Recording and Analyzing Multimodal Large-Scale Neuronal Ensemble Dynamics on CMOS-Integrated High-Density Microelectrode Array

Brett Addison Emery; Shahrukh Khanzada; Xin Hu; Diana Kl&#252;tsch; Hayder Amin

doi:10.3791/66473

Регистрация и анализ мультимодальной крупномасштабной динамики нейронного ансамбля на КМОП-интегр...

JoVE Journal
Neuroscience

This content is Free Access.

JoVE Journal Neuroscience

Recording and Analyzing Multimodal Large-Scale Neuronal Ensemble Dynamics on CMOS-Integrated High-Density Microelectrode Array

Регистрация и анализ мультимодальной крупномасштабной динамики нейронного ансамбля на КМОП-интегрированной микроэлектродной матрице высокой плотности

Full Text

5,789 Views

09:44 min

March 8, 2024

DOI: 10.3791/66473-v

Brett Addison Emery*¹, Shahrukh Khanzada*¹, Xin Hu*¹, Diana Klütsch¹, Hayder Amin^1,2,3

¹Group of "Biohybrid Neuroelectronics (BIONICS)",German Center for Neurodegenerative Diseases (DZNE), ²Faculty of Medicine Carl Gustav Carus,Technical University Dresden, ³Dresden Center for Intelligent Materials (DCIM),Technical University Dresden

Please note that some of the translations on this page are AI generated. Click here for the English version.

Overview

This study employs high-density multi-electrode arrays (HD-MEA) to examine the computational dynamics of large-scale neuronal ensembles in hippocampal and olfactory bulb circuits, as well as human neuronal networks. The integration of spatiotemporal activity recording and computational analysis enhances the understanding of complex neuronal interactions, providing insights into brain function and potential biomarkers for neurological disorders.

Key Study Components

Area of Science

Neuroscience
Electrophysiology
Neurotechnology

Background

Challenges in decoding neural information at scale.
Need for high-resolution recordings to study complex brain networks.
Focus on biocompatibility and signal resolution in neural technology.

Purpose of Study

To bridge the research gap in recording dynamics of larger-scale neuronal ensembles.
To enhance understanding of neural function in health and disease.
To develop a versatile experimental tool across different neuronal models.

Methods Used

High-density multi-electrode arrays (HD-MEA) for capturing neuronal activity.
Use of ex vivo mouse brain slices and in vitro human iPSC-derived neurons.
Protocol includes preparation, incubation, and recording procedures.
Emphasizes precise electrode positioning and signal acquisition parameters.

Main Results

The study captures and analyzes spatiotemporal neuronal activity effectively.
Identifies the intricacies of neuronal dynamics across different models.
Potential implications for understanding neuroplasticity and coding mechanisms.

Conclusions

This research demonstrates a significant advancement in recording techniques for neuronal behavior.
It highlights the enriched understanding of neural mechanisms and disorder implications.
Future work aims to connect molecular and functional insights across models.

Frequently Asked Questions

What are the advantages of using HD-MEA?

HD-MEA provides high spatial and temporal resolution for capturing neuronal activity, facilitating in-depth analysis of large-scale networks.

How is the ex vivo mouse brain slice prepared?

The preparation involves careful dissection, using a vibratome for slicing, and maintaining slices in recoverable conditions before experimentation.

What types of data are obtained from this method?

The method captures spatiotemporal activity data, allowing for the analysis of neuronal communication and interactions in different contexts.

Can the method be adapted for other neuronal types?

Yes, the protocol can be applied to various models, including human iPSC-derived neurons, enhancing versatility in research applications.

What are the limitations of HD-MEA?

Limitations may include challenges in achieving complete biocompatibility and variations in signal clarity based on the brain region being studied.

How does this research contribute to understanding neural disorders?

By elucidating neuronal dynamics, this research aids in identifying biomarkers and therapeutic targets for neurological conditions.

Здесь мы используем HD-MEA для углубления в вычислительную динамику крупномасштабных нейронных ансамблей, в частности, в гиппокампе, обонятельных луковицах и нейронных сетях человека. Фиксация пространственно-временной активности в сочетании с вычислительными инструментами дает представление о сложности нейронного ансамбля. Этот метод улучшает понимание функций мозга, потенциально выявляя биомаркеры и методы лечения неврологических расстройств.

Наше исследование исследует границы нейронных технологий путем интеграции микроэлектродной матрицы на основе КМОП высокой плотности для декодирования нейронных коммуникаций и больших сетей. Мы стремимся ответить на вопрос о том, как нейронная информация в разных масштабах кодируется в уникальных деталях, улучшая наше понимание функций мозга и дисфункций в здоровом и болезненном состоянии. Ориентируясь в сложной области исследований нейронных ансамблей, мы сталкиваемся с такими проблемами, как достижение точного разрешения сигналов во время мозговой активности и обеспечение биосовместимости наших микроэлектродных матриц на основе КМОП.

Эти препятствия имеют решающее значение для точного захвата и интерпретации богатого гобелена нейронного взаимодействия с помощью мультимодальных записей. Наше исследование направлено на устранение критического пробела в нейронауке – отсутствия комплексного метода перекодирования и анализа динамики крупномасштабного ансамбля нейронов с высоким пространственным и временным разрешением. Этот пробел препятствует нашему пониманию сложных мозговых сетей и функций в здоровом и болезненном состоянии.

Наш протокол позволяет осуществлять мультимодальную запись без меток с высоким разрешением в гиппокампе, обонятельной луковице и нейронах, полученных из IPSC человека, предоставляя универсальный инструмент для разнообразных экспериментов. Этот уникальный подход способствует беспрецедентному пониманию динамики нейронов, преодолевая исследовательский разрыв между различными областями мозга и модельными системами, значительно углубляя наше понимание нейронных функций и расстройств. Будущие исследования в нашей лаборатории будут направлены на глубокое изучение нейронных вычислений и динамики от генов до сетей, направленных на установление молекулярных и функциональных сигнатур в здоровье и болезни.

Благодаря передовой биоэлектронике и нейронным технологиям мы сосредоточимся на нейропластичности, обонятельном кодировании, разработке искусственного интеллекта и стратегий улучшения памяти для новых терапевтических средств и интерфейсов мозг-машин.

View the full transcript and gain access to thousands of scientific videos