O nouă platformă de imagistică urmărește sute de neuroni la adâncimi fără precedent
Creierul reprezintă o rețea vastă, dens interconectată de neuroni care calculează în paralel. Observarea acestor calcule în timp real ar putea revela modul în care creierul procesează senzațiile și ghidează comportamentele. Însă, semnalele electrice care guvernează rețeaua sunt rapide, slabe și greu de capturat în țesutul viu.
O nouă cercetare publicată în Nature Methods descrie o platformă de imagistică cu două fotoni care captează activitatea electrică a aproape 200 de neuroni simultan, pe diferite straturi corticale și la adâncimi și viteze fără precedent. Această platformă, denumită FlatMux, deschide o fereastră asupra modului în care informația se mișcă prin circuitele cerebrale vii. Prin minimizarea cantității de energie necesare pentru a detecta fiabil activitatea unui singur neuron și prin elaborarea unei strategii scalabile de scanare optică a impulsurilor laser la o rată de 150 de milioane de mostre pe secundă, FlatMux stabilește noi standarde în domeniu, permițând înregistrarea a aproape 200 de neuroni în una sau mai multe planuri simultan, la adâncimi de până la 500 de micrometri și la rate de cadre de până la 2.000 pe secundă. Grație sensibilității și vitezei oferite de acest instrument, cercetătorii pot acum începe să cartografieze neuronii care sunt conectați funcțional și interacționează cauzal între ei, permițând o nouă înțelegere a modului în care conexiunea și funcția creierului contribuie la capacitățile cognitive ale acestuia.
În plus, spre deosebire de metodele care folosesc sonde electrozi, imagistica directă a activității electrice prin fluorescență permite inferența simultană a locației și tipurilor de celule ale neuronilor înregistrați.
De-a lungul timpului, domeniul s-a concentrat pe înțelegerea creierului în termeni de proprietăți de răspuns ale neuronilor individuali. „Platforma noastră de imagistică face posibilă investigarea modului în care diferite funcții cerebrale ar putea fi rezultatul procesării informației de către un sistem interconectat, în care calculul este distribuit pe o rețea mare de neuroni”, spune Alipasha Vaziri, șeful Laboratorului de Neurotehnologie și Biofizică de la Rockefeller.
Instrumentele de imagistică existente au fost afectate de diverse limitări. În ceea ce privește instrumentele optice, atunci când s-a încercat capturarea sistemului dens interconectat de celule cerebrale, oamenii de știință s-au bazat de mult timp pe imagistica calciului, care utilizează senzori fluorescenți pentru a urmări creșterile de calciu asociate cu neuronii care se activează. Totuși, semnalele de calciu sunt doar o măsurare indirectă a activității electrice. În plus, acestea sunt mult mai lente decât impulsurile electrice de milisecundă folosite de celulele cerebrale pentru a comunica, astfel încât aceste tehnici ar putea rata caracteristici esențiale ale calculului neural, inclusiv semnalele care modelează activitatea înainte ca un neuron să se activeze (numite răspunsuri sub-prag).
În anii recenți, cercetătorii s-au îndreptat spre indicatori de voltaj codificați genetic, sau GEVIs – senzori fluorescenți încorporați în membranele celulare care raportează direct voltajul. Totuși, GEVIs au propriile provocări. Semnalele lor sunt slabe, de aproximativ 100 de ori mai rapide decât semnalele de calciu și extrem de greu de capturat în adâncimea țesutului cerebral viu. Imagistica lor la adâncime necesită microscopie cu două fotoni, o tehnică bazată pe laser care poate pătrunde în țesutul care dispersează, dar care aduce propriile limitări fizice: prea puțină putere laser produce semnale inutilizabile, în timp ce prea multă poate încălzi țesutul sau distruge senzori. Sistemele tradiționale cu două fotoni sunt, de asemenea, extrem de ineficiente în modul în care livrează lumină, limitând numărul de neuroni care pot fi înregistrați și cât timp.
Vaziri a căutat să depășească aceste limitări, elaborând un instrument care să capteze mai bine natura complexă a activității cerebrale. „Trebuia să găsim un sistem care să facă excitația cât mai eficientă posibil”, afirmă Vaziri. „Prin maximizarea fotonilor fluorescenți pe care îi extragem din fotonii de excitație pe care îi introducem, putem să ne uităm la cât mai mulți neuroni posibil.”
Pentru a realiza acest lucru, Vaziri și colegii săi au trebuit să rethink livrarea luminii. Aceștia au construit o platformă personalizată de imagistică cu două fotoni, numită FlatMux, care utilizează o cavitate optică. Noua platformă împarte un fascicul laser în multe impulsuri temporizate cu precizie, care sunt livrate către serii de puncte distincte, fără suprapunere, în țesut, într-un mod extrem de coordonat. Aceasta se deosebește de abordările tradiționale care se bazează pe o scanare mecanică, ceea ce duce la suprasampling-ul impulsurilor laser în fiecare regiune de probă în timpul unei scanări. Abordarea lor nu numai că permite o scanare mai rapidă, ci face sistemul mult mai eficient, generând semnale mai puternice din mai puțină lumină, reducând în același timp încălzirea țesutului și artefactele nedorite. Cu FlatMux, cercetătorii pot imagina grupuri mai mari de neuroni, mai adânc în creier și suficient de rapid pentru a captura evenimente electrice de milisecundă utilizate de neuroni pentru a comunica. În plus, designul sistemului este scalabil, adică, pe măsură ce GEVIs continuă să se îmbunătățească, FlatMux va putea să realoce câștigurile realizate în resurse energetice pentru a înregistra populații neuronale și mai mari, menținând aceeași viteză și fără creșteri suplimentare ale puterii.
În continuare, echipa a asociat FlatMux cu instrumente computaționale personalizate concepute pentru a distinge activitatea neurală reală de zgomotul de fond. Împreună, hardware-ul și software-ul funcționează ca o platformă unică: unul maximizează cât mai multe informații pot fi extrase din fiecare foton trimis în creier, în timp ce celălalt reconstruiește semnalele electrice efemere ascunse în acele date. Apoi, pentru a-l testa în condiții realiste, echipa a folosit sistemul pe șoareci trezi care alergau pe o bandă de alergare și care erau expuși la stimularea mustăcioarelor, demonstrând că sistemul putea captura semnale de voltaj slabe în timpul stimulării, precum și în timpul comportamentului spontan.
Rezultatul a fost un sistem construit nu doar pentru a imagina mai mulți neuroni, ci pentru a captura calculul neural în acțiune. Iar rezultatul a fost dramatic. FlatMux a înregistrat aproape 200 de neuroni simultan, a atins adâncimi de 500 de micrometri, a capturat activitate la rate de până la 2.000 de cadre pe secundă și a imaginat chiar două straturi corticale simultan, permițând cercetătorilor să observe semnalele cum se mișcă prin circuitele corticale stratificate în timp real. Într-un mod de înaltă sensibilitate, sistemul a detectat, de asemenea, semnale prea slabe pentru a declanșa activarea, dar critice pentru a revela neuronii care sunt cuplați sinaptic între ei, ridicând posibilitatea de a cartografia conexiuni funcționale optic și într-un mod de înaltă capacitate, mai degrabă decât neuron cu neuron.
Cu Flat
