Summary
हम मनुष्यों में एक साथ आंख पर नज़र रखने के साथ एकल न्यूरॉन रिकॉर्डिंग का संचालन करने के लिए एक विधि का वर्णन. हम इस विधि की उपयोगिता का प्रदर्शन और वर्णन कैसे हम मानव मध्यस्थ अस्थायी पालि में न्यूरॉन्स प्राप्त करने के लिए इस दृष्टिकोण का इस्तेमाल किया है कि एक दृश्य खोज के लक्ष्य सांकेतिक संबंधमें.
Abstract
अरुचिकर मिर्गी के साथ रोगियों से इंट्राक्रैनियल रिकॉर्डिंग सक्रिय व्यवहार के दौरान व्यक्तिगत मानव न्यूरॉन्स की गतिविधि का अध्ययन करने के लिए एक अनूठा अवसर प्रदान करते हैं। व्यवहार की मात्रा निर्धारित करने के लिए एक महत्वपूर्ण उपकरण आंख पर नज़र रखने, जो दृश्य ध्यान का अध्ययन करने के लिए एक अनिवार्य उपकरण है. हालांकि, आंख पर नज़र रखने आक्रामक electrophysiology के साथ समवर्ती उपयोग करने के लिए चुनौतीपूर्ण है और इस दृष्टिकोण फलस्वरूप थोड़ा इस्तेमाल किया गया है. यहाँ, हम मनुष्यों में एक साथ आंख पर नज़र रखने के साथ एकल न्यूरॉन रिकॉर्डिंग का संचालन करने के लिए एक सिद्ध प्रयोगात्मक प्रोटोकॉल प्रस्तुत करते हैं। हम वर्णन कैसे सिस्टम जुड़े हुए हैं और न्यूरॉन्स और आंख आंदोलनों रिकॉर्ड करने के लिए इष्टतम सेटिंग्स. इस विधि की उपयोगिता को समझाने के लिए, हम इस सेटअप द्वारा संभव किए गए परिणामों को सारांशित करते हैं. इस डेटा से पता चलता है कि कैसे एक स्मृति निर्देशित दृश्य खोज कार्य में आंख पर नज़र रखने का उपयोग कर हमें न्यूरॉन्स के एक नए वर्ग का वर्णन करने की अनुमति दी लक्ष्य न्यूरॉन्स कहा जाता है, जिनकी प्रतिक्रिया वर्तमान खोज लक्ष्य के लिए ऊपर से नीचे ध्यान का चिंतनशील था. अंत में, हम इस सेटअप की संभावित समस्याओं के महत्व और समाधान पर चर्चा करते हैं। एक साथ, हमारे प्रोटोकॉल और परिणाम सुझाव है कि मानव में एक साथ आंख पर नज़र रखने के साथ एकल न्यूरॉन रिकॉर्डिंग मानव मस्तिष्क समारोह का अध्ययन करने के लिए एक प्रभावी तरीका है. यह पशु neurophysiology और मानव संज्ञानात्मक तंत्रिका विज्ञान के बीच एक महत्वपूर्ण लापता लिंक प्रदान करता है.
Introduction
मानव एकल न्यूरॉन रिकॉर्डिंग असाधारण स्थानिक और लौकिक संकल्प1के साथ मानव मस्तिष्क के समारोह का पता लगाने के लिए एक अद्वितीय और शक्तिशाली उपकरण हैं। हाल ही में, एकल न्यूरॉन रिकॉर्डिंग संज्ञानात्मक तंत्रिका विज्ञान के क्षेत्र में व्यापक उपयोग प्राप्त किया है क्योंकि वे संज्ञानात्मक प्रक्रियाओं के प्रत्यक्ष जांच मानव अनुभूति के लिए केंद्रीय अनुमति देते हैं. इन रिकॉर्डिंग नैदानिक मिर्गी foci की स्थिति निर्धारित करने के लिए संभव बना रहे हैं, जिसके लिए गहराई इलेक्ट्रोड अस्थायी रूप से संदिग्ध फोकल मिर्गी के साथ रोगियों के दिमाग में प्रत्यारोपित कर रहे हैं. इस सेटअप के साथ, एकल-न्यूरॉन रिकॉर्डिंग हाइब्रिड गहराई इलेक्ट्रोड की नोक से बाहर निकलते microwires का उपयोग कर प्राप्त किया जा सकता है (संकर गहराई इलेक्ट्रोड की प्रविष्टि में शामिल शल्य चिकित्सा पद्धति का एक विस्तृत विवरण पिछले में प्रदान की जाती है प्रोटोकॉल2). अन्य लोगों के अलावा, इस विधि का प्रयोग मानव स्मृति3,4,संवेग5,6, और ध्यान7,8 का अध्ययन करने के लिए किया गयाहै.
नेत्र ट्रैकिंग उपायों संज्ञानात्मक कार्यों के दौरान स्थिति और आंख आंदोलनों टकटकी (फिक्सेशन और saccades)। वीडियो आधारित आंख trackers आम तौर पर corneal प्रतिबिंब और समय9के साथ ट्रैक करने के लिए सुविधाओं के रूप में पुतली के केंद्र का उपयोग करें. नेत्र ट्रैकिंग दृश्य ध्यान का अध्ययन करने के लिए एक महत्वपूर्ण तरीका है क्योंकि टकटकी स्थान सबसे प्राकृतिक व्यवहार10,11,12के दौरान ध्यान का ध्यान इंगित करता है . स्वस्थ व्यक्तियों में दृश्य ध्यान का अध्ययन करने के लिए नेत्र ट्रैकिंग का व्यापक रूप से उपयोग किया गयाहै 13 और तंत्रिका विज्ञान की आबादी14,15,16.
जबकि दोनों एकल न्यूरॉन रिकॉर्डिंग और आंख ट्रैकिंग व्यक्तिगत रूप से मनुष्यों में बड़े पैमाने पर इस्तेमाल कर रहे हैं, कुछ अध्ययनों दोनों एक साथ इस्तेमाल किया है. एक परिणाम के रूप में, यह अभी भी काफी हद तक अज्ञात कैसे मानव मस्तिष्क में न्यूरॉन्स आंख आंदोलनों के लिए प्रतिक्रिया और / यह मैकैक के साथ अध्ययन के विपरीत है, जहां एक साथ एकल-न्यूरॉन रिकॉर्डिंग के साथ आंख ट्रैकिंग एक मानक उपकरण बन गया है। आदेश में सीधे आंख आंदोलनों के लिए न्यूरॉन प्रतिक्रिया की जांच करने के लिए, हम मानव एकल न्यूरॉन रिकॉर्डिंग और आंख पर नज़र रखने संयुक्त. यहाँ हम ऐसे प्रयोगों का संचालन करने के लिए प्रोटोकॉल का वर्णन और फिर एक ठोस उदाहरण के माध्यम से परिणाम वर्णन.
मानव मध्य लौकिक पालि की स्थापित भूमिका के बावजूद (MTL) दोनों वस्तु प्रतिनिधित्व में17,18 और स्मृति3,19, यह काफी हद तक अज्ञात है कि क्या MTL न्यूरॉन्स के एक समारोह के रूप में संग्राहक रहे हैं व्यवहार से प्रासंगिक लक्ष्यों के लिए ऊपर से नीचे ध्यान. इस तरह के न्यूरॉन्स का अध्ययन करने के लिए समझने के लिए कैसे लक्ष्य प्रासंगिक जानकारी नीचे अप दृश्य प्रक्रियाओं को प्रभावित शुरू करने के लिए महत्वपूर्ण है. यहाँ, हम निर्देशित दृश्य खोज का उपयोग कर न्यूरॉन्स रिकॉर्डिंग जबकि आंख पर नज़र रखने की उपयोगिता का प्रदर्शन, एक प्रसिद्ध प्रतिमान लक्ष्य निर्देशित व्यवहार का अध्ययन करने के लिए20,21,22,23, 24 , 25.इस विधि का उपयोग करते हुए, हमने हाल ही में लक्ष्य न्यूरॉन्स नामक न्यूरॉन्स के एक वर्ग का वर्णन किया है, जो यह संकेत देता है कि वर्तमान में उपस्थित उत्तेजना एक सतत खोज8का लक्ष्य है या नहीं। नीचे दिए गए में, हम इस पिछले वैज्ञानिक अध्ययन को पुन: पेश करने के लिए आवश्यक अध्ययन प्रोटोकॉल प्रस्तुत करते हैं। ध्यान दें कि इस उदाहरण के साथ, प्रोटोकॉल आसानी से एक मनमाना दृश्य ध्यान कार्य का अध्ययन करने के लिए समायोजित किया जा सकता है.
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Protocol
1. प्रतिभागियों
- अरुचिकर मिर्गी के साथ न्यूरोसर्जिकल रोगियों की भर्ती करें जो अपने मिरगी के दौरे को स्थानीय बनाने के लिए इंट्राक्रैनियल इलेक्ट्रोड की नियुक्ति के दौर से गुजर रहे हैं।
- सभी चिकित्सकीय संकेत लक्ष्य स्थानों में एम्बेडेड microwires के साथ गहराई इलेक्ट्रोड डालें, जो आम तौर पर amygdala के एक सबसेट शामिल, हिप्पोकैम्पस, पूर्वकाल cingulate प्रांतस्था और पूर्व पूरक मोटर क्षेत्र. हमारे पिछले प्रोटोकॉल2में प्रत्यारोपण के लिए विवरण देखें.
- एक बार जब रोगी मिर्गी निगरानी इकाई में वापस आ जाता है, तो मैक्रो और माइक्रो-रिकॉर्डिंग दोनों के लिए रिकॉर्डिंग उपकरण कनेक्ट करें। यह ध्यान से एक सिर की चादर है कि सिर चरणों में शामिल तैयारी भी शामिल है (विवरणकेलिए हमारे पिछले विवरण देखें 2). फिर, रोगी सर्जरी से उबरने और परीक्षण का संचालन करने के लिए प्रतीक्षा करें जब रोगी पूरी तरह से जाग रहा है (आमतौर पर सर्जरी के बाद कम से कम 36 से 48 एच)।
2. प्रायोगिक सेटअप
- चित्र 1में चित्र के अनुसरण में उद्दीपक कंप्यूटर को इलेक्ट्रोफिजियोलॉजी प्रणाली तथा नेत्र ट्रैकर से जोड़ो।
- दूरस्थ गैर इनवेसिव अवरक्त नेत्र ट्रैकिंग प्रणाली का प्रयोग करें (सामग्री की तालिकादेखें). एक मजबूत मोबाइल गाड़ी पर आंख ट्रैकिंग प्रणाली प्लेस (चित्र 1A, बी) . एक ही गाड़ी के लिए, एक लचीला हाथ है कि एक एलसीडी डिस्प्ले रखती देते हैं. रोगियों के सिर और आंखों को ट्रैक करने के लिए दूरस्थ मोड का उपयोग करें।
- आंख ट्रैकिंग गाड़ी पर एक पूरी तरह से चार्ज निर्बाध बिजली की आपूर्ति (यूपीएस) प्लेस और आंख ट्रैकिंग से संबंधित सभी उपकरणों से कनेक्ट (यानी, रोगी के सामने एलसीडी, आंख ट्रैकर कैमरा और प्रकाश स्रोत, और आंख ट्रैकर मेजबान कंप्यूटर) यूपीएस के बजाय एक बाहरी शक्ति के लिए स्रोत.
- रोगी और एलसीडी स्क्रीन के बीच की दूरी को 60-70 सेमी तक समायोजित करें और एलसीडी स्क्रीन के कोण को समायोजित करें ताकि स्क्रीन की सतह रोगी के चेहरे के लगभग समानांतर हो। रोगी के सिर के सापेक्ष स्क्रीन की ऊंचाई को समायोजित करें ताकि आंख ट्रैकर का कैमरा रोगी की नाक की ऊंचाई पर लगभग हो।
- बटन बॉक्स या कीबोर्ड के साथ रोगी प्रदान करें। सत्यापित करें कि प्रयोग शुरू करने से पहले ट्रिगर (टीटीएल) और बटन प्रेस ठीक से रिकॉर्ड किए जाते हैं.
3. सिंगल-न्यूरॉन रिकॉर्डिंग
- प्राप्ति सॉफ़्टवेयर प्रारंभ करें। सबसे पहले, नेत्रहीन ब्रॉडबैंड का निरीक्षण (0.1 हर्ट्ज - 8 kHz) स्थानीय क्षेत्र क्षमता और सुनिश्चित करें कि वे लाइन शोर से दूषित नहीं कर रहे हैं. अन्यथा, शोर को निकालने के लिए मानक प्रक्रियाओं का पालन करें (चर्चा देखें ).
- एकल न्यूरॉन्स की पहचान करने के लिए, बैंड पास संकेत फिल्टर (300 हर्ट्ज - 8 KHz). प्रत्येक microwire बंडल के लिए एक संदर्भ के रूप में आठ microwires में से एक का चयन करें. विभिन्न संदर्भों का परीक्षण करें और संदर्भ को समायोजित करें ताकि (1) अन्य 7 चैनल स्पष्ट न्यूरॉन्स दिखाते हैं, और (2) संदर्भ में न्यूरॉन्स शामिल नहीं हैं। इनपुट श्रेणी को $ 2,000 $V पर सेट करें।
- डेटा रिकॉर्ड करने से पहले डेटा को NRD फ़ाइल (यानी, ब्रॉडबैंड अपरिष्कृत डेटा फ़ाइल जो अनुवर्ती ऑफ़-लाइन स्पाइक सॉर्टिंग के लिए उपयोग किया जाएगा) के रूप में सहेजने सक्षम करें। नमूना दर 32 kHz करने के लिए सेट करें।
4. नेत्र ट्रैकिंग
- आंख ट्रैकिंग सॉफ्टवेयर शुरू करो. क्योंकि यह एक सिर निर्धारण मुक्त प्रणाली है, रोगी के माथे पर स्टीकर जगह इतनी है कि आंख पर नजर रखने के सिर आंदोलनों के लिए समायोजित कर सकते हैं.
- आंख पर नजर रखने वाले और रोगी के बीच की दूरी और कोण को समायोजित करें ताकि लक्ष्य मार्कर, सिर की दूरी, पुतली, और कॉर्निया परावर्तन (सीआर) तैयार के रूप में चिह्नित किए जाएं (जैसा कि आंख ट्रैकिंग सॉफ्टवेयर में हरे रंग में दिखाया गया है; चित्र 2 एक अच्छा उदाहरण कैमरा सेटअप स्क्रीन दिखाता है). दर्ज की जा करने के लिए आंख पर क्लिक करें और 500 हर्ट्ज के लिए नमूना दर निर्धारित किया है.
- पुतली और सीआर सीमा के स्वत: समायोजन का उपयोग करें. चश्मा पहने रोगियों के लिए, स्थिति और / या illuminator और कैमरे के कोण को समायोजित इतना है कि कांच से प्रतिबिंब छात्र अधिग्रहण के साथ हस्तक्षेप नहीं करेगा.
- प्रत्येक ब्लॉक की शुरुआत में निर्मित 9-बिंदु ग्रिड विधि के साथ आंख ट्रैकर कैलिब्रेट करें। पुष्टि करें कि आंख की स्थिति (के रूप में दिखाया गया है "+") एक 9-बिंदु ग्रिड के रूप में अच्छी तरह से रजिस्टर. अन्यथा, फिर से अंशांकन.
- अंशांकन स्वीकार करें और सत्यापन करें. यदि अधिकतम मान्यता त्रुटि है तो मान्यता स्वीकार करें ;lt; 2] और औसत मान्यता त्रुटि है (lt; 1]. अन्यथा, पुनर्मान्यता फिर से करें।
- बहाव सुधार करते हैं और वास्तविक प्रयोग करने के लिए आगे बढ़ना.
5. कार्य
- इस दृश्य खोज कार्य में, अपने पिछले अध्ययन14 से उत्तेजनाओं का उपयोग करें और8से पहले वर्णित कार्य प्रक्रिया का पालन करें।
- प्रतिभागियों को कार्य निर्देश प्रदान करें. प्रतिभागियों को खोज सरणी में लक्ष्य आइटम ढूँढने और जितनी जल्दी हो सके प्रतिसाद देने के लिए निर्देश दें. प्रतिभागियों को एक प्रतिक्रिया बॉक्स के बाएँ बटन दबाने के लिए निर्देश दें (सामग्री की तालिकादेखें) यदि उन्हें लगता है कि लक्ष्य अनुपस्थित है तो लक्ष्य और सही बटन लगता है। स्पष्ट रूप से प्रतिभागियों को निर्देश दें कि लक्ष्य-वर्तमान और लक्ष्य-अनिवार्य परीक्षण होंगे।
- उत्तेजना प्रस्तुति सॉफ्टवेयर शुरू (सामग्री की तालिकादेखें) और कार्य चलाएँ: 1 s के लिए एक लक्ष्य क्यू प्रस्तुत करें और उत्तेजना प्रस्तुति सॉफ्टवेयर का उपयोग कर खोज सरणी वर्तमान. रिकॉर्ड बटन दबाएँ और प्रतिभागियों के लिए परीक्षण-द्वारा परीक्षण प्रतिक्रिया (सही, गलत, या टाइम आउट) प्रदान करें।
6. डेटा विश्लेषण
- क्योंकि अधिग्रहण और आंख ट्रैकिंग सिस्टम अलग घड़ियों पर चलाने के लिए, व्यवहार लॉग फ़ाइल का उपयोग करने के लिए electrophysiology रिकॉर्डिंग और आंख पर नज़र रखने के लिए संरेखण टाइमस्टैम्प लगता है. आगे विश्लेषण करने के लिए आगे बढ़ने से पहले इलेक्ट्रोफिजियोलॉजी रिकॉर्डिंग और आंख पर नज़र रखने से ट्रिगर्स मैच। इलेक्ट्रोफिजियोलॉजी रिकॉर्डिंग और आंख ट्रैकिंग के लिए अलग से timestamps और विश्लेषण खिड़कियों के अनुसार डेटा के खंडों निकालें।
- अर्द्ध स्वचालित टेम्पलेट मिलान एल्गोरिथ्म Osort26 का प्रयोग करें और 2 से पहले वर्णित चरणों का पालनकरें 2,26 putative एकल न्यूरॉन्स की पहचान करने के लिए. आगे विश्लेषण2में जाने से पहले छँटाई की गुणवत्ता का आकलन करें .
- आंख आंदोलन डेटा का विश्लेषण करने के लिए, पहले ASCII प्रारूप में आंख पर नजर रखने से EDF डेटा परिवर्तित. इसके अलावा, निर्धारण और saccades निकालने. फिर, ASCII फ़ाइल आयात करें और निम्न जानकारी को MAT फ़ाइल में सहेजें: (1) समय टिकटों, (2) आंख निर्देशांक (x,y), (3) पुतली का आकार, और (4) घटना समय टिकटों. प्रत्येक परीक्षण में निरंतर रिकॉर्डिंग पार्स.
- spikes और व्यवहार8के बीच संबंध का विश्लेषण करने के लिए पहले से वर्णित प्रक्रियाओं का पालन करें।
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Representative Results
उपर्युक्त विधि के उपयोग को समझाने के लिए, हम इसके बाद संक्षेप में एक उपयोग-केस का वर्णन करते हैं जिसे हमने हाल ही में8प्रकाशित किया है। हमने मानव मध्य अस्थायी लोब (एमटीएल; अमिगडाला और हिप्पोकैम्पस) से 228 एकल न्यूरॉन्स दर्ज किए जबकि रोगी एक दृश्य खोज कार्य कर रहे थे (चित्र 3क, बी)। इस कार्य के दौरान, हमने जांच की कि क्या लक्ष्य और ध्यान भंग करने वालों पर निर्धारण के बीच विभेदित न्यूरॉन्स की गतिविधि।
सबसे पहले, जब हम बटन प्रेस पर प्रतिक्रियाओं गठबंधन, न्यूरॉन्स पाया गया कि लक्ष्य वर्तमान परीक्षणों और लक्ष्य-absent परीक्षणों के बीच अंतर गतिविधि से पता चला (चित्र 3C, डी). महत्वपूर्ण बात, एक साथ आंख पर नज़र रखने के साथ, निर्धारण आधारित विश्लेषण आयोजित किया गया. इस तरह के लक्ष्य न्यूरॉन्स का चयन करने के लिए, एक समय विंडो में मतलब फायरिंग दर निर्धारण शुरुआत से पहले 200 एमएस शुरू करने और निर्धारण ऑफसेट के बाद 200 एमएस समाप्त (अगले saccade शुरुआत) इस्तेमाल किया गया था. MTL न्यूरॉन्स के एक सबसेट (50/228; 21.9%; द्विपद पी और lt; 10$ 20) लक्ष्य पर निर्धारण के बीच काफी अलग गतिविधियों बनाम distractors (चित्र 3E, एफ) दिखाया. इसके अलावा, इस तरह के लक्ष्य न्यूरॉन का एक प्रकार ध्यान भंग करने के सापेक्ष लक्ष्य के लिए एक अधिक से अधिक प्रतिक्रिया थी (लक्ष्य-प्राथमिकता; 27/ चित्र 3E) जबकि दूसरे को लक्ष्य के सापेक्ष ध्यान भंग करने वालों के लिए अधिक प्रतिक्रिया थी (विक्षोभी-पसंद; 23/ चित्र 3F). साथ में, यह परिणाम दर्शाता है कि MTL न्यूरॉन्स का एक सबसेट सांकेत: सांकेतकिकर है कि वर्तमान निर्धारण एक लक्ष्य पर उतरा या नहीं.
दृश्य खोज की गतिशील प्रक्रिया मूवी 1में प्रदर्शित की जाती है।
चित्र 1. प्रायोगिक सेटअप. (क) बाएँ पैनल विभिन्न प्रणालियों के बीच के कनेक्शनों का रेखाचित्र दिखाते हैं। उद्दीपक कंप्यूटर केंद्रीय नियंत्रक के रूप में कार्य करता है। यह समानांतर बंदरगाह के माध्यम से इलेक्ट्रोफिजियोलॉजी प्रणाली को जोड़ता है और ट्रिगर के रूप में TTL दालों भेजता है. उत्तेजना कंप्यूटर एक ईथरनेट केबल के माध्यम से आंख ट्रैकिंग प्रणाली को जोड़ता है, जिस पर यह आंख पर नजर रखने के लिए पाठ संदेश भेजता है और वर्तमान टकटकी स्थिति ऑनलाइन प्राप्त करता है. उद्दीपक कंप्यूटर उत्तेजना स्क्रीन (वीजीए) पर उद्दीपकों को भी प्रस्तुत करता है और रोगी से USB बटन बॉक्स या कुंजीपटल से अनुक्रिया प्राप्त करता है। नीली रेखाएँ डिवाइसेस और तीरों के बीच के कनेक्शन दिखाती हैं, जो डिवाइस के बीच संचार की दिशा दिखाते हैं. सही पैनल सिस्टम और प्रत्येक प्रणाली में बचाया डेटा के बीच संकेत प्रवाह से पता चलता है. (बी) लेबल सिस्टम के मुख्य भागों के साथ एक उदाहरण सेटअप. (ग) इलेक्ट्रोफिजियोलॉजी प्रणाली। (डी) डॉकिंग स्टेशन जिसमें समानांतर पत्तन और ईथरनेट पत्तन है। (ई) इलेक्ट्रोफिजियोलॉजी सिस्टम (बाएं) और आंख ट्रैकिंग सिस्टम (दाएं) के लिए यूपीएस। कृपया इस चित्र का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.
चित्र 2. उदाहरण आंख ट्रैकर कैमरा सेटअप स्क्रीन. लक्ष्य मार्कर बाउंडिंग बॉक्स, आंख बाउंडिंग बॉक्स, सिर की दूरी, पुतली, और कॉर्निया प्रतिबिंब (सीआर) को आगे बढ़ने से पहले हरे और/या "ठीक" के रूप में चिह्नित किया जाना चाहिए। कृपया इस चित्र का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.
चित्र 3. उदाहरण परिणाम. (ए) कार्य। खोज क्यू 1s के लिए प्रस्तुत किया गया था, तुरंत खोज सरणी द्वारा पीछा किया. प्रतिभागियों को बटन प्रेस द्वारा इंगित करने के लिए निर्देश दिए गए थे कि लक्ष्य मौजूद है या अनुपस्थित (समय-सीमा 14s)। परीक्षण-द्वारा परीक्षण प्रतिक्रिया तुरंत बटन प्रेस ('सही', 'गलत', या 'टाइम आउट') के बाद दिया जाता है, उसके बाद 1-2 s. (B) उदाहरण दृश्य खोज सरणियों के लिए एक रिक्त स्क्रीन द्वारा संकेत दिया fixations के साथ। प्रत्येक वृत्त एक निर्धारण का प्रतिनिधित्व करता है। ग्रीन सर्कल: पहले निर्धारण. मैजेंटा सर्कल: अंतिम निर्धारण। पीला रेखा: saccades. ब्लू डॉट: कच्चे टकटकी स्थिति. लाल बॉक्स: लक्ष्य. (सी-एफ) एकल न्यूरॉन उदाहरण. (सी-डी) बटन-प्रेस-संरेखित उदाहरण. (सी) न्यूरॉन कि लक्ष्य वर्तमान परीक्षणों के लिए अपनी फायरिंग दर में वृद्धि हुई है, लेकिन लक्ष्य के लिए नहीं अनुपस्थित परीक्षण. (डी) न्यूरॉन कि लक्ष्य वर्तमान परीक्षणों के लिए अपनी फायरिंग दर में कमी आई है, लेकिन लक्ष्य-अनिवार्य परीक्षणों के लिए नहीं. परीक्षण बटन-प्रेस (ग्रे लाइन) के लिए गठबंधन कर रहे हैं और प्रतिक्रिया समय के आधार पर हल कर रहे हैं। काले लाइनों शुरुआत और खोज क्यू (1 s अवधि) की ऑफसेट प्रतिनिधित्व करते हैं. इनसेट प्रत्येक इकाई के लिए waveforms से पता चलता है. Asterisk उस बिन में लक्ष्य वर्तमान और अनुपस्थित परीक्षणों के बीच एक महत्वपूर्ण अंतर इंगित करता है (P और lt; 0.05, दो पूंछ टी परीक्षण, Bonferroni-सही; बिन आकार ] 250 ms). छायादार क्षेत्र परीक्षणों के बीच $SEM को निर्दिष्ट करता है. (ई-एफ) फिक्सेशन-संरेखित उदाहरण. t$0 निर्धारण शुरुआत है। (ई) वह न्यूरॉन जो लक्ष्य पर निर्धारण करते समय अपनी फायरिंग दर में वृद्धि करता है, लेकिन ध्यान भंग करने वाला नहीं (सी)के रूप में एक ही न्यूरॉन। (च) वह न्यूरॉन जो लक्ष्य पर स्थिर करते समय अपनी फायरिंग दर में कमी करता है लेकिन ध्यान भंग नहीं करता है (डी)के समान न्यूरॉन। फिक्सेशन निर्धारण अवधि (काली रेखा अगले saccade के प्रारंभ से पता चलता है) द्वारा हल कर रहे हैं। Asterisk लक्ष्य पर निर्धारण और उस बिन में ध्यान भंग करने वालों के बीच एक महत्वपूर्ण अंतर इंगित करता है (पी एंड एलटी; 0.05, दो पूंछ टी परीक्षण, Bonferroni-सही; बिन आकार ] 50 एमएस). यह आंकड़ा8से अनुमति के साथ संशोधित किया गया है. कृपया इस चित्र का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.
मूवी 1. एक ही लक्ष्य न्यूरॉन से प्रतिक्रियाओं के साथ दृश्य खोज के विशिष्ट परीक्षण. लक्ष्य वर्तमान परीक्षणों में, इस न्यूरॉन क्यू की पहचान की परवाह किए बिना अपनी फायरिंग दर में वृद्धि हुई. पीला बिंदु नेत्र स्थिति को दर्शाता है। तल पर पीला ऊर्ध्वाधर सलाखों घटना मार्करों (यानी, क्यू शुरुआत, सरणी शुरुआत, और अंतर परीक्षण अंतराल शुरुआत) कर रहे हैं। नीचे शो spikes, जो भी ध्वनि के रूप में खेला जाता है पर लाल ऊर्ध्वाधर सलाखों. लाल डॉटेड बॉक्स खोज लक्ष्य के स्थान को निर्दिष्ट करता है (सहभागियों को नहीं दिखाया गया). कृपया यहाँ क्लिक करें इस वीडियो को देखने के लिए. (डाउनलोड करने के लिए राइट-क्लिक करें.)
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Discussion
इस प्रोटोकॉल में, हम कैसे समवर्ती आँख ट्रैकिंग के साथ एकल न्यूरॉन रिकॉर्डिंग को रोजगार के लिए वर्णित है और वर्णित कैसे हम मानव MTL में लक्ष्य न्यूरॉन्स की पहचान करने के लिए इस विधि का इस्तेमाल किया.
सेटअप तीन कंप्यूटर शामिल हैं: एक कार्य को क्रियान्वित (उत्तेजक कंप्यूटर), एक आंख पर नजर रखने चल रहा है, और एक अधिग्रहण प्रणाली चल रहा है. तीन प्रणालियों के बीच सिंक्रनाइज़ करने के लिए, समानांतर बंदरगाह TTL ट्रिगर्स उत्तेजना कंप्यूटर से electrophysiology प्रणाली (चित्र 1C)को भेजने के लिए प्रयोग किया जाता है। एक ही समय में, उत्तेजना कंप्यूटर आंख पर नजर रखने के लिए एक ईथरनेट केबल का उपयोग कर एक ही टीटीएल भेजता है. उद्दीपक कंप्यूटर में अपने डॉकिंग स्टेशन पर एक समानांतर पत्तन होना चाहिए, जो दर्शाए गए उदाहरण में दिखाया गया है (चित्र 1D) या वैकल्पिक रूप से, एक PCI एक्सप्रेस समांतर पोर्ट कार्ड या समान उपकरण होना चाहिए.
लचीला हाथ संलग्न के साथ उत्तेजना कंप्यूटर और आंख ट्रैकर के लिए मोबाइल गाड़ी रोगी के सामने स्क्रीन की लचीला स्थिति की अनुमति देता है (चित्र 1A, बी) . गाड़ी पर उपकरणों को शक्ति देने के लिए यूपीएस का उपयोग दृढ़ता से रोगी के सिर के लिए आंख ट्रैकिंग उपकरणों की निकटता के कारण इलेक्ट्रोफिजियोलॉजिकल रिकॉर्डिंग में शुरू की लाइन शोर को खत्म करने के लिए सुझाव दिया है (चित्र 1E)। इसके अलावा, बैटरी शक्ति पर चल रहे लैपटॉप उत्तेजना कंप्यूटर और आंख ट्रैकर कंप्यूटर के रूप में इस्तेमाल किया जाना चाहिए.
यदि रिकॉर्डिंग शोर से दूषित कर रहे हैं, आंख पर नजर रखने का आकलन करने के लिए कि क्या यह शोर का स्रोत है पहले हटाया जाना चाहिए. यदि नहीं, तो मानक प्रक्रियाओं को फिर से2आंख पर नजर रखने का उपयोग करने से पहले शोर करने के लिए इस्तेमाल किया जाना चाहिए। ध्यान दें कि लाइन शोर के विशिष्ट स्रोतों रोगी बिस्तर, चतुर्थ उपकरणों, रोगी के कमरे में उपकरणों, या जमीन छोरों विभिन्न प्रणालियों के लिए विभिन्न प्लग का उपयोग करके बनाया शामिल हैं. यदि आंख ट्रैकर शोर का स्रोत है, सभी उपकरणों (कैमरा, प्रकाश स्रोत, और एलसीडी स्क्रीन) बैटरी और / अगर वहाँ अभी भी शोर है, यह संभावना है कि एलसीडी स्क्रीन और / एक अलग स्क्रीन / बिजली की आपूर्ति तो इस्तेमाल किया जाना चाहिए. यदि संभव हो तो, एक बाहरी बिजली की आपूर्ति के साथ एक एलसीडी स्क्रीन का उपयोग किया जाना चाहिए. यह भी सुनिश्चित करें कि TTL केबल शोर परिचय नहीं है महत्वपूर्ण है (यानी, एक TTL आइसोलेटर का उपयोग करें).
आंख पर नज़र रखने के साथ एक साथ neurosurgical रोगियों में एकल न्यूरॉन डेटा रिकॉर्डिंग का महत्व कई कारणों के लिए उच्च है. सबसे पहले, एकल न्यूरॉन रिकॉर्डिंग एक उच्च स्थानिक और लौकिक संकल्प है, और, जिससे, इस तरह के दृश्य खोज के रूप में तेजी से संज्ञानात्मक प्रक्रियाओं की जांच की अनुमति देते हैं. दूसरा, वे मानव संज्ञानात्मक तंत्रिका विज्ञान और पशु neurophysiology के बीच एक बहुत जरूरी लिंक प्रदान करते हैं, जो आंख पर नज़र रखने पर काफी निर्भर करता है. तीसरा, क्योंकि मानव एकल-न्यूरॉन रिकॉर्डिंग अक्सर कई मस्तिष्क क्षेत्रों से एक साथ प्रदर्शन कर रहे हैं, हमारे दृष्टिकोण लौकिक संकल्प है कि नेत्रहीन संचालित बनाम ऊपर से नीचे ललाट प्रांतस्था से मॉडुलन के बीच भेद करने में मदद मिलेगी परमिट. सारांश में, आंख पर नज़र रखने के साथ एकल-न्यूरॉन रिकॉर्डिंग यह संभव विशिष्ट प्रक्रियाओं है कि लक्ष्य निर्देशित व्यवहार underlie को अलग करने के लिए बनाते हैं. इसके अतिरिक्त, हमारी समवर्ती नेत्र ट्रैकिंग ने निर्धारण-आधारित विश्लेषण की अनुमति दी, जिससे सांख्यिकीय शक्ति में बहुत वृद्धि हुई (उदा., चित्र 3क, B बनाम चित्रा 3C, D)।
इस विधि की एक चुनौती यह है कि आंख ट्रैकिंग प्रणाली electrophysiological डेटा में अतिरिक्त शोर परिचय हो सकता है. हालांकि, इस प्रोटोकॉल में उल्लिखित प्रक्रियाओं के साथ, इस तरह के अतिरिक्त शोर समाप्त किया जा सकता है, और एक बार इन प्रक्रियाओं की स्थापना कर रहे हैं, वे नियमित रूप से मार डाला जा सकता है. इसके अलावा, आंख ट्रैकिंग एक दिए गए प्रयोग के लिए आवश्यक समय lengthens क्योंकि अतिरिक्त सेटअप की आवश्यकता है, खासकर जब आंख पर नजर रखने के अंशांकन कुछ रोगियों के लिए चुनौतीपूर्ण है, विशेष रूप से छोटे विद्यार्थियों या चश्मे के साथ उन लोगों में. हालांकि, एक साथ आंख पर नज़र रखने से लाभ कई अध्ययनों के लिए इस अतिरिक्त प्रयास के लायक हैं, आंख पर नज़र रखने एकल न्यूरॉन रिकॉर्डिंग के लिए एक मूल्यवान इसके अतिरिक्त बना रही है.
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Disclosures
लेखक हितों के टकराव की घोषणा नहीं करते हैं।
Acknowledgments
हम उनकी भागीदारी के लिए सभी रोगियों को धन्यवाद देते हैं। इस शोध Rockefeller तंत्रिका विज्ञान संस्थान, Autism विज्ञान फाउंडेशन और दाना फाउंडेशन (S.W.), एक NSF कैरियर पुरस्कार (1554105 से U.R.) द्वारा समर्थित किया गया था, और NIH (R01MH1110831 और U01NS098961 U.R.). funders अध्ययन डिजाइन, डेटा संग्रह और विश्लेषण, प्रकाशित करने का निर्णय, या पांडुलिपि की तैयारी में कोई भूमिका नहीं थी. हम जेम्स ली, एरिका Quan, और देवदार-Sinai सिमुलेशन केंद्र के कर्मचारियों को धन्यवाद प्रदर्शन वीडियो के उत्पादन में उनकी मदद के लिए.
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| Cedrus Response Box | Cedrus (https://cedrus.com/) | RB-844 | Button box |
| Dell Laptop | Dell (https://dell.com) | Precision 7520 | Stimulus Computer |
| EyeLink Eye Tracker | SR Research (https://www.sr-research.com) | 1000 Plus Remote with laptop host computer and LCD arm mount | Eye tracking |
| MATLAB | MathWorks Inc | R2016a (RRID: SCR_001622) | Data analysis |
| Neuralynx Neurophysiology System | Neuralynx (https://neuralynx.com) | ATLAS 128 | Electrophysiology |
| Osort | Open source | v4.1 (RRID: SCR_015869) | Spike sorting algorithm |
| Psychophysics Toolbx | Open source | PTB3 ( RRID: SCR_002881) | Matlab toolbox to implement psychophysical experiments |
References
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