Summary

Un dispositivo estimulador simple para Evocando Point-como estímulos táctiles: A Searchlight para LFP a Spike Transiciones

Published: March 25, 2014
doi:

Summary

Para dilucidar la compleja transición de potenciales de campo locales (LFPS) a los picos de un estimulador adecuado para estímulos periféricos mecánicos ligeros fue construido. Como una aplicación, las actividades Rematar grabados desde la corteza somatosensorial se analizaron mediante una estrategia de optimización multi-objetivo. Los resultados demostraron que el estimulador propuesto fue capaz de entregar estímulos táctiles con milisegundo y milímetros precisiones.

Abstract

Investigación neurofisiológica actual tiene el objetivo de desarrollar metodologías para investigar la ruta de señal de neurona a neurona, es decir, en las transiciones de los picos a los potenciales de campo locales (LFPS) y desde LFPs a los picos.

LFPs tienen una compleja dependencia actividad pico y su relación aún es poco conocido 1. El esclarecimiento de estas relaciones de señal sería de gran ayuda tanto para el diagnóstico clínico (por ejemplo, los paradigmas de estimulación para la estimulación cerebral profunda) y para una comprensión más profunda de las estrategias de codificación neural en condiciones normales y patológicas (por ejemplo, epilepsia, enfermedad de Parkinson, dolor crónico). Para ello, hay que resolver los problemas técnicos relacionados con los dispositivos de estimulación, los paradigmas de estimulación y análisis computacional. Por lo tanto, un dispositivo de estimulación medida fue desarrollado con el fin de ofrecer estímulos bien regulados en el espacio y el tiempo, que no incurren en resonancia mecánica. Posteriormente,como un ejemplo, se extrajo un conjunto de relaciones LFP-pico fiables.

El rendimiento del dispositivo fue investigado por las grabaciones extracelulares, los picos de forma conjunta y respuestas LFP a los estímulos aplicados, de la rata corteza somatosensorial primaria. Entonces, por medio de una estrategia de optimización multi-objetivo, se estimó un modelo predictivo para la ocurrencia pico basado en LFPs.

La aplicación de este paradigma muestra que el dispositivo se adapta adecuadamente para ofrecer una alta frecuencia de estimulación táctil, superando actuadores piezoeléctricos comunes. Como una prueba de la eficacia del dispositivo, se presentaron los siguientes resultados: 1) el momento y la confiabilidad de las respuestas LFP también coinciden con las respuestas de pico, 2) LFPs son sensibles a la estimulación de la historia y capturar no sólo el promedio de respuesta, sino también la -juicio-a juicio fluctuaciones en la actividad pico y, por último, 3) mediante el uso de la LFP señalan que es posible estimar un rango of modelos predictivos que captan los diferentes aspectos de la actividad pico.

Introduction

En el contexto de la señal de procesamiento de la respuesta de impulso proporciona una caracterización fundamental del comportamiento de un sistema dinámico.

Aunque el estímulo impulso ideal no es prácticamente factible, es posible obtener una aproximación razonable de la misma mediante el uso de un elemento actuador que genera desplazamientos de alta frecuencia. Este tipo de luz de estimulación táctil-vibratoria se sabe que centrarse tanto en lo profundo de la piel (por ejemplo, la respuesta rápida, la adaptación rápida corpúsculos de Pacini) 2 y los receptores superficiales (por ejemplo, bajo umbral de adaptación lenta estructuras discoidales Merkel) 2.

Dispositivos de estimulación actuales, actuadores piezoeléctricos principalmente, están acusados ​​de una serie de inconvenientes, no por ello menos resonancias y pequeños desplazamientos. Para superar estas deficiencias, una implementación alternativa de estimulación de impulso-como se propone mediante el uso de una punta roma (una punta de cactus suavizado en nuestro caso) en posición verticalmontado en el centro de la membrana de un cono del altavoz de gama media. Esto proporciona la ventaja de desplazamientos más grandes y más amplio espectro de frecuencias.

Una aplicación eficaz de un dispositivo de este tipo era el estudio del problema neurofisiológico correspondiente de la LFPs a los picos de dependencia. Debido a la asociación temporal sutil entre estos eventos eléctricos se necesita un dispositivo regulado finamente para la entrega de los estímulos periféricos. Los estímulos tenían que ser tan rápido y espacialmente selectiva como sea posible con el fin de reducir el "ruido de fondo" y afilar las señales de interés. Para este propósito, el dispositivo de estimulación y el protocolo de entrega de estímulo fueron optimizados de forma conjunta para la tarea. En este trabajo se describe la técnica y se presentan algunos resultados representativos.

Un protocolo de estimulación basado en-pares de pulsos aleatorios ha sido diseñado y optimizado con el fin de evitar la habituación. Este protocolo ofrece la ventaja de la pareja clásicaed pulsos y la reducción de la posibilidad de bloqueo espuria entre los estímulos y las explosiones periódicas espontáneas de la actividad neuronal.

Al utilizar este aleatorizados a dos pulsos se pudo obtener respuestas LFP y pico rápidos y fiables y para capturar la característica especial de estas respuestas relacionadas con la dependencia de ambos LFPs y picos en la historia de la estimulación. De hecho, a partir de las respuestas del LFP primas, un conjunto de tres LFP características (la propia LFP, la LFP primera derivada y la fase de la primera derivada) correlacionar fuertemente con la respuesta promedio pico, también se extrajo.

Se han propuesto algunos métodos para ajustar los modelos que predicen los picos de LFPs 3,4. En general un punto crítico del proceso de ajuste del modelo, común también a la predicción de eventos pico de la señal de estímulo, lo constituye la elección adecuada de la función objetivo de maximizar / minimizar. Si bien una serie de funciones objetivo ha sido propuestad (por ejemplo, la correlación y coherencia) 5 ninguno de ellos capta de forma conjunta toda la complejidad de las respuestas pico. De acuerdo con ello, se introduce un nuevo marco basado en la optimización multi-objetivo. Se demuestra que mediante el uso de la propuesta ideada y este marco computacional es posible estimar un conjunto de modelos de predicción basado en LFP fuerte para clavar las relaciones.

Protocol

Declaración de Ética Para el estudio de cómo los estímulos sensoriales están representados por la actividad neuronal no hay alternativa a la utilización de los animales y el uso de un enfoque in vivo. Todos los animales han sido tratados a lo largo de las leyes italianas y europeas sobre el tratamiento de animales en la investigación científica (Comité de Bioética italiano, el Decreto Ley sobre el tratamiento de los animales en la investigación, 27 de enero 1992, n º 116). …

Representative Results

Características de excursiones Consejo Para la caracterización de las propiedades dinámicas del dispositivo de estimulación de propuesta, una serie de experimentos se establecieron. Se utilizó un dispositivo específico que consiste en un arseniuro de galio Diodo emisor infrarrojos junto con un fototransistor de silicio para evaluar el desplazamiento de su punta, la duración del desplazamiento y los posibles retrasos de desplazamiento. Por medio de este conmutador interruptor óptico colo…

Discussion

Este trabajo presenta en primer lugar una nueva, simple y de bajo costo dispositivo permite ofrecer estímulos sensoriales rápidas y espacialmente puntuales. A continuación, un emparejado protocolo de estimulación de impulsos aleatorios y un conjunto de análisis computacional fueron validados. El objetivo general es establecer un marco para la estimación de las relaciones LFP-pico en los registros electrofisiológicos durante la estimulación táctil.

El dispositivo, el protocolo y el e…

Offenlegungen

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

SN y AGZ fueron apoyados por los fondos VIRTUALAB PON 01-01297.

Materials

Microstepper AB Transvertex (Stockholm, Sweden) The microstepper used to pull down the electrode matrix
32 channels Cheetah System Neuralynx (MT, USA) The electrophysiological recording system
L293D h-bridge RS Components (Cinisello Balsamo, Italy) The bridge used to connect the microcontroller to the speaker
H21A3 Optical Interrupter Switch Fairchild Semiconductor Corporation (San Jose, California) The phototransistor used to estabilish the tip displacement
Arduino Uno Arduino (Duemilanove, Italy) The microcontroller used to deliver current pulse to the speaker
Microelectrode Matrices GB1 FHC
Isoflurane Rhodia Organique Fine Ltd. The anaestetic used to prepare animals
Stereotaxic apparatus Narishighe (Tokyo, Japan)
Sprague-Dawley male rats Charles River (Calco, LC, Italy)
Gallamine thriethiodide Sigma-Aldrich The compound used to curarize the animals
Cresyl violet Sigma-Aldrich
Topical antiseptics (Betadine 10%) Meda Pharma (Milanm Italy)
Heparine Sigma-Aldrich
Formaldehyde Carlo Erba Reagents (Pomigliano Milanese, Milan, Italy)

Referenzen

  1. Pesaran, B. Uncovering the Mysterious Origins of Local Field Potentials. Neuron. 61 (1-2), (2009).
  2. Delmas, P., Hao, J., Rodat-Despoix, L. Molecular Mechanisms of Mechanotrasduction in Mammalian Sensory Neurons. Nat. Rev. Neurosci. 12, 139-153 (2011).
  3. Rasch, M. J., Gretton, A., Murayama, Y., Maass, W., Logothetis, N. K. Inferring spike trains from local field potentials. J. Neurophys. 99 (3), 1461-1476 (2008).
  4. Galindo-Leon, E. E., Liu, R. C. Predicting stimulus-locked single unit spiking from cortical local field potentials. J. Comput. Neurosci. 29 (3), 581-597 (2010).
  5. Theunissen, F. E., David, S. V., Singh, N. C., Hsu, A., Vinje, W. E., Gallant, J. L. Estimating spatio-temporal receptive fields of auditory and visual neurons from their responses to natural stimuli. Network. 12 (3), 289 (2001).
  6. Victor, J. D., Purpura, K. Metric-space analysis of spike trains: theory, algorithms, and application. Network. 8, 127-164 (1997).
  7. Foffani, G., Chapin, J. K., Moxon, K. A. Computational Role of Large Receptive Fields in the Primary Somatosensory Cortex. J. Neurophysiol. 100 (1), 268-280 (2008).
  8. Panzeri, S., Senatore, R., Montemurro, M. A., Petersen, R. S. Correcting for the sampling bias problem in spike train information measures. J. Neurophysiol. 98, 1064-1072 (2007).
  9. Storchi, R., Zippo, A. G., Caramenti, G. C., Valente, M., Biella, G. E. M. Predicting Spike Occurrence and Neuronal Responsiveness from LFPs in Primary Somatosensory Cortex. PLoS ONE. 7 (5), (2012).
  10. Quiroga, R. Q., Nadasdy, Z., Ben-Shaul, Y. Unsupervised Spike Detection and Sorting with Wavelets and Superparamagnetic Clustering. Neural Comput. 16, 1661-1687 (2004).
  11. Deb, K., Agrawal, A., Pratab, A., Meyarivan, T. A fast elitist non-dominated sorting genetic algorithm for multi-objective optimization: NSGA-II IEEE. Trans. Evol. Comput. 6 (2), 181-197 (2000).

Play Video

Diesen Artikel zitieren
Zippo, A. G., Nencini, S., Caramenti, G. C., Valente, M., Storchi, R., Biella, G. E. A Simple Stimulatory Device for Evoking Point-like Tactile Stimuli: A Searchlight for LFP to Spike Transitions. J. Vis. Exp. (85), e50941, doi:10.3791/50941 (2014).

View Video