Nörofizyolojik Deneylerde Kapalı Döngü Uyaranlarını Tetiklemek Için Nöron Spiking Aktivitesinin Kullanılması
12 Kasım 2019
Bu protokol, nöronal aktivite paternlerinin tetiklediği kapalı döngü stimülasyonları için elektrofizyolojik sistemin nasıl kullanılacağını göstermektedir. Farklı stimülasyon cihazları için kolayca değiştirilebilen örnek Matlab kodu da sağlanır.
Bu standart nörofizyolojik kayıt sistemi beyinde nedensel etkileşimleri incelemek için yararlı bir kapalı döngü stimülasyon gerçekleştirmek için kullanılabilir. Bu protokol, bilgisayar biliminde sadece sınırlı uzmanlığı olan nörologların çok az maliyetle çeşitli kapalı döngü deneylerini hızla uygulamalarını sağlar. Kapalı döngü deneyleri temel bilim ve araştırma için giderek daha önemli becaming var.
Örneğin, birden fazla epilepsi çalışmaları nöbet başlangıcında nöron stimülasyonu tetiktetik nöbet şiddetini azaltmak için etkili bir yaklaşım olduğunu göstermiştir. Nörolojik araştırmalarda kapalı döngü deneylerinin benimsenmesini kolaylaştırmak için, bu protokol MATLAB kodunun açık döngüelektrofizyolojik kayıt sistemini kapalı döngü sistemine dönüştürmesini sağlar. Kapalı döngü stimülasyon bu uygulama uyanık bir sıçan da gösterilmiştir.
Cheetah 6.4 Veri Toplama Sistemi'ni yüklemek için, çita satın alma sistemiyle etkileşimkurmak için kütüphaneleri içeren yazılımın web sayfasını açın ve SpikeSort-3D'yi yükleyin. NetCom Geliştirme Paketini yükleyin. Doğru lisansı, sürümü ve işletim sistemini seçmek için MATLAB hesabına giriş yapın.
Ardından, belirtildiği gibi çevrimiçi olay tetikleyiciiçin kitaplığı indirin ve dosyaları MATLAB klasörüne ayıklayın. Veri toplama için Çita yazılımını açın ve şablon dalga formlarını doldurmak için spiking verilerini kaydedin. Birkaç dakika sonra, veri toplamayı durdurun ve kaydedilen verilerüzerinde bir SpikeSort gerçekleştirin.
Ardından, SpikeSort3-D'yi açın ve dosya menüsünü tıklatın ve kaydedilen verileri içeren klasörden bir başak dosyası seçmek için başak dosyasını yükleyin. Ardından küme menüsüne, KlustaKwik'i kullanarak otomatik kümeye tıklayın ve çalıştırın. Kapalı döngü denemesi gerçekleştirmek için Çita'da veri toplamaya devam edin ve MATLAB'ı açın.
ClosedLoop'u açın. M ve tıklayın çalıştır. Alternatif olarak, komut penceresinde kapalı döngü yürütün.
Kayıt klasörüne göz atın ve ilk kayıtta tanımlanan ani bilgileri yüklemek için spiking veri dosyalarından birini seçin. Uyarımı tetikleyecek bir veya birden fazla nöronu seçmek için çizilen dalga formlarının altındaki uygun onay kutularını tıklatın. Min eşleşen metin kutusuna bir tamsayı girerek uyarımı tetikleyecek minimum nöron sayısını tanımlayın ve pencere metin kutusuna bir numara girerek farklı dalga formlarına uyan ani artışların eş zamanlı olarak kabul edildiği zaman penceresini tanımlayın.
Ardından, seçilen nöronların spiking aktivitesine dayalı olayların çevrimiçi tetikleme başlatmak için gönder'i tıklatın. Bu temsili deneyde, sıçan davranışsal deneylerde molalar sırasında tanıdık bir dinlenme yeri olan bir saksı üzerinde dinlenmiş oldu. Burada kayıt yazılımının ve gerçek zamanlı olarak edinilen ani dalga formlarını görüntüleyen MATLAB programının eşzamanlı olarak çalıştırıldığı gözlemlenebilir.
Önceden tanımlanmış tetikleme kümelerinden ani artışlar algılandığında, dalga formları MATLAB şekil penceresinde bir sesi tetikleyen ve kapalı döngü sistemi sağlayan kalın bir çizgi ile görüntülenir. Bu şekilde, yapay bir başak üretme zamanı ile tetiklenen sinyalin indüklenme zamanı arasındaki gecikmeleri gösteren temsili bir histogram gösterilmiştir. Bir hayvan hazırlandıktan ve yazılımı yükledikten sonra, kapalı döngü deneyi iki ana aşamadan oluşur: ilk veri toplama ve sivri sırasında kapalı döngü stimülasyon dış uyaranları tetikler.
Bu protokol aynı zamanda beyinde bilgi işleme ile ilgili soruları ele almak için önemli olan birden fazla nöronların aktivitesine dayalı bir uyaranların tedavisinde izin verir. Bu MATLAB çözümünün avantajları, çeşitli nörobilimsel soruların araştırılmasına yardımcı olabilecek uyaranları tetiklemek için aktivite kalıplarını tanımlamada düşük maliyet ve esnekliğidir.
Tam transkripti görüntüleyin ve binlerce bilimsel videoya erişin
Genel Bakış
Bu protokol, nöronal aktivite paternlerine dayalı kapalı döngü stimülasyon için bir elektrofizyolojik sistemin kullanımını göstermektedir. Bu sistem, sınırlı bilgisayar bilimi uzmanlığına sahip nörobilimcilerin bile kapalı döngü deneyleri verimli ve düşük maliyetli bir şekilde gerçekleştirmelerine olanak tanır. Protokol, uygulama için örnek MATLAB kodlarını içermektedir ve nöral spike'lar ile stimülasyon arasındaki gerçek zamanlı etkileşimi sergileyen, uyanık bir sıçandan alınan kayıtlarla örneklendirilmiştir.
Temel Çalışma Bileşenleri
Bilim Alanı
- Nörobilim
- Elektrofizyoloji
- Kapalı döngü sistemler
Arka Plan
- Kapalı döngü stimülasyonu, beyindeki nedensel etkileşimlerin incelenmesi için kritik öneme sahiptir.
- Bu yaklaşım, özellikle epilepsi araştırmalarında nöbet şiddetini azaltmak için faydalıdır.
- Bu protokol, nörobilimdeki erişilebilir kapalı döngü sistemlerine olan ihtiyacı karşılamaktadır.
Çalışmanın Amacı
- Minimum maliyet ve uzmanlıkla kapalı döngü stimülasyonun uygulanması için bir yöntem sağlamak.
- Gerçek zamanlı stimülasyon aracılığıyla nöronal aktivitenin ve yanıtların incelenmesini kolaylaştırmak.
- Araştırmacıların beyindeki bilgi işlem sürecini daha iyi anlamalarını sağlamak.
Kullanılan Yöntemler
- Çalışmada, kapalı döngü deneyler için standart bir nörofizyolojik kayıt sistemi kullanılmıştır.
- Biyolojik model olarak uyanık sıçanlardan kayıt yapılması kullanılmıştır.
- Açık döngü sistemlerin özelleştirilmesi ve dönüştürülmesi için MATLAB kodu sağlanmıştır.
- Temel adımlar arasında veri toplama, spiking verilerinin ayrıştırılması ve stimülasyon parametrelerinin tanımlanması yer almaktadır.
- Kapalı döngü deneyi, nöral aktiviteye dayalı olarak stimülasyonların gerçek zamanlı tetiklenmesini içerir.
Temel Sonuçlar
- Protokol, birden fazla nöronun aktivitesine dayalı stimülasyona olanak tanıyarak nöral etkileşimlerin anlaşılmasını kolaylaştırır.
- Spiking verileri harici stimülasyonları tetiklemek için kullanılmış ve etkin bir kapalı döngü geri bildirimi kanıtlanmıştır.
- Nöral aktivitenin gerçek zamanlı görselleştirmesi MATLAB arayüzü üzerinden gerçekleştirilmiştir.
- Temel bulgular, MATLAB tabanlı çözümün esnekliğini ve maliyet etkinliğini vurgulamaktadır.
Sonuçlar
- Bu çalışma, araştırmacıların kapalı döngü stimülasyon tekniklerini kolayca uygulamalarına ve benimsemelerine olanak tanır.
- Bulgular, nöronal mekanizmaların ve beyin fonksiyonlarının anlaşılmasını geliştirmek açısından önem taşımaktadır.
- Esnek stimülasyon paternleri, çeşitli nörobilimsel soruların yanıtlanmasına katkıda bulunur.
Sıkça Sorulan Sorular
Sektörel Uygulama ve Önem
Kapalı döngü nörofizyolojik sistemler, nöronal aktivite paternlerini gerçek zamanlı stimülasyonla ilişkilendirerek beyin devrelerinin nedensel sorgulanmasına olanak tanır ve klinik öncesi nörobilimde hedef doğrulamayı ve mekanistik risk azaltmayı destekler. Bu MATLAB tabanlı yaklaşım, kapalı döngü tasarımlarının uygulanmasındaki teknik engelleri azaltarak, nöral bilgi işlemenin ölçeklenebilir ve tekrarlanabilir çalışmalarını kolaylaştırır. Protokol, hastalıkla ilişkili modellerde hipotez odaklı stimülasyon deneyleri için esnek ve maliyet etkin bir araç sağlayarak erken keşif iş akışlarını destekler.
Biyofarma Ar-Ge'sinde Stratejik Uygulamalar
Erken Keşif ve Hedef Doğrulama
- Bilimsel Değer: Tek veya çoklu nöronların tanımlanmış spike aktivitesine dayalı uyarıcıları tetikleyerek terapötik hipotezlerin sorgulanmasına olanak tanır.
- Operasyonel Değer: Uyanık hayvan modellerindeki nöronal devrelerin gerçek zamanlı nedensel manipülasyonu aracılığıyla fonksiyonel hedef doğrulamasını destekler.
- Öngörücü Değer: Kontrollü, kapalı döngü koşullar altında uyaranla tetiklenen nöral yanıtları göstererek hedef etkileşimine olan güveni artırır.
Tarama ve Analiz Geliştirme
- Bilimsel Değer: Hassas, aktiviteye bağlı stimülasyona olanak sağlayarak, sonraki analizlerin standardizasyonu için valide edilmiş nöronal kayıt sistemlerini hazırlar.
- Operasyonel Değer: Tutarlı stimülasyon tetiklemesi için kullanıcı tanımlı spike tespit eşikleri ve koaktivite pencereleri aracılığıyla analiz tekrarlanabilirliğini artırır.
- Ölçeklenebilirlik: Çeşitli stimülasyon cihazlarına ve kayıt düzeneklerine uyarlanabilir, değiştirilebilir MATLAB kodu sayesinde platformun deneyler genelinde yeniden kullanımını kolaylaştırır.
Translasyonel ve Preklinik Araştırmalar
- Translasyonel Süreklilik: Uyanık sıçanlarda gösterilerek hastalık modelleriyle olan ilişkiyi ve nöromodülasyon stratejilerinin preklinik doğrulamasını destekler.
- Mekanistik Risk Azaltma: Uyaranların çoklu nöron aktivite kalıplarına göre işlenmesini sağlayarak beyindeki bilgi işlem süreçlerinin incelenmesine olanak tanır ve nedensel yorumlamalardaki belirsizliği azaltır.
- Riskten Arındırılmış İlerleme: Stimülasyona verilen nöral yanıtlara ilişkin kantitatif, gerçek zamanlı geri bildirim sağlayarak go/no-go (devam/dur) kararlarını destekler.
Boru Hattı ve İş Akışı Entegrasyonu
Bu yöntem, nöronal spike aktivitesi tarafından tetiklenen gerçek zamanlı stimülasyon aracılığıyla hipotez testine olanak tanıyarak elektrofizyoloji ile müdahale çalışmalarını birbirine bağlar ve böylece erken keşif iş akışlarına entegre olur.
- Keşif Biyolojisi: Araştırmacıların, tanımlanmış nöral aktivite paternleri ile aşağı akış yanıtları arasındaki nedensel ilişkileri test etmelerine olanak tanıyarak yolak aydınlatmasını ve biyolojik risk azaltmayı destekler.
- Tarama: Kullanıcı tarafından tanımlanan nöronal kümeler üzerinden gerçekleştirilen tekrarlanabilir spike-sorting ve çevrimiçi olay tetikleme sayesinde assay hazırlığını artırır.
- Analitik: Karşılaştırmalı durum analizleri için spike-tetikli stimülasyon zamanlaması ve histogramlanmış yanıt gecikmeleri gibi kantitatif bağımlı değişken ölçümleri sağlar.
- Translasyonel Araştırma: Uyanık kemirgenlerdeki gösterimler aracılığıyla preklinik süreklilikle bağlantı kurarak, hastalıkla ilgili sistemlere ekstrapolasyonu destekler.
- Kurumsal Yeniden Kullanım: Büyük bir yeniden mühendislik gerektirmeden laboratuvarlar ve stimülasyon modaliteleri arasında uyarlanabilen açık kaynaklı MATLAB kodu sayesinde, yeniden kullanılabilir bir yetkinlik olarak yapılandırılmıştır.
Operasyonel ve Kurumsal Etki
- Bilimsel Değer: Hedef modülasyonunda öngörüsel güven, nöral devre çalışmalarındaki mekanistik belirsizliğin azaltılması.
- Operasyonel Değer: Yaygın olarak mevcut olan elektrofizyoloji ve MATLAB araçları kullanılarak standartlaştırma, tekrarlanabilirlik ve düşük maliyetli uygulama.
- Stratejik Değer: Hedef doğrulamada daha iyi devam/dur kararları, sermaye verimliliği ve nöromodülasyon programlarında geç aşama biyolojik risklerin azaltılması.
- Portföy Etkisi: Kapalı döngü stimülasyon deneylerinden elde edilen nedensel kanıtlara dayalı, riske göre ayarlanmış hedef önceliklendirmesi.
Uygulama Hususları
- Elektrofizyoloji, spike sıralama (spike sorting) ve parametre yapılandırması için temel MATLAB betikleme konularında uzmanlık gerektirir.
- Gerçek zamanlı veri toplama ve işleme için Neuralynx Cheetah sistemi ve uyumlu bir PC gibi donanımlara bağımlıdır.
- Tekrarlanabilir tetikleme için spike saptama eşikleri, koaktivite pencereleri ve minimum eşleşme (min-match) parametrelerinin ekipler arası standardizasyonunu gerektirir.
- Ton veya seri port çıkışlarının ötesindeki farklı model sistemlere veya stimülasyon modalitelerine uygulanırken adaptasyon değerlendirmeleri içerir.
- Pratik kısıtlamalar arasında, stabil spike sıralamaya olan bağımlılık ve gerçek zamanlı işlemedeki potansiyel gecikmenin stimülasyonun zamansal hassasiyetini etkilemesi yer alır.
