概要

Количественная оценка инфра-медленной динамики спектральной мощности и частоты сердечных сокращений у спящих мышей

Published: August 02, 2017
doi:

概要

Здесь мы представляем экспериментальные и аналитические процедуры для описания временной динамики нейронных и сердечных переменных не-REM-сна у мышей, которые модулируют реакцию сна на акустические стимулы.

Abstract

Три состояния бдительности доминируют над жизнью млекопитающих: бодрствование, неточное движение глаз (non-REM) и REM-сон. По мере того, как у свободно перемещающихся животных выявляются больше нейронных коррелятов поведения, это трехкратное подразделение становится слишком упрощенным. Во время бодрствования ансамбли глобальной и местной кортикальной активности вместе с периферическими параметрами, такими как диаметр зрачков и симпатовагиальный баланс, определяют различные степени возбуждения. Остается неясным, в какой степени сон также образует континуум состояний мозга, в пределах которого степень устойчивости к сенсорным стимулам и возбудимости и, возможно, другие функции сна, постепенно меняются и как периферические физиологические состояния меняются. Исследования, продвигающие методы мониторинга нескольких параметров во время сна, а также приписывание созвездий этих функциональных атрибутов, имеют решающее значение для совершенствования нашего понимания сна как многофункционального процесса, в течение которого многие положительные эффекты должны бытьecuted. Идентификация новых параметров, характеризующих состояние сна, откроет возможности для новых диагностических путей при нарушениях сна.

Мы представляем процедуру описания динамических изменений состояния сна, не относящихся к REM, посредством комбинированного мониторинга и анализа сигналов электроэнцефалограммы (ЭЭГ) / электрокортикограммы (ЭКГО), электромиограммы (ЭМГ) и электрокардиограммы (ЭКГ) с использованием стандартных методов полисомнографической записи. Используя этот подход, мы обнаружили, что мышь без REM-сна организована в циклы координированных нейронных и сердечных колебаний, которые генерируют последовательные 25-секундные интервалы высокой и низкой хрупкости внешним стимулам. Поэтому центральные и вегетативные нервные системы координируются, чтобы сформировать поведенчески различные состояния сна во время консолидированного сна без REM. Мы представляем хирургические манипуляции для мониторинга полисомнографического ( т. Е. ЭЭГ / ЭМГ в сочетании с ЭКГ) для отслеживания этих циклов в свободной спящей мышце, анализ на квантыИх динамику и протоколы акустической стимуляции для оценки их роли в вероятности пробуждения. Наш подход уже был распространен на человеческий сон и обещает распутать общие принципы организации не-REM-состояний сна у млекопитающих.

Introduction

Сон млекопитающих является поведенческим состоянием покоя и стойкостью к экологическим стимулам. Несмотря на очевидную однородность, полисомнографические и вегетативные параметры указывают на то, что сон перемещается между качественными и количественно различными нервными и соматическими состояниями в различных временных и пространственных масштабах 1 . От минут до десятков минут происходит переключение между не-REM и REM-сном. Не-REM-сон сопровождается высокоамплитудной низкочастотной активностью в ЭЭГ со спектральным пиком около 0,5-4 Гц, тогда как сон REM показывает регулярную активность ЭЭГ в тета-диапазоне (6-10 Гц) вместе с Мышечная атония 2 . В течение не-REM-сна люди проходят через свет (S2) и глубокий медленный спад (SWS). Как показывает их обозначение, эти две стадии показывают более низкие пороги возбуждения 3 , 4 соответственно, и они отличаются в основном плотностью низкочастотныхКодируют мощность коры EEG, называемую медленной активностью (SWA, 0,75-4 Гц). Неравномерность сохраняется во всех индивидуальных приступах S2 и SWS в момент времени до второй секунды, как широко документировано переменным присутствием SWA в течение боя 5 , 6 , но также с помощью ЭЭГ и ритмов потенциала поля при Более высокие частоты, включая волны шпинделя в сигма-диапазоне (10-15 Гц) и гамма-ритмах (80-120 Гц) (обзор см. В 7 , 8 , 9 , 10 ).

Вместо того, чтобы быть тонким, эти изменения сдвигают спящее кортикальное состояние у людей до крайностей спектра. Для не-REM-сна они варьируются от преобладания SWA до состояний, которые являются приблизительной волновой деятельностью, поскольку они содержат значительную долю высокочастотных компонентов 11 <suP>, 12 . У грызунов и кошек, хотя не-REM-сон не подразделяется на стадии, короткий период, называемый промежуточным сном (IS), возникает до начала REM-сна 13 . Во время ИБ возникают функции REM-сна, такие как тэта-активность гиппокампа и волны понто-геникуло-затылочных, в то время как не-REM-сигнатуры сна, такие как волны шпинделя и SWA, все еще присутствуют, указывая на смесь между двумя состояниями сна 14 , 15 . Тем не менее, ИС может быть функционально отличным, поскольку он модулируется антидепрессантами 16 и посредством представления новых объектов во время предшествующего пробуждения 17 , и это способствует установлению порога пробуждения 18 . Кроме того, состояния пространственных графиков параметров ЭЭГ и ЭМГ свободно движущихся крыс показывают группу точек 14, которая непрерывна между не-REM-сном, REM-сном и бодрствованием, Есть также спорадические снижения в SWA, не вступая в бодрствование или REM-сон, что приводит к существенным колебаниям относительного присутствия низко- и высокочастотных компонентов во время объединенного сна без повторного сна 14 , 19 , 20 . Наконец, переменные отношения SWA и высокочастотных ритмов во время не-REM-сна происходят не только во времени, но также показывают региональные различия в амплитуде и синхронизации между кортикальными областями 19 .

Безвременный сон млекопитающих далеко не единообразный. Однако неясно, не ясно ли такое неравномерность приводит к состояниям, которые отличаются функцией и поведенческими атрибутами. При различных типах нарушений сна непрерывный сон нарушается спонтанными пробуждениями и неправильным двигательным поведением. Кроме того, спектральный анализ показывает изменения относительного присутствия более высоких частот в ЭЭГ 21И в вегетативных параметрах, таких как показатели дыхания и сердечного избиения 22 . Таким образом, упорядоченная последовательность стабильных состояний сна возмущена, а элементы кортикального и / или вегетативного возбуждения вторгаются неконтролируемым образом. Поэтому понимание континуума состояний сна может иметь важное значение для болезни. Кроме того, возмущение сна из-за шума окружающей среды в городских условиях связано с общими рисками для здоровья, что делает его крайне важным для выявления моментов повышенной уязвимости во время сна 23 .

Экспериментальные эксперименты по пробуждению у спящих людей показывают, что наиболее тяжело пробудиться от сна, не связанного с ОВО (этап S3), в то время как легкий не-REM-сон (этап S2) и сон REM показывают сравнимые и меньшие пороги возбуждения 4 . Корковая обработка коротких звуковых раздражителей существенно различается между REM-сном, S2 и S3 24 ,25 , что указывает на то, что специфические для кортикальной структуры активности модулируют первые этапы сенсорной обработки. Для не-REM-сна у людей склонность к пробуждению в ответ на шум зависит от наличия волн шпинделя и альфа-ритмов в ЭЭГ 26 , 27 , 28 . Таламокортикальная ритмичность во время шпинделей сопровождается усилением синаптического торможения как на уровне таламуса, так и на кортикальном уровне, что, как считается, способствует ослаблению сенсорной обработки 7 .

Как организованы во времени шумопонижающие и уязвимые периоды сна и каковы их детерминанты? Как у мышей, так и у человека, мы недавно определили инфра-медленное колебание 0,02 Гц в нервных ритмах. В зависимости от фазы этого колебания 0,02 Гц мыши проявляли переменную реактивность на внешние раздражители, либо просыпались, либо спалиGh шум. Интересно, что это колебание коррелировало со скоростью сердцебиения, что указывает на то, что вегетативная нервная система участвует в модуляции уязвимости сна к внешним стимулам 1 . В этом ритме также были организованы ритмы гиппокампа, связанные с памятью, и, что наиболее поразительно, его сила коррелировала с качеством консолидации памяти у людей. Таким образом, осцилляция 0.02 Гц представляет собой организующий принцип грызуна и человеческого не-REM-сна, который модулирует как чувствительность к окружающей среде, так и обработку внутренней памяти. Это снова подчеркивает необходимость многопараметрической и непрерывной оценки состояний сна, чтобы признать их функциональность и идентифицировать сайты потенциальной уязвимости.

Здесь мы приводим процедуру извлечения формы волны этой динамики, включая хирургическую имплантацию мышей для комбинированных измерений ЭЭГ / ЭКГО и ЭМГ-ЭКГ, воздействие сенсорных раздражителей,Й анализ. Эта процедура обеспечивает основу для просмотра сна как непрерывно изменяющегося, но высоко организованного состояния бдительности, в ходе которого последовательно выполняются различные основные функции сна. В более общем плане, эта процедура применима к подходам, направленным на извлечение спектральных и автономных признаков, которые предшествуют поведенческому исходу во время сна как в состояниях здоровья, так и в болезнях.

Protocol

Все экспериментальные процедуры были выполнены в соответствии с Комитетом по лечению животных Лозанны и Службой по связям с общественностью и департаментами по делам кантона де Во. 1. Хирургия для записей ЭЭГ / ЭМГ-ЭКГ Жилье и выбор животных. Держите ?…

Representative Results

Рисунок 2 A (верхняя панель) показывает 100-минутные отрезки спонтанного поведения во время сна, записанные через полисомнографические электроды, имплантированные, как описано (см. Рис. 1 ). Наблюдается заметное увеличение и умень…

Discussion

Здесь мы покажем, как установить непрерывный временный профиль не-REM-сна, который объединяет переменные ЭЭГ, ЭМГ и ЭКГ. Это первый шаг к разработке интегративного описания спящего режима мыши, который может помочь идентифицировать ранее непризнанный временной шкал, по которому организ…

開示

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Мы благодарим всех членов лаборатории за их вклад в письмо и тщательное прочтение этой рукописи. Мы благодарны Полю Франкену за стимулирование дискуссий, доктор Гизель Ферран за полезные комментарии к хирургическому протоколу и д-р Жан-Ив Чаттон за предоставление оригинальных исполняемых файлов Labview для воздействия шума. Финансирование предоставило Швейцарский национальный научный фонд (гранты 31003A_146244 и 31003A_166318) и 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/

参考文献

  1. 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).
  2. 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).
  3. Blake, H., Gerard, R. W. Brain potentials during sleep. Am J Physiol. 119, 692-703 (1937).
  4. Rechtschaffen, A., Hauri, P., Zeitlin, M. Auditory awakening threshold in REM and NREM sleep stages. Percept Mot Skills. 22 (3), 927-942 (1966).
  5. Achermann, P., Borbély, A. A. Low-frequency (< 1 Hz) oscillations in the human sleep electroencephalogram. 神経科学. 81 (1), 213-222 (1997).
  6. Aeschbach, D., Borbély, A. A. All-night dynamics of the human sleep EEG. J. Sleep Res. 2 (2), 70-81 (1993).
  7. Astori, S., Wimmer, R. D., Lüthi, A. Manipulating sleep spindles–expanding views on sleep, memory, and disease. Trends Neurosci. 36 (12), 738-748 (2013).
  8. 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).
  9. Buzsáki, G., Wang, X. J. Mechanisms of gamma oscillations. Annu Rev Neurosci. 35, 203-225 (2012).
  10. Rasch, B., Born, J. About sleep’s role in memory. Physiol Rev. 93 (2), 681-766 (2013).
  11. Halász, P., Bòdizs, R. . Dynamic structure of NREM sleep. , (2013).
  12. 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).
  13. Gottesmann, C. Detection of seven sleep-waking stages in the rat. Neurosci Biobehav Rev. 16 (1), 31-38 (1992).
  14. 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).
  15. 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).
  16. 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).
  17. Schiffelholz, T., Aldenhoff, J. B. Novel object presentation affects sleep-wake behavior in rats. Neurosci Lett. 328 (1), 41-44 (2002).
  18. 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).
  19. 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).
  20. Franken, P. Long-term vs. short-term processes regulating REM sleep. J Sleep Res. 11 (1), 17-28 (2002).
  21. Feige, B., et al. The microstructure of sleep in primary insomnia: an overview and extension. Int J Psychophysiol. 89 (2), 171-180 (2013).
  22. 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).
  23. 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).
  24. Campbell, K., Muller-Gass, A. The extent of processing of near-hearing threshold stimuli during natural sleep. Sleep. 34 (9), 1243-1249 (2011).
  25. 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).
  26. 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).
  27. 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).
  28. 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).
  29. Mang, G. M., Franken, P. Sleep and EEG phenotyping in mice. Curr Protoc Mouse Biol. 2 (1), 55-74 (2012).
  30. 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).
  31. Jurysta, F., et al. The impact of chronic primary insomnia on the heart rate–EEG variability link. Clin Neurophysiol. 120 (6), 1054-1060 (2009).
  32. 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).

Play Video

記事を引用
Fernandez, L. M. J., Lecci, S., Cardis, R., Vantomme, G., Béard, E., Lüthi, A. Quantifying Infra-slow Dynamics of Spectral Power and Heart Rate in Sleeping Mice. J. Vis. Exp. (126), e55863, doi:10.3791/55863 (2017).

View Video