Usando a atividade de spiking do neurônio para provocar estímulos do Closed-Loop em experiências neurophysiological
November 12th, 2019
Este protocolo demonstra como usar um sistema eletrofisiológico para estimulação de circuito fechado desencadeada por padrões de atividade neuronal. O código matlab da amostra que pode facilmente ser modificado para dispositivos diferentes da estimulação é fornecido igualmente.
Este sistema de gravação neurofisiológica padrão pode ser usado para realizar uma estimulação em loop fechado que é útil para estudar interações causais no cérebro. Este protocolo permite que neurocientistas com apenas conhecimento limitado em ciência da computação implementem rapidamente uma variedade de experimentos em loop fechado com pouco custo. Experimentos em loop fechado têm sido cada vez mais importantes para a ciência básica e a pesquisa.
Por exemplo, vários estudos de epilepsia mostraram que o gatilho de estimulação de neurônios no início da convulsão é uma abordagem eficaz para reduzir a gravidade das convulsões. Para facilitar a adoção de experimentos em loop fechado em pesquisas de neurociência, este protocolo fornece código MATLAB para converter um sistema de gravação eletrofisiológica de loop aberto em um sistema de loop fechado. Esta implementação de estimulação em loop fechado é demonstrada em um rato acordado.
Para instalar o Sistema de Aquisição de Dados Cheetah 6.4, abra a página web para o software que inclui bibliotecas para interagir com o sistema de aquisições cheetah e instalar o SpikeSort-3D. Instale o Pacote de Desenvolvimento NetCom. Faça login em uma conta MATLAB para selecionar a licença, versão e sistema operacional corretos.
Em seguida, baixe a biblioteca para o acionamento de eventos on-line conforme indicado e extraia os arquivos para a pasta MATLAB de documentos. Para aquisição de dados, abra o software Cheetah e regisse dados para preencher as formas de onda do modelo. Após alguns minutos, pare a aquisição de dados e realize um SpikeSort nos dados registrados.
Em seguida, abra SpikeSort3-D e clique no menu de arquivos e carregue o arquivo spike para selecionar um arquivo de pico da pasta com os dados registrados. Em seguida, clique no menu cluster, autoaglomere usando KlustaKwik e execute. Para realizar um experimento em loop fechado, retome a aquisição de dados em Cheetah e abra o MATLAB.
Abra o ClosedLoop. M e clique em executar. Alternativamente, execute o loop fechado na janela de comando.
Navegue até a pasta de gravação e selecione um dos arquivos de dados de espiando para carregar as informações de pico definidas na gravação inicial. Clique nas caixas de seleção apropriadas sob as formas de onda plotadas para selecionar um ou vários neurônios que desencadearão a estimulação. Defina o número mínimo de neurônios que desencadearão a estimulação entrando em um inteiro na caixa de texto min e defina a janela de tempo em que os picos correspondentes às diferentes formas de onda são considerados coativos digitando um número na caixa de texto da janela.
Em seguida, clique em enviar para iniciar o acionamento on-line de eventos com base na atividade de espiar dos neurônios selecionados. Neste experimento representativo, o rato estava descansado em um vaso de flores que era um lugar de descanso familiar durante as pausas nos experimentos comportamentais. Aqui, um funcionamento simultâneo representativo do software de gravação e do programa MATLAB que exibe formas de onda de pico adquiridas em tempo real pode ser observado.
Quando os picos de clusters de acionamento predefinidos são detectados, as formas de onda são exibidas com uma linha de traço ousada na janela da figura MATLAB acionando um tom e fornecendo um sistema de loop fechado. Nesta figura, um histograma representativo ilustrando os atrasos entre o tempo de geração de um pico artificial e o tempo de indução de um sinal acionado é mostrado. Depois de preparar um animal e instalar o software, o experimento de loop fechado consiste em dois estágios principais, a aquisição inicial de dados e a estimulação em loop fechado durante a qual os picos desencadeiam estímulos externos.
Este protocolo também permite o tratamento de um estímulo baseado na atividade de múltiplos neurônios, o que é importante para abordar questões sobre o processamento de informações no cérebro. As vantagens desta solução MATLAB são seu baixo custo e flexibilidade na definição dos padrões de atividade para desencadear estímulos que podem ajudar na investigação de uma variedade de questões neurocientíficas.
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Visão Geral
Este protocolo demonstra o uso de um sistema eletrofisiológico para estimulação em circuito fechado baseada em padrões de atividade neuronal. Ele permite que neurocientistas, mesmo com experiência limitada em ciência da computação, realizem experimentos em circuito fechado de forma eficiente e econômica. O protocolo inclui código MATLAB de amostra para implementação e é exemplificado com gravações de um rato acordado, mostrando a interação em tempo real entre picos neurais e estimulação.
Componentes Principais do Estudo
Área da Ciência
- Neurociência
- Eletrofisiologia
- Sistemas em circuito fechado
Fundamentos
- A estimulação em circuito fechado é crucial para estudar interações causais no cérebro.
- Essa abordagem é particularmente útil na pesquisa de epilepsia para aliviar a gravidade das convulsões.
- O protocolo aborda a necessidade de sistemas em circuito fechado acessíveis na neurociência.
Propósito do Estudo
- Fornecer um método para implementar estimulação em circuito fechado com custo e expertise mínimos.
- Facilitar o estudo da atividade neuronal e respostas através de estimulação em tempo real.
- Permitir que pesquisadores entendam melhor o processamento de informações no cérebro.
Métodos Utilizados
- O estudo emprega um sistema de gravação neurofisiológica padrão para experimentos em circuito fechado.
- A gravação de ratos acordados foi usada como o modelo biológico.
- Código MATLAB é fornecido para personalização e conversão de sistemas de circuito aberto.
- As etapas principais incluem aquisição de dados, classificação de dados de picos e definição de parâmetros de estimulação.
- O experimento em circuito fechado envolve o acionamento em tempo real de estímulos baseado na atividade neural.
Principais Resultados
- O protocolo permite a estimulação baseada na atividade de múltiplos neurônios, melhorando a compreensão das interações neurais.
- Dados de picos foram usados para acionar estímulos externos, demonstrando um feedback eficaz em circuito fechado.
- A visualização em tempo real da atividade neural foi alcançada através da interface MATLAB.
- As principais descobertas destacam a flexibilidade e a relação custo-benefício da solução baseada em MATLAB.
Conclusões
- Este estudo permite que pesquisadores implementem e adotem técnicas de estimulação em circuito fechado facilmente.
- Os resultados têm implicações para o avanço da compreensão dos mecanismos neuronais e das funções cerebrais.
- Padrões de estimulação flexíveis contribuem para abordar várias questões neurocientíficas.
Perguntas Frequentes
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.
