Un dispositivo di stimolazione semplice per evocare Point-like stimoli tattili: una ricerca per LFP a Spike Transitions
Summary
Per chiarire il complesso passaggio dal locale campo Potenziali (LFP) per picchi uno stimolatore adatto a stimoli periferici meccanici leggeri è stato costruito. Come applicazione, le attività spiking registrati dalla corteccia somatosensoriale sono stati analizzati mediante una strategia di ottimizzazione multi-obiettivo. I risultati hanno dimostrato che lo stimolatore proposto è in grado di fornire stimoli tattili con millisecondo e precisioni millimetriche.
Abstract
Ricerca neurofisiologica attuale ha l'obiettivo di sviluppare metodologie per studiare il percorso del segnale da neurone a neurone, vale a dire le transizioni da punte a locali di campo Potenziali (LFP) e da LFPs a picchi.
LFPs hanno una dipendenza complessa attività picco e la loro relazione è ancora poco conosciuti 1. Il chiarimento di questi rapporti di segnale sarebbe utile sia per la diagnostica clinica (ad esempio paradigmi di stimolazione per Deep Brain Stimulation) e per una più profonda comprensione delle strategie di codifica neurale in condizioni normali e patologiche (ad esempio l'epilessia, morbo di Parkinson, dolore cronico). A questo scopo, si deve risolvere problemi tecnici relativi ai dispositivi di stimolazione, paradigmi di stimolazione e analisi computazionali. Pertanto, un dispositivo di stimolazione su misura è stato sviluppato al fine di fornire stimoli ben regolamentate nello spazio e nel tempo che non incorrono in risonanza meccanica. Successivamente,come esemplificazione, un insieme di relazioni LFP-spike affidabili è stato estratto.
Le prestazioni del dispositivo è stato studiato da registrazioni extracellulari, picchi congiuntamente e risposte LFP agli stimoli applicati, dal ratto corteccia somatosensoriale primaria. Quindi, mediante una strategia di ottimizzazione multi-obiettivo, un modello predittivo per verificarsi spike basato su LFPs stato stimato.
L'applicazione di questo paradigma indica che il dispositivo sia adeguatamente adatta per fornire stimolazione tattile frequenza elevata, superando attuatori piezoelettrici comuni. A dimostrazione dell'efficacia del dispositivo, i seguenti risultati sono stati presentati: 1) la sincronizzazione e l'affidabilità delle risposte LFP ben corrispondano alle risposte spike, 2) LFPs sono sensibili alla storia stimolazione e catturare non solo la risposta media, ma anche la prova-a-prova fluttuazioni dell'attività picco e, infine, 3) utilizzando il segnale LFP è possibile stimare un intervallo of modelli predittivi che catturano diversi aspetti dell'attività picco.
Introduction
Nell'ambito del segnale elaborazione della risposta all'impulso fornisce una fondamentale caratterizzazione del comportamento di un sistema dinamico.
Anche se lo stimolo impulso ideale non è praticamente realizzabile, è possibile avere una ragionevole approssimazione di esso utilizzando un elemento attuatore che genera spostamenti ad alta frequenza. Questo tipo di stimolazione tattile-vibratoria luce è noto per obiettivo sia profondo della pelle (ad esempio, risposta rapida, veloce adattamento corpuscoli di Pacini) 2 e recettori superficiali (es. bassa soglia lentamente adattando Merkel strutture discoidali) 2.
Dispositivi di stimolazione correnti, attuatori piezoelettrici soprattutto, sono accusati di una serie di inconvenienti, non meno risonanze e piccoli spostamenti. Per superare questi difetti, un'implementazione alternativa di stimolazione impulso-come viene proposto utilizzando una punta smussata (un cactus lisciato punta nel nostro caso) in verticalemontato sul centro membrana di un cono diffusore intermedio. Ciò fornisce il vantaggio di cilindrata superiore e spettro di frequenze più ampio.
Un'applicazione efficace di un tale dispositivo è stato lo studio del problema neurofisiologico dedicata del LFPs a picchi di dipendenza. A causa dell'associazione sottile temporale tra questi eventi elettrici di un dispositivo finemente regolato era necessaria per l'erogazione di stimoli periferici. Gli stimoli dovevano essere il più veloce e spazialmente selettiva possibile al fine di ridurre il "rumore di fondo" e affinare i segnali di interesse. Per questo scopo, il dispositivo di stimolazione e il protocollo di recapito stimolo sono stati ottimizzati congiuntamente per l'attività. In questo articolo, descriviamo la tecnica e presentiamo alcuni risultati rappresentativi.
Un protocollo di stimolazione basata su randomizzati impulsi appaiati è stata progettata e ottimizzata per evitare assuefazione. Questo protocollo ha il merito di coppia classicaEd impulsi e ridotto la possibilità di bloccaggio spuria tra stimoli e spontanee esplosioni periodiche di attività neuronale.
Utilizzando questo randomizzato impulsi appaiati è stato possibile ottenere LFP e Spike risposte veloci e affidabili e per catturare la particolarità di queste risposte legate alla dipendenza delle LFPs e picchi sulla storia di stimolazione. Infatti, dalle risposte LFP prime, una serie di tre LFP offre (LFP sé, la LFP derivata prima e la fase della derivata prima) fortemente correlato con la risposta media spike, è stato anche estratto.
Pochi metodi sono stati proposti per adattare i modelli che predicono i picchi di LFPs 3,4. In generale un punto critico del processo di adattamento del modello, comune anche alla previsione di evento spike dal segnale di stimolo, è costituito dalla scelta appropriata della funzione obiettivo da massimizzare / minimizzare. Mentre una serie di funzioni obiettivo è proporred (ad esempio, la correlazione e coerenza) 5 nessuna di queste cattura congiuntamente l'intera complessità delle risposte picco. Di conseguenza, viene introdotto un quadro romanzo basato sulla ottimizzazione multi-obiettivo. Abbiamo dimostrato che utilizzando il proposto ideato e questo quadro computazionale è possibile stimare un insieme di modelli predittivi basato su forte LFP a picco relazioni.
Protocol
Representative Results
Discussion
Questo lavoro in primo luogo ha presentato un nuovo, semplice e di basso costo del dispositivo consente di offrire stimoli sensoriali veloci e spazialmente puntiformi. Poi sono stati convalidati accoppiato un protocollo di stimolazione ad impulsi randomizzati e un insieme di analisi computazionali. L'obiettivo generale era quello di istituire un quadro per la stima delle relazioni LFP-picco di registrazioni elettrofisiologiche durante la stimolazione tattile.
Il dispositivo, il protocoll…
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
SN e AGZ sono stati sostenuti dai fondi PON VIRTUALAB 01-01.297.
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) |
References
- Pesaran, B. Uncovering the Mysterious Origins of Local Field Potentials. Neuron. 61 (1-2), (2009).
- Delmas, P., Hao, J., Rodat-Despoix, L. Molecular Mechanisms of Mechanotrasduction in Mammalian Sensory Neurons. Nat. Rev. Neurosci. 12, 139-153 (2011).
- 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).
- 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).
- 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).
- Victor, J. D., Purpura, K. Metric-space analysis of spike trains: theory, algorithms, and application. Network. 8, 127-164 (1997).
- 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).
- 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).
- 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).
- Quiroga, R. Q., Nadasdy, Z., Ben-Shaul, Y. Unsupervised Spike Detection and Sorting with Wavelets and Superparamagnetic Clustering. Neural Comput. 16, 1661-1687 (2004).
- 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).
