen helpen bij het onderzoeken van een verscheidenheid aan neurowetenschappelijke vragen.
View the full transcript and gain access to thousands of scientific videos
Overzicht
Dit protocol demonstreert het gebruik van een elektrofysiologisch systeem voor closed-loop stimulatie op basis van neuronale activiteitspatronen. Het stelt neurowetenschappers, zelfs met beperkte expertise in computerwetenschappen, in staat om closed-loop experimenten efficiënt en kosteneffectief uit te voeren. Het protocol bevat voorbeeld MATLAB-code voor implementatie en wordt geïllustreerd met opnames van een wakkere rat, waarbij de realtime interactie tussen neurale spikes en stimulatie wordt getoond.
Belangrijke studiecomponenten
Wetenschapsgebied
- Neurowetenschap
- Elektrofysiologie
- Closed-loop systemen
Achtergrond
- Closed-loop stimulatie is essentieel voor het bestuderen van causale interacties in de hersenen.
- Deze benadering is bijzonder nuttig in epilepsieonderzoek om de ernst van aanvallen te verminderen.
- Het protocol richt zich op de behoefte aan toegankelijke closed-loop systemen in de neurowetenschappen.
Doel van de studie
- Om een methode te bieden voor het implementeren van closed-loop stimulatie met minimale kosten en expertise.
- Om het onderzoek naar neuronale activiteit en reacties mogelijk te maken door middel van realtime stimulatie.
- Om onderzoekers in staat te stellen de informatieverwerking in de hersenen beter te begrijpen.
Gebruikte methoden
- De studie gebruikt een standaard neurofysiologisch opnamesysteem voor closed-loop experimenten.
- Opnames van wakkere ratten werden gebruikt als biologisch model.
- MATLAB-code wordt verstrekt voor aanpassing en conversie van open-loop systemen.
- Belangrijke stappen omvatten gegevensverzameling, sorteren van spiking data en het definiëren van stimulatieparameters.
- Het closed-loop experiment omvat realtime activering van stimuli op basis van neurale activiteit.
Belangrijkste resultaten
- Het protocol maakt stimulatie mogelijk op basis van de activiteit van meerdere neuronen, waardoor het begrip van neurale interacties wordt verbeterd.
- Spiking data werden gebruikt om externe stimuli te activeren, waardoor effectieve closed-loop feedback werd gedemonstreerd.
- Realtime visualisatie van neurale activiteit werd bereikt via de MATLAB-interface.
- Belangrijke bevindingen benadrukken de flexibiliteit en kosteneffectiviteit van de MATLAB-gebaseerde oplossing.
Conclusies
- Deze studie stelt onderzoekers in staat om closed-loop stimulatietechnieken eenvoudig te implementeren en te adopteren.
- De bevindingen hebben implicaties voor het bevorderen van het begrip van neuronale mechanismen en hersenfuncties.
- Flexibele stimulatiepatronen dragen bij aan het beantwoorden van verschillende neurowetenschappelijke vragen.
Veelgestelde vragen
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.
