Aplicación de la abrazadera de parche guiada por imágenes automatizada para el estudio de neuronas en cortes cerebrales
Summary
Este protocolo describe la forma de llevar a cabo automático de imágenes guiadas por pinzas de abrazadera experimentos utilizando un sistema desarrollado recientemente para estándar de equipos de electrofisiología in vitro .
Abstract
La abrazadera del remiendo de la célula entera es el método gold-standard para medir las características eléctricas de células individuales. Sin embargo, la abrazadera de parche in vitro sigue siendo una técnica desafiante y de bajo rendimiento debido a su complejidad y alta dependencia en el funcionamiento y control del usuario. Este manuscrito demuestra un sistema de abrazadera de parche automático guiado por imágenes para experimentos in vitro de clamp de parche de células enteras en cortes cerebrales agudos. Nuestro sistema implementa un algoritmo basado en la visión por computadora para detectar células marcadas fluorescentemente y para dirigirlas para un parche totalmente automático usando un micromanipulador y un control interno de la presión de la pipeta. Todo el proceso es altamente automatizado, con requisitos mínimos para la intervención humana. La información experimental en tiempo real, incluida la resistencia eléctrica y la presión interna de la pipeta, se documentan electrónicamente para análisis futuros y para la optimización a diferentes tipos de células. Aunque nuestro sistema se describe en el contexto de agudos braiN, también se puede aplicar a la abrazadera de parche guiada por imágenes automatizada de neuronas disociadas, cultivos de corte organotípico y otros tipos de células no neuronales.
Introduction
La técnica de la abrazadera del remiendo fue desarrollada por primera vez por Neher y Sakmann en los años 70 para estudiar los canales iónicos de las membranas excitables 1 . Desde entonces, el pinzamiento de parches ha sido aplicado al estudio de muchos sujetos diferentes a nivel celular, sináptico y de circuito tanto in vitro como in vivo en muchos tipos de células diferentes, incluyendo neuronas, cardiomiocitos, ovocitos de Xenopus y liposomas artificiales 2 . Este proceso implica la identificación correcta y el direccionamiento de una célula de interés, un control intrincado del micromanipulador para mover la pipeta de parche en proximidad cercana a la célula, la aplicación de presión positiva y negativa a la pipeta en el momento apropiado para establecer un parche estrecho gigaseal, Y una ruptura para establecer una configuración de parches de célula completa. La fijación del parche se realiza típicamente manualmente y requiere un entrenamiento extensivo para dominar. Incluso para un investigador experimentado con el parcheClamp, la tasa de éxito es relativamente baja. Más recientemente, se han hecho varios intentos para automatizar experimentos de parche-abrazadera. Dos estrategias principales han evolucionado para lograr la automatización: aumentar el equipo estándar de la abrazadera del remiendo para proporcionar el control automático del proceso de remiendo y el diseño de nuevo equipo y de técnicas de la tierra para arriba. La estrategia anterior es adaptable al hardware existente y puede utilizarse en una variedad de aplicaciones de abrazadera de parche, incluyendo abrazadera de parche ciego in vivo 3 , 4 , 5 , clamp de parche in vitro de cortes de cerebro agudo, cultivos de corte organotípico y neuronas disociadas cultivadas 6 . Permite la interrogación de circuitos locales complejos utilizando simultáneamente múltiples micromanipuladores 7 . El método de parche planar es un ejemplo de la nueva estrategia de desarrollo, que puede lograr el rendimiento simultáneo p de alto rendimientoAtch clamp de células en suspensión para fines de cribado de drogas 8 . Sin embargo, el método de parche plano no es aplicable a todos los tipos de células, particularmente neuronas con procesos largos o circuitos intactos que contienen conexiones extensas. Esto limita su aplicación a la cartografía de los intrincados circuitos del sistema nervioso, que es una ventaja clave de la tecnología de pinza de parche tradicional.
Hemos desarrollado un sistema que automatiza el proceso manual de la abrazadera del remiendo in vitro aumentando el hardware estándar de la abrazadera del remiendo. Nuestro sistema, Autopatcher IG, proporciona la calibración automática de la pipeta, la identificación de la blanco de la célula fluorescente, el control automático del movimiento de la pipeta, remiendo automático de la célula entera, y registro de datos. El sistema puede adquirir automáticamente múltiples imágenes de rodajas de cerebro a diferentes profundidades; Analizarlos utilizando la visión por computadora; Y extraer información, incluyendo las coordenadas de las células marcadas fluorescentemente. Esta información puede serUsado para apuntar y automáticamente parche las células de interés. El software está escrito en Python -un lenguaje de programación libre y de código abierto- que utiliza varias bibliotecas de código abierto. Esto asegura su accesibilidad a otros investigadores y mejora la reproducibilidad y el rigor de los experimentos de electrofisiología. El sistema tiene un diseño modular, de modo que el hardware adicional puede ser fácilmente interconectado con el sistema actual demostrado aquí.
Protocol
Representative Results
Discussion
En este caso, se describe un método para grabar autoadhesivo guiado por imágenes autoadhesivas in vitro . Los pasos clave en este proceso se resumen de la siguiente manera. En primer lugar, la visión por ordenador se utiliza para reconocer automáticamente la punta de la pipeta utilizando una serie de imágenes adquiridas a través de un microscopio. Esta información se utiliza entonces para calcular la función de transformación de coordenadas entre el microscopio y los sistemas de coordenadas del manipul…
Divulgazioni
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Agradecemos el apoyo financiero de la Fundación Whitehall. Nos gustaría agradecer a Samuel T. Kissinger por los valiosos comentarios.
Materials
| CCD Camera | QImaging | Rolera Bolt | |
| Electrophysiology rig | Scientifica | SliceScope Pro 2000 | Include microscope and manipulators. The manufacturer provided manipulator control software demonstrated in this manuscript is “Linlab2”. |
| Amplifier | Molecular Devices | MultiClamp 700B | computer-controlled microelectrode amplifier |
| Digitizer | Molecular Devices | Axon Digidata 1550 | |
| LED light source | Cool LED | pE-100 | 488nm wavelength |
| Data acquisition board | Measurement Computing | USB1208-FS | Secondary DAQ. See manual at : http://www.mccdaq.com/pdfs/manuals/USB-1208FS.pdf |
| Solenoid valves | The Lee Co. | LHDA0531115H | |
| Air pump | Virtual industry | VMP1625MX-12-90-CH | |
| Air pressure sensor | Freescale semiconductor | MPXV7025G | |
| Slice hold-down | Warner instruments | 64-1415 (SHD-40/2) | Slice Anchor Kit, Flat for RC-40 Chamber, 2.0 mm, 19.7 mm |
| Python | Anaconda | version 2.7 (32-bit for windows) | https://www.continuum.io/downloads |
| Screw Terminals | Sparkfun | PRT – 08084 | Screw Terminals 3.5mm Pitch (2-Pin) |
| (2-Pin) | |||
| N-Channel MOSFET 60V 30A | Sparkfun | COM – 10213 | |
| DIP Sockets Solder Tail – 8-Pin | Sparkfun | PRT-07937 | |
| LED – Basic Red 5mm | Sparkfun | COM-09590 | |
| LED – Basic Green 5mm | Sparkfun | COM-09592 | |
| DC Barrel Power Jack/Connector (SMD) | Sparkfun | PRT-12748 | |
| Wall Adapter Power Supply – 12VDC 600mA | Sparkfun | TOL-09442 | |
| Hook-Up Wire – Assortment (Solid Core, 22 AWG) | Sparkfun | PRT-11367 | |
| Locking Male x Female X Female Stopcock | ARK-PLAS | RCX10-GP0 | |
| Fisherbrand Tygon S3 E-3603 Flexible Tubings | Fisher scientific | 14-171-129 | Outer Diameter: 1/8 in. Inner Diameter: 1/16 in. |
| BNC male to BNC male coaxial cable | Belkin Components | F3K101-06-E | |
| 560 Ohm Resistor (5% tolerance) | Radioshack | 2711116 | |
| Picospritzer | General Valve | Picospritzer II |
Riferimenti
- Sakmann, B., Neher, E. Patch clamp techniques for studying ionic channels in excitable membranes. Annu Rev Physiol. 46, 455-472 (1984).
- Collins, M. D., Gordon, S. E. Giant liposome preparation for imaging and patch-clamp electrophysiology. J Vis Exp. (76), (2013).
- Kodandaramaiah, S. B., Franzesi, G. T., Chow, B. Y., Boyden, E. S., Forest, C. R. Automated whole-cell patch-clamp electrophysiology of neurons in vivo. Nat Methods. 9 (6), 585-587 (2012).
- Desai, N. S., Siegel, J. J., Taylor, W., Chitwood, R. A., Johnston, D. MATLAB-based automated patch-clamp system for awake behaving mice. J Neurophysiol. 114 (2), 1331-1345 (2015).
- Kodandaramaiah, S. B., et al. Assembly and operation of the autopatcher for automated intracellular neural recording in vivo. Nat Protocols. 11 (4), 634-654 (2016).
- Wu, Q., et al. Integration of autopatching with automated pipette and cell detection in vitro. J Neurophysiol. 116 (4), 1564-1578 (2016).
- Perin, R., Markram, H. A computer-assisted multi-electrode patch-clamp system. J Vis Exp. (80), e50630 (2013).
- Fertig, N., Blick, R. H., Behrends, J. C. Whole cell patch clamp recording performed on a planar glass chip. Biophys J. 82 (6), 3056-3062 (2002).
- Brown, A. L., Johnson, B. E., Goodman, M. B. Making patch-pipettes and sharp electrodes with a programmable puller. J Vis Exp. (20), (2008).
- Segev, A., Garcia-Oscos, F., Kourrich, S. Whole-cell Patch-clamp Recordings in Brain Slices. J Vis Exp. (112), (2016).
- Campagnola, L., Kratz, M. B., Manis, P. B. ACQ4: an open-source software platform for data acquisition and analysis in neurophysiology research. Front Neuroinform. 8 (3), (2014).
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