Kvantifisering av infra-langsom dynamikk av spektral kraft og hjertefrekvens i sovende mus
Summary
Her presenterer vi eksperimentelle og analytiske prosedyrer for å beskrive den temporale dynamikken til de neurale og kardiale variablene av ikke-REM søvn hos mus, som modulerer søvnresponsivitet til akustiske stimuli.
Abstract
Tre årvåkenstater dominerer pattedyrslivet: våkenhet, ikke-rask øyebevegelse (ikke-REM) søvn og REM søvn. Ettersom flere nevrale korrelater av atferd er identifisert i frittflyttende dyr, blir denne trefoldsdelingen for forenklet. I løpet av våkenhet definerer ensembler av globale og lokale kortikale aktiviteter sammen med perifere parametere som pupildiameter og sympathovagalbalanse ulike grader av opphisselse. Det er fortsatt uklart i hvilken grad søvn også danner et kontinuum av hjernestater – hvor grad av motstandskraft mot sensoriske stimuli og oppløselighet, og kanskje andre søvnfunksjoner, varierer gradvis – og hvordan perifere fysiologiske tilstander varierer. Forskning som fremmer metodene for å overvåke flere parametere under søvn, samt tilskrivning av konstellasjoner av disse funksjonsegenskapene, er sentral for å forfinne vår forståelse av søvn som en multifunksjonell prosess hvor mange gunstige effekter må være executed. Å identifisere nye parametere som karakteriserer søvntilstander, vil åpne muligheter for nye diagnostiske veier i søvnforstyrrelser.
Vi presenterer en prosedyre for å beskrive dynamiske variasjoner av mus-ikke-REM søvntilstander via den kombinerte overvåking og analyse av elektroencefalogram (EEG) / elektrokortikogram (ECoG), elektromyogram (EMG) og elektrokardiogram (EKG) signaler ved hjelp av standardpolysomnografiske opptaksteknikker. Ved å bruke denne tilnærmingen fant vi at mus-ikke-REM-søvn er organisert i sykluser av koordinerte nevrale og hjerte-svingninger som genererer suksessive 25-s intervaller med høy og lav sårbarhet til ytre stimuli. Derfor er sentrale og autonome nervesystemer koordinert for å danne adferdsmessig forskjellige søvntilstander under konsolidert ikke-REM-søvn. Vi presenterer kirurgiske manipulasjoner for polysomnografisk ( dvs. EEG / EMG kombinert med EKG) overvåkning for å spore disse syklusene i fritt sovende mus, analysen til quantiFy deres dynamikk, og de akustiske stimuleringsprotokollene for å vurdere sin rolle i sannsynligheten for å våkne opp. Vår tilnærming har allerede blitt utvidet til menneskelig søvnløshet og løfter å løse vanlige organiseringsprinsipper for ikke-REM søvntilstander hos pattedyr.
Introduction
Mammalssøvn er en atferdsrelatert hvilestilstand og motstandsdyktighet overfor miljøstimuli. Til tross for denne tilsynelatende ensartethet, indikerer polysomnografiske og autonome parametre at søvn beveger seg mellom kvalitativt og kvantitativt forskjellige nevrale og somatiske tilstander på ulike tidsmessige og romlige skalaer 1 . I løpet av minutter til tiotre minutter skjer bryteren mellom ikke-REM og REM søvn. Ikke-REM-søvn er ledsaget av stor amplitude, lavfrekvent aktivitet i EEG, med en spektral topp rundt ~ 0,5-4 Hz, mens REM-søvn viser vanlig EEG-aktivitet i theta-båndet (6 – 10 Hz), sammen med Muskel atonia 2 . Innenfor ikke-REM-søvn, sykler mennesker gjennom lys (S2) og dyp, langsom bølge søvn (SWS). Som deres navngivning indikerer, viser disse to stadiene lavere og høyere opphissetærskler 3 , 4 , og de avviker primært i tettheten av lavfrekvensEncy cortical EEG power, referert til som slow-wave aktivitet (SWA; 0,75 – 4 Hz). Ujevnhet vedvarer i løpet av individuelle runder av S2 og SWS i minutt- til sekundær-tidsskala, så omfattende dokumentert av den variable tilstedeværelsen av SWA i løpet av en bout 5 , 6 , men også ved EEG og feltpotensialer ved Høyere frekvenser, inkludert spindelbølger i sigma-båndet (10-15 Hz) og gamma-rytmer (80-120 Hz) (for en gjennomgang, se 7 , 8 , 9 , 10 ).
I stedet for å være subtile, forskyver disse variasjonene den sovende kortikale tilstanden hos mennesker til ekstremer av spektret. For ikke-REM-søvn, spenner disse seg fra en overvekt av SWA til stater som omtrentlig våkneraktivitet fordi de inneholder en betydelig andel av høyfrekvente komponenter 11 <suP>, 12 . Hos gnagere og katter, selv om ikke-REM-søvn ikke er delt inn i trinn, oppstår en kort periode som kalles mellomliggende søvn (IS) før REM-søvninngang 13 . Under IS opptrer REM søvnfunksjoner som hippocampal theta aktivitet og ponto-geniculo-occipitale bølger, mens ikke-REM søvn signaturer, som spindelbølger og SWA, fremdeles er tilstede, hvilket indikerer en blanding mellom de to søvntilstandene 14 , 15 . Ikke desto mindre kan IS være funksjonelt distinkt fordi det moduleres av antidepressiva midler 16 og gjennom ny objektpresentasjon under tidligere våkne 17 , og det bidrar til å sette opp oppusningsgrensen 18 . Videre viser statlige tomter av EEG og EMG parametere for fritt bevegelige rotter en klynge av punkter 14 som er kontinuerlig mellom ikke-REM søvn, REM søvn og våkenhet. Det er også sporadiske nedgang i SWA uten å gå inn i våkenhet eller REM søvn, noe som fører til store svingninger i den relative forekomsten av lav- og høyfrekvente komponenter under en konsolidert ikke-REM-søvn kl 14 , 19 , 20 . Endelig forekommer variable variabler av SWA og høyere frekvensrytmer under ikke-REM-søvn ikke bare i tid, men viser også regionale forskjeller i amplitude og synkronisering mellom kortikale områder 19 .
Mammalian non-REM søvn er langt fra uniform. Imidlertid er det ikke klart om en slik ujevnhet fører til stater som er forskjellig i funksjon og atferdsmessige egenskaper. I flere typer søvnforstyrrelser blir kontinuerlig søvn forstyrret av spontane oppvåkninger og upassende motorisk adferd. Videre viser spektralanalyser endringer i den relative forekomsten av høyere frekvenser i EEG 21Og i autonome parametere, for eksempel pustehastigheter og hjerteslag 22 . Den ordnede sekvensen av stabile søvntilstander blir således forstyrret, og elementer av kortikal og / eller autonom opphisselse inntrer på en ukontrollert måte. Derfor er forståelse av kontinuum i søvntilstandene mulig for sykdom. I tillegg er forstyrrelsen av søvn ved miljøstøy i urbane omgivelser forbundet med generelle helserisiko, noe som gjør det avgjørende å identifisere øyeblikk av økt sårbarhet i søvn 23 .
Behavioral arousalforsøk hos sovende mennesker indikerer at det er vanskeligst å våkne opp fra SWA-dominert ikke-REM-søvn (stadium S3), mens lys ikke-REM-søvn (stadium S2) og REM-søvn viser sammenlignbare og lavere opphissetærskler 4 . Den kortikale behandlingen av korte lydstimuli varierer vesentlig mellom REM-søvn, S2 og S3 24 ,25 , som indikerer at statsspesifikke kortikale aktivitetsmønstre modulerer de første stadier av sensorisk behandling. For ikke-REM søvn hos mennesker varierer tilbøyelighet til å våkne opp som følge av støy med tilstedeværelsen av spindelbølger og alfa-rytmer i EEG 26 , 27 , 28 . Thalamocortical rytmicitet under spindler ledsages av forbedret synaptisk inhibering ved både thalamid og kortikale nivåer, som antas å bidra til demping av sensorisk behandling 7 .
Hvordan er støyresistente og sårbare søvnperioder organisert i tide, og hva er deres determinanter? I både mus og menneske identifiserte vi nylig en infra-langsom, 0,02-Hz oscillasjon i nevrale rytmer. Avhengig av fasen av denne 0,02-Hz-oscillasjonen viste musene variabel reaktivitet mot ytre stimuli, enten å våkne opp eller sove tråGh støyen. Interessant nok var denne svingningen korrelert med hjerteslagets hastighet, noe som indikerer at det autonome nervesystemet deltar i moduleringen av søvn sårbarhet for ytre stimuli 1 . Hjerte-relaterte hippocampale rytmer ble også organisert innenfor denne rytmen, og mest påfallende styrket sin styrke sammen med kvaliteten på minnekonsolidering hos mennesker. Den 0,02 Hz-svingning ser således ut til å være et organiserende prinsipp for gnagere og human ikke-REM-søvn som modulerer både følsomhet for miljøet og internminnebehandling. Dette fremhever igjen behovet for multiparametriske og kontinuerlige vurderinger av søvntilstander for å gjenkjenne deres funksjonalitet og å identifisere steder med potensielt sårbarhet.
Her presenterer vi en prosedyre for å trekke ut bølgeformen til disse dynamikkene, inkludert kirurgisk implantasjon av mus for kombinert EEG / ECoG og EMG-EKG-målinger, eksponering for sensoriske stimuli, enNd analyse rutiner. Denne prosedyren gir grunnlag for visning av søvn som en kontinuerlig varierende, men høyt organisert årvåken tilstand under hvilken forskjellige fundamentale søvnfunksjoner utføres i rekkefølge. Mer generelt er prosedyren anvendelig for tilnærminger som tar sikte på å trekke ut spektrale og autonome trekk som går utover et atferdsutfall under søvn i både helse og sykdomstilstander.
Protocol
Representative Results
Discussion
Her viser vi hvordan man etablerer en kontinuerlig tidsmessig profil for ikke-REM-søvn som integrerer EEG-, EMG- og EKG-variabler. Dette er et første skritt mot å utvikle en integrert beskrivelse av musesøvn, noe som kan bidra til å identifisere den tidligere ukjente tidsskala over hvilken høy og lav motstandsdyktighet til støy er organisert under ikke-REM-søvn 1 . En lignende tidsstruktur ble også beskrevet i human ikke-REM søvn gjennom en analog analyse 1 . </p…
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Vi takker alle laboratoriemedlemmer for deres bidrag til å skrive og omhyggelig lese av dette manuskriptet. Vi er takknemlige for Paul Franken for å stimulere diskusjoner, Dr. Gisèle Ferrand for nyttige kommentarer om den kirurgiske protokollen, og Dr. Jean-Yves Chatton for å levere de opprinnelige Labview-kjørbare filene for støyeksponeringen. Finansiering ble gitt av Swiss National Science Foundation (Grants 31003A_146244 og 31003A_166318) og Etat de Vaud.
Materials
| 2-components epoxy glue | Henkel | Loctite EA 3450 | |
| Absorbable Suturing Fiber (Prolene) | Ethicon | 5-0 FS-3 | |
| Adson Forceps | FST | 11006-12 | |
| Antiseptic swab | VWR | 149-0332 | |
| Attane Isoflurane | Piramal | Isoflurane 250mL | |
| Connectors 3×2-channels | ENA AG | 2.316 | Raster 2.00 x 2.00 mm; size 5x8x9 mm; pin size 5mm; http://www.ena.ch/ |
| Dragonfly commutator | Dragonfly | Model #SL-10 | |
| EMBLA amplifier | EMBLA | A10 amplifier | |
| Fine scissors | FST | 14108-09 | |
| Flat Head Gold-plated steel screw | J.I. Morris | FF00CE125 | https://jimorrisco.com/ |
| Gold wire | CMSA | T.69 5gr | http://www.cmsa.ch/en/ |
| Hemostatic sponge | Pfizer | Gelfoam | |
| iodine-based disinfectant (Betadine) | Mundipharma | standart solution 60mL | |
| Komet drill steel 1/005PM104 | UNOR AG | 22310 | |
| Matlab Analysis Software | MathWorks | R2016b | https://ch.mathworks.com/products/matlab.html |
| Microdrill | Fine Science Tools | 96758 | |
| Mouse Gas Anesthesia Head Holder | Kopf Instruments | Model 923-B | http://kopfinstruments.com/product/model-923-b-mouse-gas-anesthesia-head-holder/ |
| Ophtalmic ointment | Pharmamedica | VITA-POS | |
| Paladur (liquid) | UNOR AG | 2260215 | for dental cement |
| Palavit (powder) | UNOR AG | 5410929 | for dental cement |
| Small Animal Stereotaxic Frame | Kopf Instruments | Model 930 | http://kopfinstruments.com/product/model-930-small-animal-stereotaxic-frame-assembly/ |
| Soldering wire | Stannol | 593072 | |
| Temperature controller – Mini rectal probe | Phymep | 4090502 | http://www.phymep.com/produit/dc-temperature-controller/ |
| Temperature controller- heating pad | Phymep | 4090205 | http://www.phymep.com/produit/dc-temperature-controller/ |
References
- Lecci, S., et al. Coordinated infra-slow neural and cardiac oscillations mark fragility and offline periods in mammalian sleep. Sci Adv. 3 (2), 1602026 (2017).
- Rechtschaffen, A., Kales, A. A manual of standardized terminology, techniques and scoring system for sleep of human subjects. U.S. Department of Health, Education, and Welfare. , (1968).
- Blake, H., Gerard, R. W. Brain potentials during sleep. Am J Physiol. 119, 692-703 (1937).
- Rechtschaffen, A., Hauri, P., Zeitlin, M. Auditory awakening threshold in REM and NREM sleep stages. Percept Mot Skills. 22 (3), 927-942 (1966).
- Achermann, P., Borbély, A. A. Low-frequency (< 1 Hz) oscillations in the human sleep electroencephalogram. Neuroscience. 81 (1), 213-222 (1997).
- Aeschbach, D., Borbély, A. A. All-night dynamics of the human sleep EEG. J. Sleep Res. 2 (2), 70-81 (1993).
- Astori, S., Wimmer, R. D., Lüthi, A. Manipulating sleep spindles–expanding views on sleep, memory, and disease. Trends Neurosci. 36 (12), 738-748 (2013).
- Brown, R. E., Basheer, R., McKenna, J. T., Strecker, R. E., McCarley, R. W. Control of sleep and wakefulness. Physiol Rev. 92 (3), 1087-1187 (2012).
- Buzsáki, G., Wang, X. J. Mechanisms of gamma oscillations. Annu Rev Neurosci. 35, 203-225 (2012).
- Rasch, B., Born, J. About sleep’s role in memory. Physiol Rev. 93 (2), 681-766 (2013).
- Halász, P., Bòdizs, R. . Dynamic structure of NREM sleep. , (2013).
- Terzano, M. G., Parrino, L., Spaggiari, M. C. The cyclic alternating pattern sequences in the dynamic organization of sleep. Electroencephalogr Clin Neurophysiol. 69 (5), 437-447 (1988).
- Gottesmann, C. Detection of seven sleep-waking stages in the rat. Neurosci Biobehav Rev. 16 (1), 31-38 (1992).
- Benington, J. H., Kodali, S. K., Heller, H. C. Scoring transitions to REM sleep in rats based on the EEG phenomena of pre-REM sleep: an improved analysis of sleep structure. Sleep. 17 (1), 28-36 (1994).
- Sullivan, D., Mizuseki, K., Sorgi, A., Buzsáki, G. Comparison of sleep spindles and theta oscillations in the hippocampus. J Neurosci. 34 (2), 662-674 (2014).
- Vas, S., et al. Differential adaptation of REM sleep latency, intermediate stage and theta power effects of escitalopram after chronic treatment. J Neural Transm (Vienna). 120 (1), 169-176 (2013).
- Schiffelholz, T., Aldenhoff, J. B. Novel object presentation affects sleep-wake behavior in rats. Neurosci Lett. 328 (1), 41-44 (2002).
- Wimmer, R. D., et al. Sustaining sleep spindles through enhanced SK2-channel activity consolidates sleep and elevates arousal threshold. J Neurosci. 32 (40), 13917-13928 (2012).
- Fernandez, L. M. J., et al. Highly dynamic spatiotemporal organization of low-frequency activities during behavioral states in the mouse cerebral cortex. Cereb Cortex. , (2016).
- Franken, P. Long-term vs. short-term processes regulating REM sleep. J Sleep Res. 11 (1), 17-28 (2002).
- Feige, B., et al. The microstructure of sleep in primary insomnia: an overview and extension. Int J Psychophysiol. 89 (2), 171-180 (2013).
- Parrino, L., Halasz, P., Tassinari, C. A., Terzano, M. G. CAP, epilepsy and motor events during sleep: the unifying role of arousal. Sleep Med Rev. 10 (4), 267-285 (2006).
- Akinseye, O. A., et al. Sleep as a mediator in the pathway linking environmental factors to hypertension: a review of the literature. Int J Hypertens. 2015, 926414 (2015).
- Campbell, K., Muller-Gass, A. The extent of processing of near-hearing threshold stimuli during natural sleep. Sleep. 34 (9), 1243-1249 (2011).
- Nir, Y., Vyazovskiy, V. V., Cirelli, C., Banks, M. I., Tononi, G. Auditory responses and stimulus-specific adaptation in rat auditory cortex are preserved across NREM and REM sleep. Cereb Cortex. 25 (5), 1362-1378 (2015).
- Dang-Vu, T. T., et al. Interplay between spontaneous and induced brain activity during human non-rapid eye movement sleep. Proc Natl Acad Sci USA. 108 (37), 15438-15443 (2011).
- Elton, M., et al. Event-related potentials to tones in the absence and presence of sleep spindles. J Sleep Res. 6 (2), 78-83 (1997).
- McKinney, S. M., Dang-Vu, T. T., Buxton, O. M., Solet, J. M., Ellenbogen, J. M. Covert waking brain activity reveals instantaneous sleep depth. PLoS One. 6 (3), 17351 (2011).
- Mang, G. M., Franken, P. Sleep and EEG phenotyping in mice. Curr Protoc Mouse Biol. 2 (1), 55-74 (2012).
- Borbély, A. A., Tobler, I., Hanagasioglu, M. Effect of sleep deprivation on sleep and EEG power spectra in the rat. Behav Brain Res. 14 (3), 171-182 (1984).
- Jurysta, F., et al. The impact of chronic primary insomnia on the heart rate–EEG variability link. Clin Neurophysiol. 120 (6), 1054-1060 (2009).
- Silvani, A., Calandra-Buonaura, G., Benarroch, E. E., Dampney, R. A. L., Cortelli, P. Bidirectional interactions between the baroreceptor reflex and arousal: an update. Sleep Med. , (2015).
