Kvantifiering av infra-långsam dynamik för spektral kraft och hjärtfrekvens i sovande möss
Summary
Här presenterar vi experimentella och analytiska förfaranden för att beskriva den temporala dynamiken hos neurala och hjärtvariablerna av icke-REM-sömn hos möss, vilket modulerar sömnlöshet mot akustiska stimuli.
Abstract
Tre vaksamhetsstater dominerar däggdjurslivet: vakenhet, icke-snabb ögonrörelse (icke-REM) sömn och REM-sömn. Eftersom fler neurala korrelerade beteenden identifieras i fritt rörliga djur blir denna trefaldiga underavdelning för enkel. Under våldsamhet definierar ensembler av globala och lokala kortikala aktiviteter, tillsammans med perifera parametrar såsom pupildiameter och sympatovagbalans, olika grader av upphetsning. Det är fortfarande oklart i vilken utsträckning sömn också utgör ett kontinuum av hjärnstater – inom vilka graden av motståndskraft mot sensoriska stimuli och upphetsning och kanske andra sömnfunktioner varierar gradvis – och hur perifera fysiologiska tillstånd varierar. Forskning som främjar metoderna för att övervaka flera parametrar under sömnen, samt att tillskriva konstellationer av dessa funktionella attribut är central för att förfina vår förståelse för sömn som en multifunktionell process under vilken många fördelaktiga effekter måste executed. Att identifiera nya parametrar som karakteriserar sömnstater öppnar möjligheter för nya diagnostiska vägar i sömnstörningar.
Vi presenterar ett förfarande för att beskriva dynamiska variationer av mus-icke-REM-sömnstater via den kombinerade övervakningen och analysen av elektroencefalogram (EEG) / elektrokortikogram (ECoG), elektromyogram (EMG) och elektrokardiogram (EKG) signaler med hjälp av standardpolysomografiska inspelningstekniker. Med hjälp av detta tillvägagångssätt fann vi att mus-icke-REM-sömn är organiserad i cykler av koordinerade neurala och hjärtoscillationer som genererar successiva 25 s intervaller av hög och låg sårbarhet mot yttre stimuli. Därför samordnas centrala och autonoma nervsystem för att bilda beteendemässigt distinkta sömnstater under konsoliderad icke-REM-sömn. Vi presenterar kirurgiska manipulationer för polysomnografisk ( dvs EEG / EMG kombinerad med EKG) övervakning för att spåra dessa cykler i fritt sovande musen, analysen till quantiFy deras dynamik och de akustiska stimulansprotokollen för att bedöma sin roll i sannolikheten för att vakna upp. Vårt tillvägagångssätt har redan utökats till mänsklig sömn och lovar att riva upp gemensamma organisationsprinciper för icke-REM-sömnstater i däggdjur.
Introduction
Mammalss sömn är ett beteendemässigt viloläge och motståndskraft mot miljöstimuli. Trots denna uppenbara enhetlighet indikerar polysomnografiska och autonoma parametrar att sömn rör sig mellan kvalitativt och kvantitativt olika neurala och somatiska tillstånd på olika temporala och rumsliga skalor 1 . Om några minuter till tiotals minuter inträffar växeln mellan icke-REM och REM-sömn. Icke-REM-sömn åtföljs av stor amplitud, lågfrekvent aktivitet i EEG, med en spektral topp omkring ~ 0,5-4 Hz, medan REM-sömn visar regelbunden EEG-aktivitet i theta-bandet (6 – 10 Hz) tillsammans med Muskelatoni 2 . Inom icke-REM-sömn cyklar människor genom ljus (S2) och djup långvågssova (SWS). Som namnet indikerar visar dessa två steg lägre och högre upphetsningströsklar 3 , 4 , och de skiljer sig främst i lågfrekvensens densitetEncy kortisk EEG-kraft, kallad slow-wave-aktivitet (SWA; 0,75-4 Hz). Icke-likformighet kvarstår genom individuella anfall av S2 och SWS i minut- till sub-sekundär-tidsskala, så omfattande dokumenterad av den variabla närvaron av SWA under en bout 5 , 6 men också av EEG och fältpotential rytmer vid Högre frekvenser, inklusive spindelvågor i sigma-bandet (10-15 Hz) och gamma-rytmer (80-120 Hz) (för en översikt, se 7 , 8 , 9 , 10 ).
I stället för att vara subtila, förskjuter dessa variationer det sovande kortikala tillståndet hos människor till spektrumets ytterligheter. För icke-REM-sömn sträcker sig dessa från en övervägande av SWA till stater som approximerar vakna-liknande aktivitet eftersom de innehåller en betydande andel av högfrekventa komponenter 11 <suP>, 12 . Hos gnagare och katter, även om icke-REM-sömn inte är indelad i etapper, framträder en kort period som kallas mellanliggande sömn (IS) före REM-sömnutgång 13 . Under IS uppträder REM sömnfunktioner som hippocampal theta aktivitet och ponto-geniculo-occipitala vågor, medan icke-REM sova signaturer, såsom spindelvågor och SWA, fortfarande finns närvarande, vilket indikerar en blandning mellan de två sömnstaterna 14 , 15 . Ändå kan IS vara funktionellt distinkt eftersom det moduleras av antidepressiva medel 16 och genom en ny objektpresentation under tidigare vakning 17 och det bidrar till att ställa in upphetsningströskeln 18 . Dessutom visar tillståndsrymdena för EEG- och EMG-parametrar för fritt rörliga råttor ett kluster av punkter 14 som är kontinuerligt mellan icke-REM-sömn, REM-sömn och vaksamhet. Det finns också sporadiska nedgångar i SWA utan att gå in i vakenhet eller REM-sömn, vilket leder till stora fluktuationer i den relativa närvaron av låg- och högfrekvenskomponenterna under en konsoliderad icke-REM-sova vid 14 , 19 , 20 . Slutligen uppstår variabla förhållanden av SWA och högre frekvenser under icke-REM-sömn, inte bara i tid, utan visar också regionala skillnader i amplitud och synkronisering mellan kortikala områden 19 .
Mammalisk icke-REM-sömn är långt ifrån uniform. Huruvida en sådan ojämnhet leder till stater som skiljer sig åt funktionella och beteendemässiga attribut är inte tydligt. Vid flera typer av sömnstörningar är kontinuerlig sömn störd av spontana uppvakningar och olämpligt motoriskt beteende. Vidare visar spektralanalyser förändringar i den relativa närvaron av högre frekvenser i EEG 21Och i autonoma parametrar, såsom andningshastigheter och hjärtklingning 22 . Den ordnade sekvensen av stabila sömnstater störs sålunda, och element av kortikal och / eller autonom arousal inträder på ett okontrollerat sätt. Därför är det möjligt att förstå kontinuiteten i sömnstaterna vara relevant för sjukdom. Dessutom är störningen av sömn med miljöbuller i stadsmiljöer förenat med allmänna hälsorisker, vilket gör det avgörande att identifiera stunder av ökad sårbarhet under sömn 23 .
Behavioral upphetsningsexperiment hos sovande människor indikerar att det är svårast att vakna upp från SWA-dominerad icke-REM-sömn (stadium S3), medan lätt icke-REM-sömn (stadium S2) och REM-sömn visar jämförbara och lägre upphetsningströsklar 4 . Den kortikala behandlingen av korta ljudstimuli varierar väsentligt mellan REM-sömn, S2 och S3 24 ,25 , vilket indikerar att statsspecifika kortikala aktivitetsmönster modulerar de första stadierna av sensorisk behandling. För icke-REM-sömn hos människor varierar benägenheten att vakna som svar på buller med närvaron av spindelvågor och alfrytmer i EEG 26 , 27 , 28 . Thalamokortisk rytmicitet under spindlarna åtföljs av förbättrad synaptisk inhibering vid både thalamid- och kortikala nivåer, vilket anses ha bidragit till dämpningen av sensorisk behandling 7 .
Hur organiseras bullerbeständiga och sårbara sömnperioder i tid, och vad är deras determinanter? I både möss och människa identifierade vi nyligen en infångad, 0,02-Hz oscillation i neurala rytmer. Beroende på fasen av denna 0,02-Hz-oscillation visade möss variabel reaktivitet mot yttre stimuli, antingen vakna eller sova throuGh bullret. Intressant var denna oscillation korrelerad med hjärtfrekvensen, vilket indikerar att det autonoma nervsystemet deltar i moduleringen av sömns sårbarhet mot yttre stimuli 1 . Minnesrelaterade hippocampala rytmer organiserades också inom denna rytm, och mest slående var dess styrka korrelerad med kvaliteten på minneskonsolidering hos människor. 0,02-Hz-oscillationen verkar således vara en organiserande princip för gnagare och mänsklig icke-REM-sömn som modulerar både känslighet för miljön och internminnesbehandling. Detta lyfter igen behovet av multiparametriska och kontinuerliga bedömningar av sömnstater för att känna igen deras funktionalitet och för att identifiera platser med potentiell sårbarhet.
Här presenterar vi ett förfarande för att extrahera vågformen för dessa dynamik, inklusive kirurgisk implantering av möss för kombinerade EEG / ECoG- och EMG-EKG-mätningar, exponering för sensoriska stimuli, enNd analysrutiner. Denna procedur utgör en grund för att betrakta sömn som ett kontinuerligt varierande men högorganiserat vaksamhetstillstånd under vilket olika grundläggande sömnfunktioner utförs i följd. Mer allmänt är proceduren tillämplig på metoder som syftar till att extrahera spektrala och autonoma särdrag som föregår ett beteendemässigt resultat under sömnen i både hälso- och sjukdomstillstånd.
Protocol
Representative Results
Discussion
Här visar vi hur man etablerar en kontinuerlig tidsmässig profil för icke-REM-sömn som integrerar EEG-, EMG- och EKG-variabler. Detta är ett första steg mot att utveckla en integrerad beskrivning av mussömn, vilket kan hjälpa till att identifiera den tidigare okända tidsskala över vilken hög och låg motståndskraft mot brus som organiseras under icke-REM-sömn 1 . En liknande tidsmässig struktur beskrevs också i human icke-REM-sömn genom en analog analys 1 ….
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Vi tackar alla labmedlemmar för deras bidrag till skrivandet och noggrann läsning av detta manuskript. Vi är tacksamma för Paul Franken för att stimulera diskussioner, Dr. Gisèle Ferrand för användbara kommentarer om det kirurgiska protokollet och Dr Jean-Yves Chatton för att tillhandahålla de ursprungliga Labview-körbara filerna för bullerexponeringen. Finansiering skedde av den schweiziska National Science Foundation (Grants 31003A_146244 och 31003A_166318) och 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).
