Использование Нейрон Spiking деятельности триггера закрытой петли стимулы в нейрофизиологических экспериментов
Summary
Этот протокол демонстрирует, как использовать электрофизиологическую систему для стимуляции замкнутого цикла, вызванной нейронной активностью. Также предоставляется пример кода Matlab, который можно легко модифицировать для различных устройств стимуляции.
Abstract
Нейрофизиологические системы замкнутого цикла используют модели нейронной активности для вызвать стимулы, которые, в свою очередь, влияют на активность мозга. Такие системы замкнутого цикла уже встречаются в клинических приложениях и являются важными инструментами для фундаментальных исследований мозга. Особенно интересным в последнее время является интеграция подходов замкнутого цикла с оптогенетикой, так что специфические модели нейронной активности могут вызвать оптическую стимуляцию отдельных нейронных групп. Однако создание электрофизиологической системы для экспериментов с замкнутым циклом может быть затруднено. Здесь для запуска стимулов предусмотрен готовый к применению код Matlab, основанный на активности одиночных или множественных нейронов. Этот пример кода может быть легко изменен в зависимости от индивидуальных потребностей. Например, он показывает, как вызвать звуковые стимулы и как изменить его, чтобы вызвать внешнее устройство, подключенное к серийному порту ПК. Представленный протокол предназначен для работы с популярной нейрональной системой записи для исследований на животных (Neuralynx). Внедрение замкнутого цикла стимуляции демонстрируется бодрствующим крысой.
Introduction
Цель юга в этом протоколе – продемонстрировать, как внедрить замкнутую петлю стимуляции в нейрофизиологических экспериментах. Типичная установка для экспериментов с замкнутым циклом в неврологии включает в себя запуск стимулов на основе онлайн считывания нейронной активности. Это, в свою очередь, вызывает изменения в активности мозга, тем самым закрывая цикл обратной связи1,2. Такие эксперименты с замкнутым циклом дают несколько преимуществ по сравнению со стандартными открытыми установками, особенно в сочетании с оптогенетикой, что позволяет исследователям ориентироваться на определенный подмножество нейронов. Например, Сигл и Уилсон использовали манипуляции с замкнутым циклом для изучения роли тета-колебаний в обработке информации3. Они продемонстрировали, что стимулирование гиппокампа нейронов на падающей фазе тета колебаний было различное влияние на поведение, чем применение той же стимуляции на восходящей фазе. Эксперименты с замкнутыми петлями также приобретают все большее значение в доклинических исследованиях. Например, несколько исследований эпилепсии показали, что стимуляция нейронов, вызванная при судорогами, является эффективным подходом к снижению тяжести судорог4,5,6. Кроме того, системы автоматического обнаружения изъятий и условной доставки терапии7,8 показали значительные преимущества у больных эпилепсией9,10,11,12. Еще одной областью применения с быстрым продвижением методологий замкнутого цикла является контроль нейропротезирования с корковыми интерфейсами мозга и машины. Это потому, что предоставление мгновенной обратной связи с пользователями протезов устройств значительно повышает точность и возможность13.
В последние годы несколько лабораторий разработали пользовательские системы для одновременной электрической записи нейронной активности и доставки стимулов в замкнутой системе14,15,16,17,18. Хотя многие из этих установк имеют впечатляющие характеристики, не всегда легко реализовать их в других лабораториях. Это связано с тем, что системы часто требуют от опытных специалистов собрать необходимую электронику и другие необходимые аппаратные и программные компоненты.
Таким образом, для того, чтобы облегчить принятие замкнутого цикла экспериментов в неврологии исследований, в этой статье содержится протокол и код Matlab для преобразования открытой петли электрофизиологической записи установки19,20,21,22 в замкнутой петли системы2,6,23. Этот протокол предназначен для работы с цифровым оборудованием для записи Lynx, популярной лабораторной системой для нейронных записей популяций. Типичный эксперимент состоит из следующих: 1) Запись 5-20 минут пикирования данных; 2) Спайк сортировки для создания нейрональных шаблонов; 3) Использование этих шаблонов для выполнения онлайн-обнаружения моделей нейронной активности; и 4) стимулирование триггеров или экспериментальные события при обнаружении установленных пользователем закономерностей.
Protocol
Representative Results
Discussion
В описанном здесь протоколе показано, как использовать стандартную нейрофизиологическую систему записи для выполнения стимуляции замкнутого цикла. Этот протокол позволяет нейробиологам с ограниченным опытом в области компьютерных наук быстро внедрять различные эксперименты с замк…
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Эта работа была поддержана nsERC Discovery гранты для AL и AG.
Materials
| Baytril | Bayer, Mississauga, CA | DIN 02169428 | antibiotic; 50 mg/mL |
| Cheetah 6.4 | NeuraLynx, Tucson, AZ | 6.4.0.beta | Software interfaces for data acquisition |
| Digital Lynx 4SX | NeuraLynx, Tucson, AZ | 4SX | recording equipment |
| Headstage transmitter | TBSI | B10-3163-GK | transmits the neural signal to the receiver |
| Isoflurane | Fresenius Kabi, Toronto, CA | DIN 02237518 | inhalation anesthetic |
| Jet Denture Powder & Liqud | Lang Dental, Wheeling, US | 1230 | dental acrylic |
| Lacri-Lube | Allergan, Markham, CA | DIN 00210889 | eye ointment |
| Lido-2 | Rafter 8, Calgary | DIN 00654639 | local anesthetic; 20 mg/mL |
| Matlab | Mathworks | R2018b | software for signal processing and triggering external events |
| Metacam | Boehringer, Ingelheim, DE | DIN 02240463 | analgesic; 5 mg/mL |
| Netcom | NeuraLynx | v1 | Application Programming Interface (API) that communicates with Cheetah |
| Silicone probe | Cambridge Neurotech | ASSY-156-DBC2 | implanted device |
| SpikeSort 3D | NeuraLynx, Tucson, AZ | SS3D | spike waveform-to-cell classification tools |
| Wireless Radio Receiver | TBSI | 911-1062-00 | transmits the neural signal to the Digital Lynx |
References
- Grosenick, L., Marshel, J. H., Deisseroth, K. Closed-loop and activity-guided optogenetic control. Neuron. 86 (1), 106-139 (2015).
- Armstrong, C., Krook-Magnuson, E., Oijala, M., Soltesz, I. Closed-loop optogenetic intervention in mice. Nature Protocols. 8 (8), 1475-1493 (2013).
- Siegle, J. H., Wilson, M. A. Enhancement of encoding and retrieval functions through theta phase-specific manipulation of hippocampus. Elife. 3, 03061 (2014).
- Paz, J. T., et al. Closed-loop optogenetic control of thalamus as a tool for interrupting seizures after cortical injury. Nature neuroscience. 16 (1), 64-70 (2013).
- Krook-Magnuson, E., Armstrong, C., Oijala, M., Soltesz, I. On-demand optogenetic control of spontaneous seizures in temporal lobe epilepsy. Nature Communications. 4, 1376 (2013).
- Berényi, A., Belluscio, M., Mao, D., Buzsáki, G. Closed-loop control of epilepsy by transcranial electrical stimulation. Science. 337 (6095), 735-737 (2012).
- Peters, T. E., Bhavaraju, N. C., Frei, M. G., Osorio, I. Network system for automated seizure detection and contingent delivery of therapy. Journal of Clinical Neurophysiology. 18 (6), 545-549 (2001).
- Fountas, K. N., Smith, J. . Operative Neuromodulation. , 357-362 (2007).
- Heck, C. N., et al. Two-year seizure reduction in adults with medically intractable partial onset epilepsy treated with responsive neurostimulation: final results of the RNS System Pivotal trial. Epilepsia. 55 (3), 432-441 (2014).
- Osorio, I., et al. Automated seizure abatement in humans using electrical stimulation. Annals of Neurology. 57 (2), 258-268 (2005).
- Sun, F. T., Morrell, M. J., Wharen, R. E. Responsive cortical stimulation for the treatment of epilepsy. Neurotherapeutics. 5 (1), 68-74 (2008).
- Fountas, K. N., et al. Implantation of a closed-loop stimulation in the management of medically refractory focal epilepsy. Stereotactic and Functional Neurosurgery. 83 (4), 153-158 (2005).
- Abbott, A. Neuroprosthetics: In search of the sixth sense. Nature. 442, (2006).
- Venkatraman, S., Elkabany, K., Long, J. D., Yao, Y., Carmena, J. M. A system for neural recording and closed-loop intracortical microstimulation in awake rodents. IEEE Transactions on Biomedical Engineering. 56 (1), 15-22 (2009).
- Nguyen, T. K. T., et al. Closed-loop optical neural stimulation based on a 32-channel low-noise recording system with online spike sorting. Journal of Neural Engineering. 11 (4), 046005 (2014).
- Laxpati, N. G., et al. Real-time in vivo optogenetic neuromodulation and multielectrode electrophysiologic recording with NeuroRighter. Frontiers in Neuroengineering. 7, 40 (2014).
- Su, Y., et al. A wireless 32-channel implantable bidirectional brain machine interface. Sensors. 16 (10), 1582 (2016).
- Ciliberti, D., Kloosterman, F. Falcon: a highly flexible open-source software for closed-loop neuroscience. Journal of Neural Engineering. 14 (4), 045004 (2017).
- Luczak, A., Bartho, P., Harris, K. D. Gating of sensory input by spontaneous cortical activity. The Journal of Neuroscience. 33 (4), 1684-1695 (2013).
- Luczak, A., Barthó, P., Harris, K. D. Spontaneous events outline the realm of possible sensory responses in neocortical populations. Neuron. 62 (3), 413-425 (2009).
- Schjetnan, A. G., Luczak, A. Recording Large-scale Neuronal Ensembles with Silicon Probes in the Anesthetized Rat. Journal of Visualized Experiments. (56), (2011).
- Bermudez Contreras, E. J., et al. Formation and reverberation of sequential neural activity patterns evoked by sensory stimulation are enhanced during cortical desynchronization. Neuron. 79 (3), 555-566 (2013).
- Girardeau, G., Benchenane, K., Wiener, S. I., Buzsáki, G., Zugaro, M. B. Selective suppression of hippocampal ripples impairs spatial memory. Nature Neuroscience. 12 (10), 1222-1223 (2009).
- Schjetnan, A. G. P., Luczak, A. Recording large-scale neuronal ensembles with silicon probes in the anesthetized rat. Journal of Visualized Experiments. (56), (2011).
- Vandecasteele, M., et al. Large-scale recording of neurons by movable silicon probes in behaving rodents. Journal of Visualized Experiments. (61), e3568 (2012).
- Sariev, A., et al. Implantation of Chronic Silicon Probes and Recording of Hippocampal Place Cells in an Enriched Treadmill Apparatus. Journal of Visualized Experiments. (128), e56438 (2017).
- Harris, K. D., Henze, D. A., Csicsvari, J., Hirase, H., Buzsáki, G. Accuracy of tetrode spike separation as determined by simultaneous intracellular and extracellular measurements. Journal of Neurophysiology. 84 (1), 401-414 (2000).
- Jiang, Z., et al. TaiNi: Maximizing research output whilst improving animals’ welfare in neurophysiology experiments. Scientific Reports. 7 (1), 8086 (2017).
- Gao, Z., et al. A cortico-cerebellar loop for motor planning. Nature. 563 (7729), 113 (2018).
- Neumann, A. R., et al. Involvement of fast-spiking cells in ictal sequences during spontaneous seizures in rats with chronic temporal lobe epilepsy. Brain. 140 (9), 2355-2369 (2017).
- Gothard, K. M., Skaggs, W. E., Moore, K. M., McNaughton, B. L. Binding of hippocampal CA1 neural activity to multiple reference frames in a landmark-based navigation task. Journal of Neuroscience. 16 (2), 823-835 (1996).
- McNaughton, B. L. . Google Patents. , (1999).
- Wilber, A. A., et al. Cortical connectivity maps reveal anatomically distinct areas in the parietal cortex of the rat. Frontiers in Neural Circuits. 8, 146 (2015).
- Mashhoori, A., Hashemnia, S., McNaughton, B. L., Euston, D. R., Gruber, A. J. Rat anterior cingulate cortex recalls features of remote reward locations after disfavoured reinforcements. Elife. 7, 29793 (2018).
- Luczak, A., McNaughton, B. L., Harris, K. D. Packet-based communication in the cortex. Nature Reviews Neuroscience. , (2015).
- Luczak, A. . Analysis and Modeling of Coordinated Multi-neuronal Activity. , 163-182 (2015).
