Summary

Diseño, tratamiento de superficies, Celular Forrado, y cultivo de Modular Redes Neuronales Compuesto de circuitos conectados-Inter Funcionalmente

Published: April 15, 2015
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Summary

Este manuscrito describe un protocolo para crecer pt redes modulares vitro consistentes espacialmente confinados, los circuitos neuronales interconectadas funcionalmente. Una máscara polimérico se utiliza para patrón de una capa de proteína para promover la adhesión celular sobre el sustrato de cultivo. Neuronas chapados crecen en zonas recubiertas establecimiento de conexiones espontáneas y que muestran actividad electrofisiológica.

Abstract

El cerebro funciona a través de la activación coordinada y la comunicación dinámica de las asambleas neuronales. Una pregunta abierta importante es cómo un vasto repertorio de motivos dinámicos, que subyacen más diversas funciones cerebrales, puede surgir de una organización fija topológica y modular de los circuitos cerebrales. En comparación con los estudios in vivo de los circuitos neuronales que presentan dificultades experimentales intrínsecas, las preparaciones in vitro ofrecen una posibilidad mucho mayor de manipular y probar las propiedades estructurales, dinámicos y químicas de los sistemas neuronales experimentales. Este trabajo describe una metodología experimental in vitro que permite cada vez mayor de las redes modulares compuestas por asambleas neuronales espacialmente distintas, funcionalmente interconectados. El protocolo permite el control de la (2D) de la arquitectura bidimensional de la red neuronal a diferentes niveles de complejidad topológica.

Un patrón de red deseada puede serlogrado tanto en cubreobjetos regulares y de sustrato incrustado arrays micro electrodos. Estructuras micromecanizadas están en relieve sobre una oblea de silicio y se utilizaron para crear plantillas poliméricos biocompatibles, que incorporan las características negativas de la arquitectura de red deseada. Las plantillas se colocan sobre los sustratos de cultivo durante el procedimiento de revestimiento de la superficie con una capa molecular para promover la adhesión celular. Después de la eliminación de las plantillas, las neuronas se sembraron y se redirigen de forma espontánea a las áreas recubiertas. Al disminuir la distancia inter-compartimiento, es posible obtener los circuitos neuronales ya sea aislados o interconectados. Para promover la supervivencia celular, las células se co-cultivaron con una red neuronal de soporte que está situado en la periferia de la placa de cultivo. Se presentan los registros electrofisiológicos y ópticas de la actividad de las redes modulares obtenidos respectivamente mediante el uso de sustrato incrustado micro matrices de electrodos y de imágenes de calcio. Si bien cada módulo muestra SPONTsincronizaciones globales aneous, la ocurrencia de sincronización entre módulos está regulado por la densidad de la conexión entre los circuitos.

Introduction

Evidencias experimentales y teóricos apoyan la posibilidad de que el cerebro opera a través de la activación coordinada de ensamblajes de pilas de 1-5, que puede considerarse como unidades funcionales dinámicos que interactúan transitoriamente uno con el otro, de conformación y diferentes estados cerebrales subyacentes. Modularidad funcional también es dependiente de y asociado con la organización modular estructural de los circuitos cerebrales 6,7. Cómo función y la estructura de los circuitos cerebrales moldean mutuamente sigue siendo una de las principales cuestiones abiertas en la neurociencia. Para proporcionar una comprensión más profunda de esta cuestión, es importante identificar los marcos experimentales óptimas donde es posible abordar, al menos parcialmente, esas cuestiones. Desde controlado manipulación de la dinámica espacio-temporal de las redes neuronales pt experimentos in vivo es difícil, el desarrollo de modelos in vitro redes neuronales es de gran interés debido a su fácil accessibility, el seguimiento, la manipulación y el modelado de 8,9. En los últimos años, pt tecnologías in vitro con el apoyo de métodos de modelado sustrato avanzadas han permitido inducir redes neuronales para desarrollar una gama de estructuras modulares predefinidos 3 y estudiar las propiedades funcionales de las redes con topologías impuestas 10. En particular, los métodos han sido recientemente utilizados para organizar redes mediante la imposición de restricciones físicas 4,11. De hecho, para estudiar la relación entre estructura y función en las redes neuronales y para proporcionar una representación simplificada pero plausible de la interacción conjuntos neuronales, sistemas in vitro deben proporcionar subpoblaciones neuronales interconectadas. Estudiados ampliamente cultivos neuronales homogéneos 2D no imponen limitaciones espaciales en el cableado emergente autoorganizada de los circuitos. Por lo tanto un posible enfoque para dar forma a las asambleas de células artificialmente interconectados es posicionar diferentes poblaciones neuronales en disputaially zonas distintas. La distancia entre estos ámbitos no impide las conexiones inter asambleas. Este enfoque, garantizando al mismo tiempo un control considerable sobre complejidad de la red, se ha demostrado proporcionar un repertorio más rico de los modelos de sincronización 6,7,12.

Con el fin de facilitar un cultivo reproducible de asambleas neuronales modulares, un protocolo de montar la auto-organización de las redes en conglomerados neuronales conectadas por axones y dendritas se presenta y describe. La estructura polimérica para el confinamiento físico de cultivos neuronales se ha creado a partir de polydimtheylsiloxane (PDMS). PDMS es un elastómero ampliamente utilizado para aplicaciones biomédicas debido a su biocompatibilidad, la transparencia y la permeabilidad a los gases 13. El PDMS se prepara y se excluye del SU8 micromecanizado 2075 14,15 estructuras por spin-coating un PDMS líquido en un "maestro" como se describe anteriormente en Jackman et al. 16 TLogró modelado redes neuronales están compuestos por módulos interconectados de diferentes tamaños y que se han obtenido con éxito en ambos cubreobjetos y Microelectrodo Arrays (AMUMA) 17-20. La densidad de las conexiones entre los módulos puede cambiar las características de la sincronización de la red, desde una red totalmente sincronizado, típico de las culturas uniformes, a los estados transitorios de la sincronización entre los módulos.

Protocol

El procedimiento se realizó de acuerdo con las normas del NIH para el cuidado y uso de animales de laboratorio y fue aprobado por el Cuidado y Uso Comité Universidad de Tel Aviv Animal (número de permiso – L-14-019). 1. Elaboración de Instrumentos y PDMS Preparar la oblea (Tabla de materiales, u ordenar la oblea de un laboratorio de microfabricación), un bisturí, y un par de pinzas – no es necesaria la esterilización. Hacer poli-D-lisina solución…

Representative Results

A SU8-2075 molde sobre una oblea de silicio con un espesor característica de aproximadamente 100 micras se utilizó para dar forma a los PDMS. El patrón se compone de los cuadrados de varias dimensiones, con una longitud de lado y la distancia que varía entre 200 y 700 micras (Figura 1B). El tamaño del cuadrado fue elegido para encajar el campo de visión de un 10X (por islas con una longitud de lado <800 micras) y de un objetivo 20X (por islas con una longitud de lado <400 micras). Tres pará…

Discussion

Un protocolo para crecer redes neuronales modulares 2D in vitro compuesto por circuitos funcionalmente interconectados se describe. El procedimiento se basa en modelando una capa de adhesivo celular. Patrones se consigue con PDMS plantillas reproducir la característica negativa de la arquitectura de red deseada. Plantillas de PDMS definen las áreas en las que se deposita la capa adhesiva celular. Una vez que las células se colocan en placas, que espontáneamente se reúnen para las islas recubiertas y auto-o…

Declarações

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Este trabajo fue apoyado por el BRIANBOW Proyecto Europeo (el 7PM Jóvenes Exploradores, Los autores desean agradecer a la Dra Jacopo Tessadori por sus valiosos comentarios sobre el manuscrito, y Silvia Chiappalone por su ayuda en la producción de los gráficos utilizados en el video.

Materials

PDMS, Sylgard 184 Dow Corning
Nalgene Vacuum Chamber Thermo 5305-0609
Poly-D-Lysine PDL Sigma P7886
silicone grease – SILICAID 1010  aidchim Ltd H3375
Spin Coater Laurell – Technologies Corporation WS-650-23
12 well culture plate Sigma CLS3336
5-Fluoro-2’-deoxyuridine Sigma F0503
Uridine Sigma U3003
silicone grease – SILICAID 1010  aidchim Ltd H3375
MEA1060-Inv-BC Multi Channel Systems
TC02 Multi Channel Systems
Pen Strep Biological Industries Beit Haemek 03-033-1c
B-27 Gibco 17504044
glutaMAX Gibco 35050-038
MEM Minimum Essential Medium-Eagle Biological Industries Beit Haemek 01-025-1B
Micro Electrode Arrays 4Q Multi Channel Systems 60-4QMEA1000iR-Ti-pr cleaning manual: http://www.multichannelsystems.com
silicon wafer microchem SU8-2075 Preparation protocol: www.microchem.com

Referências

  1. Buzsaki, G. Neural syntax: cell assemblies, synapsembles, and readers. Neuron. 68, 362-385 (2010).
  2. Meunier, D., Lambiotte, R., Bullmore, E. T. Modular and hierarchically modular organization of brain networks. Frontiers in Neuroscience. 4, 200 (2010).
  3. Levy, O., Ziv, N. E., Marom, S. Enhancement of neural representation capacity by modular architecture in networks of cortical neurons. European Journal of Neuroscience. 35, 1753-1760 (2012).
  4. Berdondini, L., et al. A microelectrode array (MEA) integrated with clustering structures for investigating in vitro neurodynamics in confined interconnected sub-populations of neurons. Sensors and Actuators B-Chemical. 114, 530-541 (2006).
  5. Bisio, M., Bosca, A., Pasquale, V., Berdondini, L., Chiappalone, M. Emergence of bursting activity in connected neuronal sub-populations. PloS One. 9, e107400 (2014).
  6. Shein Idelson, M., Ben-Jacob, E., Hanein, Y. Innate synchronous oscillations in freely-organized small neuronal circuits. PloS One. 5, e14443 (2010).
  7. Shein-Idelson, M., Ben-Jacob, E., Hanein, Y. Engineered neuronal circuits: a new platform for studying the role of modular topology. Frontiers in Neuroengineering. 4, 10 (2011).
  8. Bonifazi, P., et al. In vitro large-scale experimental and theoretical studies for the realization of bi-directional brain-prostheses. Front Neural Circuits. 7, 40 (2013).
  9. Jungblut, M., Knoll, W., Thielemann, C., Pottek, M. Triangular neuronal networks on microelectrode arrays: an approach to improve the properties of low-density networks for extracellular recording. Biomedical Microdevices. 11, 1269-1278 (2009).
  10. Marconi, E., et al. Emergent functional properties of neuronal networks with controlled topology. PloS One. 7, e34648 (2012).
  11. Taylor, A. M., Jeon, N. L. Microfluidic and compartmentalized platforms for neurobiological research. Critical Reviews in Biomedical Engineering. 39, 185-200 (2011).
  12. Sorkin, R., et al. Compact self-wiring in cultured neural networks. J Neural Eng. 3, 95-101 (2006).
  13. Mata, A., Fleischman, A. J., Roy, S. Characterization of polydimethylsiloxane (PDMS) properties for biomedical micro/nanosystems. Biomedical Microdevices. 7, 281-293 (2005).
  14. Campo, A. G. C. SU-8: a photoresist for high-aspect-ratio and 3D submicron lithography. Journal of Micromechanics and MicroengineeringEmail alert RSS feed. 17, 81-95 (2007).
  15. Liu, G. T. Y. Kan Y Fabrication of high-aspect-ratio microstructures using SU8 photoresist. Microsystem Technologies. 11, 343-346 (2005).
  16. Jackman, R. J., Duffy, D. C., Cherniavskaya, O., Whitesides, G. M. Using elastomeric membranes as dry resists and for dry lift-off. Langmuir. 15, 2973-2984 (1999).
  17. Pine, J. Recording action potentials from cultured neurons with extracellular microcircuit electrodes. Journal of Neuroscience Methods. 2, 19-31 (1980).
  18. Gross, G. W., Rieske, E., Kreutzberg, G. W., Meyer, A. New Fixed-Array Multi-Microelectrode System Designed for Long-Term Monitoring of Extracellular Single Unit Neuronal-Activity In vitro. Neuroscience Letters. 6, 101-105 (1977).
  19. Gross, G. W., Williams, A. N., Lucas, J. H. Recording of spontaneous activity with photoetched microelectrode surfaces from mouse spinal neurons in culture. Journal of Neuroscience Methods. 5, 13-22 (1982).
  20. Thomas, C. A., Springer, P. A., Loeb, G. E., Berwald-Netter, Y., Okun, L. M. A miniature microelectrode array to monitor the bioelectric activity of cultured cells. Experimental Cell Research. 74, 61-66 (1972).
  21. Herzog, N., Shein-Idelson, M., Hanein, Y. Optical validation of in vitro extra-cellular neuronal recordings. J Neural Eng. 8, 056008 (2011).
  22. Maccione, A., et al. A novel algorithm for precise identification of spikes in extracellularly recorded neuronal signals. Journal of Neuroscience Methods. 177, 241-249 (2009).
  23. Dworak, B. J., Wheeler, B. C. Novel MEA platform with PDMS microtunnels enables the detection of action potential propagation from isolated axons in culture. Lab Chip. 9, 404-410 (2009).
  24. Georger, J. H., et al. Coplanar Patterns of Self-Assembled Monolayers for Selective Cell-Adhesion and Outgrowth. Thin Solid Films. 210, 716-719 (1992).
  25. Torimitsu, K., Kawana, A. Selective Growth of Sensory Nerve-Fibers on Metal-Oxide Pattern in Culture. Developmental Brain Research. 51, 128-131 (1990).
  26. Branch, D. W., Corey, J. M., Weyhenmeyer, J. A., Brewer, G. J., Wheeler, B. C. Microstamp patterns of biomolecules for high-resolution neuronal networks. Medical & Biological Engineering & Computing. 36, 135-141 (1998).
  27. Petrelli, A., et al. Nano-volume drop patterning for rapid on-chip neuronal connect-ability assays. Lab on a Chip. 13, 4419-4429 (2013).
  28. Boehler, M. D., Leondopulos, S. S., Wheeler, B. C., Brewer, G. J. Hippocampal networks on reliable patterned substrates. Journal of Neuroscience Methods. 203, 344-353 (2012).

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Citar este artigo
Kanner, S., Bisio, M., Cohen, G., Goldin, M., Tedesco, M., Hanein, Y., Ben-Jacob, E., Barzilai, A., Chiappalone, M., Bonifazi, P. Design, Surface Treatment, Cellular Plating, and Culturing of Modular Neuronal Networks Composed of Functionally Inter-connected Circuits. J. Vis. Exp. (98), e52572, doi:10.3791/52572 (2015).

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