Cuantificación de la dinámica infrarroja de la potencia espectral y la frecuencia cardíaca en ratones dormidos
Summary
Aquí, presentamos procedimientos experimentales y analíticos para describir la dinámica temporal de las variables neuronales y cardíacas del sueño no REM en ratones, que modulan la respuesta del sueño a los estímulos acústicos.
Abstract
Tres estados de vigilancia dominan la vida de los mamíferos: vigilia, sueño no rápido del movimiento ocular (no REM) y sueño REM. A medida que se identifican más correlatos neuronales del comportamiento en animales que se mueven libremente, esta subdivisión triple se vuelve demasiado simplista. Durante la vigilia, los conjuntos de actividades corticales globales y locales, junto con parámetros periféricos como el diámetro pupilar y el equilibrio simpatovagal, definen varios grados de excitación. Todavía no está claro hasta qué punto el sueño también forma un continuo de estados cerebrales -en el que el grado de resistencia a los estímulos sensoriales y la capacidad de despertar, y tal vez otras funciones del sueño- varían gradualmente y cómo los estados fisiológicos periféricos varían. La investigación que avanza los métodos para vigilar múltiples parámetros durante el sueño, así como atribuir a las constelaciones de estos atributos funcionales, es fundamental para perfeccionar nuestra comprensión del sueño como un proceso multifuncional durante el cual muchos efectos beneficiosos deben ser exEcuted La identificación de parámetros novedosos que caracterizan los estados de sueño abrirá oportunidades para nuevas vías diagnósticas en los trastornos del sueño.
Presentamos un procedimiento para describir las variaciones dinámicas de los estados de sueño no REM del ratón mediante la monitorización y el análisis combinados de señales de electroencefalograma (EEG) / electrocorticograma (ECoG), electromiograma (EMG) y electrocardiograma (ECG) usando técnicas estándar de grabación polisomnográfica. Utilizando este enfoque, encontramos que el sueño no REM del ratón se organiza en ciclos de oscilaciones neurales y cardíacas coordinadas que generan sucesivos intervalos de 25 s de alta y baja fragilidad a estímulos externos. Por lo tanto, los sistemas nerviosos centrales y autónomos están coordinados para formar estados de sueño conductuales distintos durante el sueño consolidado no REM. Presentamos las manipulaciones quirúrgicas para monitorización polisomnográfica ( es decir, EEG / EMG combinado con ECG) para rastrear estos ciclos en el ratón libremente dormido, el análisis a cuantiFy su dinámica, y los protocolos de estimulación acústica para evaluar su papel en la probabilidad de despertar. Nuestro enfoque ya se ha extendido al sueño humano y promete desentrañar los principios comunes de organización de los estados de sueño no REM en los mamíferos.
Introduction
El sueño de los mamíferos es un estado conductual de descanso y de resistencia a los estímulos ambientales. A pesar de esta aparente uniformidad, los parámetros polisomnográficos y autonómicos indican que el sueño se mueve entre los estados neural y somático cualitativamente y cuantitativamente diferentes en varias escalas temporales y espaciales 1 . En cuestión de minutos a decenas de minutos, se produce el cambio entre el sueño REM y REM. El sueño no REM se acompaña de una actividad de gran amplitud y baja frecuencia en el EEG, con un pico espectral alrededor de ~ 0,5-4 Hz, mientras que el sueño REM muestra actividad EEG regular en la banda teta (6-10 Hz), junto con Atonia muscular 2 . Dentro del sueño no REM, los seres humanos circulan a través de la luz (S2) y el sueño profundo de onda lenta (SWS). Como su nombre lo indica, estas dos etapas muestran un menor y más alto umbral de excitación 3 , 4 , respectivamente, y difieren principalmente en la densidad de baja frecuenciaEnergía de EEG cortical, denominada actividad de onda lenta (SWA, 0,75-4 Hz). La no uniformidad persiste a lo largo de los episodios individuales de S2 y SWS en la escala de tiempo minuto a sub-segundo, como está ampliamente documentado por la presencia variable de SWA en el transcurso de un combate 5 , 6 , pero también por EEG y ritmos potenciales de campo en Frecuencias más altas, incluyendo ondas de huso en la banda sigma (10-15 Hz) y ritmos gamma (80-120 Hz) (para una revisión, ver 7 , 8 , 9 , 10 ).
En lugar de ser sutiles, estas variaciones cambian el estado cortical del sueño en los seres humanos hasta los extremos del espectro. Para el sueño no REM, estos van desde un predominio de SWA a estados que se aproximan a la actividad de despertar porque contienen una proporción sustancial de componentes de alta frecuencia 11 <suP>, 12 . En roedores y gatos, aunque el sueño no REM no se subdivide en etapas, un breve período llamado sueño intermedio (IS) emerge antes del inicio del sueño REM 13 . Durante IS, características REM del sueño, tales como la actividad del hipocampo theta y las ondas de iniciar, mientras firmas sueño no REM, como las ondas de husillo y SWA, todavía están presentes ponto-geniculo-occipital, lo que indica una mezcla entre los dos estados de sueño 14, 15. Sin embargo, la IS puede ser funcionalmente distinta porque está modulada por los antidepresivos 16 ya través de la presentación de nuevos objetos durante el despertar previo 17 , y contribuye a establecer el umbral de excitación 18 . Además, las gráficas espaciales de los parámetros EEG y EMG de las ratas que se mueven libremente muestran un grupo de puntos 14 que es continuo entre el sueño no REM, el sueño REM y la vigilia. También hay declinaciones esporádicas en SWA, sin entrar en la vigilia o el sueño REM, lo que conduce a fluctuaciones sustanciales en la presencia relativa de los componentes de baja y alta frecuencia durante un consolidado no sueño REM 14 , 19 , 20 . Finalmente, las proporciones variables de SWA y ritmos de mayor frecuencia durante el sueño no REM se producen no sólo en el tiempo, pero también muestran diferencias regionales en la amplitud y la sincronización entre las áreas corticales [ 19] .
El sueño no REM de los mamíferos está lejos de ser uniforme. Sin embargo, si tal no uniformidad conduce a estados que difieren en funciones y atributos de comportamiento no está claro. En varios tipos de trastornos del sueño, el sueño continuo es interrumpido por despertares espontáneos y comportamiento motor inapropiado. Además, los análisis espectrales muestran alteraciones en la presencia relativa de frecuencias más altas en el EEG 21Y en los parámetros autonómicos, como las tasas de respiración y latidos cardíacos [ 22] . La secuencia ordenada de estados de sueño estables es así perturbada, y los elementos de excitación cortical y / o autónoma se introducen de manera incontrolada. Por lo tanto, la comprensión del continuo de los estados de sueño es de posible relevancia para la enfermedad. Además, la perturbación del sueño por el ruido ambiental en ambientes urbanos se asocia con riesgos generales para la salud, lo que hace crucial para identificar los momentos de mayor vulnerabilidad durante el sueño 23 .
Los experimentos de excitación conductual en seres humanos durmientes indican que es más difícil despertarse del sueño no REM dominado por SWA (estadio S3), mientras que el sueño ligero no REM (etapa S2) y el sueño REM muestran umbrales de excitación comparables y menores 4 . El procesamiento cortical de los estímulos sonoros cortos varía sustancialmente entre el sueño REM, S2 y S3 24 ,25 , indicando que los patrones de actividad cortical específicos del estado modulan las primeras etapas del procesamiento sensorial. Para el sueño no REM en los seres humanos, la propensión a despertar en respuesta al ruido varía con la presencia de ondas de huso y los ritmos alfa en el EEG 26 , 27 , 28 . La ritmicidad talamocortical durante los husos se acompaña de una mayor inhibición sináptica en ambos niveles talámico y cortical, que se cree que contribuyen a la atenuación del proceso sensorial [ 7] .
¿Cómo se organizan los períodos de sueño resistentes al ruido y vulnerables en el tiempo y cuáles son sus determinantes? Tanto en ratones como en seres humanos, recientemente identificamos una oscilación infra-lenta de 0,02 Hz en los ritmos neurales. Dependiendo de la fase de esta oscilación de 0,02 Hz, los ratones mostraron reactividad variable a estímulos externos, ya sea despertando o durmiendoGh el ruido. Curiosamente, esta oscilación se correlacionó con la tasa de latidos cardíacos, lo que indica que el sistema nervioso autónomo participa en la modulación de la vulnerabilidad del sueño a estímulos externos [ 1] . Ritmos hipocampales relacionados con la memoria también se organizaron dentro de este ritmo, y, lo más sorprendente, su fuerza correlacionada con la calidad de la consolidación de la memoria en los seres humanos. La oscilación de 0,02 Hz, por lo tanto, parece ser un principio organizador de roedores y el sueño humano no REM que modula la sensibilidad al medio ambiente y el procesamiento de la memoria interna. Esto nuevamente resalta la necesidad de evaluaciones multiparamétricas y continuas de estados de sueño para reconocer su funcionalidad e identificar sitios de potencial vulnerabilidad.
Aquí presentamos un procedimiento para extraer la forma de onda de estas dinámicas, incluyendo la implantación quirúrgica de ratones para mediciones combinadas EEG / ECoG y EMG-ECG, exposición a estímulos sensoriales,Nd rutinas de análisis. Este procedimiento proporciona una base para ver el sueño como un estado de vigilancia continuamente variable pero altamente organizado durante el cual diferentes funciones de sueño fundamentales se ejecutan secuencialmente. De manera más general, el procedimiento es aplicable a enfoques que buscan extraer las características espectrales y autonómicas que preceden a un resultado conductual durante el sueño tanto en estados de salud como en estados de enfermedad.
Protocol
Representative Results
Discussion
Aquí, mostramos cómo establecer un perfil temporal continuo de sueño no REM que integre las variables EEG, EMG y ECG. Este es un primer paso hacia el desarrollo de una descripción integradora del sueño del ratón, que puede ayudar a identificar la escala de tiempo previamente no reconocida sobre la cual se organizan resiliencia alta y baja al ruido durante el sueño no REM 1 . Una similar estructura temporal también se describe en el sueño humano no REM a través de un análisis análogo […
Divulgazioni
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Agradecemos a todos los miembros del laboratorio por su contribución a la escritura y la lectura cuidadosa de este manuscrito. Estamos agradecidos a Paul Franken por las discusiones estimulantes, la Dra. Gisèle Ferrand por los comentarios útiles sobre el protocolo quirúrgico, y el Dr. Jean-Yves Chatton por proporcionar los archivos ejecutables Labview originales para la exposición al ruido. La financiación fue proporcionada por la Fundación Nacional Suiza de Ciencia (Subvenciones 31003A_146244 y 31003A_166318) y el Estado 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/ |
Riferimenti
- 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. Neuroscienze. 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).
