Aquí, presentamos un protocolo para el uso de un sistema de alto rendimiento que permite el monitoreo y la cuantificación de los efectos neuromoduladores de los ultrasonidos focalizados en neuronas de células madre pluripotentes inducidas por humanos (HiPSC).
Los efectos neuromoduladores de los ultrasonidos focalizados (FUS) se han demostrado en modelos animales, y el FUS se ha utilizado con éxito para tratar trastornos psiquiátricos y del movimiento en humanos. Sin embargo, a pesar del éxito de la FUS, el mecanismo que subyace a sus efectos sobre las neuronas sigue siendo poco conocido, lo que dificulta la optimización del tratamiento mediante el ajuste de los parámetros de la FUS. Para abordar esta brecha en el conocimiento, estudiamos neuronas humanas in vitro utilizando neuronas cultivadas a partir de células madre pluripotentes inducidas por humanos (HiPSC). El uso de HiPSCs permite el estudio de comportamientos neuronales específicos del ser humano tanto en estados fisiológicos como patológicos. En este informe se presenta un protocolo para el uso de un sistema de alto rendimiento que permite la monitorización y cuantificación de los efectos neuromoduladores de la FUS en las neuronas HiPSC. Mediante la variación de los parámetros de FUS y la manipulación de las neuronas HiPSC a través de modificaciones farmacéuticas y genéticas, los investigadores pueden evaluar las respuestas neuronales y dilucidar los efectos neuromoduladores de FUS en las neuronas HiPSC. Esta investigación podría tener implicaciones significativas para el desarrollo de terapias seguras y efectivas basadas en FUS para una variedad de trastornos neurológicos y psiquiátricos.
El ultrasonido focalizado (FUS) es una modalidad de neuromodulación prometedora que permite la estimulación no invasiva a profundidades centimétricas con una resolución submilimétrica 1,2,3. A pesar de estas fortalezas, el impacto clínico del FUS es limitado, en parte debido a la falta de conocimiento sobre su mecanismo de acción. Sin una base teórica sólida, los investigadores y los médicos se enfrentan a dificultades para adaptar la terapia para satisfacer las necesidades específicas de los pacientes individuales en diferentes condiciones. Una teoría prominente propuesta por Yoo et al.4 sugiere que los canales iónicos mecanosensibles son responsables de la activación neuronal. Sin embargo, esta teoría no explica la activación de FUS en las neuronas cerebrales humanas, que carecen deestos canales. Esta ambigüedad limita la utilización de la FUS en la clínica, ya que impide el ajuste de los parámetros de la FUS para optimizar los resultados del tratamiento.
Estudios previos relacionados han empleado una variedad de enfoques para investigar los mecanismos fisiológicos que sustentan la FUS y para determinar los parámetros óptimos de estimulación. Un paso crucial en este proceso implica el monitoreo de las respuestas neuronales como retroalimentación, lo que se puede lograr a través de métodos que involucran el monitoreo de la puerta de iones, como la imagen de iones de calcio4, la imagen óptica1 y el registro electrofisiológico ex vivo (por ejemplo, electromiografía6 o electrofisiología piel-nervio7). Sin embargo, la mayoría de estos estudios utilizan neuronas no humanas o enfoques in vivo, que pueden introducir variaciones adicionales debido a controles subóptimos. Por el contrario, el uso de electrodos para medir las señales neuronales en neuronas de células madre pluripotentes inducidas por humanos (HiPSC) in vitro ofrece mediciones más sensibles y un mayor control sobre el entorno experimental. En este trabajo, se ha desarrollado un sistema in vitro utilizando matrices de microelectrodos (MEAs) para medir las respuestas eléctricas de las neuronas HiPSC después de la estimulación de FUS, como se muestra en la Figura 1. Este sistema permite a los investigadores de la comunidad monitorear las respuestas neuronales al variar los parámetros de ultrasonido (por ejemplo, frecuencia, longitud de ráfaga, intensidad). Además, este sistema permite un alto nivel de control de la sensibilidad neuronal a los estímulos físicos (p. ej., temperatura, presión y cavitación)8,9, ya que la funcionalidad de los canales iónicos de las neuronas puede manipularse genética y farmacológicamente (p. ej., utilizando gadolinio para inhibir los canales iónicos)10,11,12. Este control a nivel molecular puede ayudar a dilucidar los mecanismos detrás de los efectos neuromoduladores de la FUS.
Este manuscrito describe un método novedoso que se puede utilizar para registrar la actividad neuronal en las HiPSC durante la neuromodulación de la FUS. Este protocolo es generalizable a diferentes transductores FUS y sistemas MEA. Para replicar los resultados observados con el protocolo descrito, el investigador debe asegurarse de que el punto focal del transductor sea mayor que el área del fondo del pocillo MEA. Además, si se utilizan diferentes líneas celulares neuronales, los parámetros del filtro deben ajustarse a la respuesta de frecuencia esperada para las células dentro del pocillo. Si no se pueden lograr resultados representativos, se debe considerar la modificación de los parámetros antes mencionados (por ejemplo, la longitud de la ráfaga, la intensidad, el ciclo de trabajo, etc.).
Aunque este trabajo demostró un aumento en la tasa de disparo después de la estimulación de FUS, se deben recopilar más datos para demostrar la repetibilidad de este hallazgo antes de sacar conclusiones. Este protocolo hereda las limitaciones de los sistemas MEA, que suelen tener debilidades derivadas del registro de la señal de corriente directa del microelectrodo. Aunque el contacto directo con la neurona proporciona una mejor sensibilidad, puede alterar la célula y afectar la precisión de la medición. Además, debido al pequeño tamaño de los pocillos, nuestro sistema no incluye tejido periférico, que también puede desempeñar un papel en la neuromodulación17. Esto puede limitar la aplicabilidad de las conclusiones extraídas de esta configuración a entornos in vivo . Para estudiar respuestas de red más complejas, debe diseñarse un sistema MEA de mayor densidad de canales para mejorar su sensibilidad18. Se han identificado varias direcciones futuras para este sistema propuesto, incluido el uso de un pórtico 3D para sujetar el transductor y garantizar una colocación precisa19. Se podrían realizar mejoras adicionales con respecto al algoritmo de posprocesamiento, incluida la utilización de un algoritmo de clasificación de picos20 para clasificar neuronas individuales. Este proceso sería beneficioso para desentrañar las respuestas de las neuronas multiunidad en futuros estudios sobre los mecanismos de FUS. Lo más importante es incorporar modalidades adicionales de estimulación, como estímulos químicos, eléctricos y ópticos, para dilucidar los mecanismos subyacentes. Estos métodos pueden alterar las propiedades y comportamientos neuronales, por ejemplo, mediante la inhibición de canales iónicos específicos15 o la modificación de las características de la membrana21. Al modular los factores principales dentro de la vía de señalización hipotética, los investigadores pueden identificar las contribuciones de cada factor en entornos controlados y, en última instancia, arrojar luz sobre las complejas interacciones en juego.
La estimulación eléctrica22 es una de las técnicas más consolidadas para la neuromodulación, con una larga historia de aplicaciones exitosas en entornos clínicos y de investigación. Por el contrario, la FUS y la optogenética23 son modalidades relativamente nuevas que han ganado atención en los últimos años. Las principales ventajas de la FUS son su carácter no invasivo y su capacidad para estimular las neuronas a profundidades que pueden ser difíciles de alcanzar con otras técnicas, como la estimulación eléctrica y la optogenética. Sin embargo, al igual que la optogenética24, la FUS tiene algunas limitaciones relacionadas con el modelado de la propagación de la onda y las respuestas neuronales asociadas. Capturar la complejidad de las propiedades acústicas heterogéneas de los tejidos in vivo puede ser un desafío, lo que conduce a incertidumbres en el campo de presión y, en consecuencia, en las respuestas neuronales. Esta dificultad para modelar con precisión estas propiedades presenta un desafío a la hora de optimizar la técnica para aplicaciones específicas del mundo real. Las complejidades inherentes enfatizan la importancia de los sistemas in vitro como el de este estudio, ya que permiten el estudio directo de las respuestas en condiciones de intensidad acústica controlada.
En conclusión, este sistema proporciona una plataforma in vitro de alto rendimiento para estudiar los efectos neuromoduladores de FUS en las neuronas humanas. Con este sistema, se pueden explorar los mecanismos de acción de la FUS midiendo las respuestas eléctricas de las neuronas humanas cuando se exponen a diferentes niveles y tipos de estimulación en un entorno controlado. Por lo tanto, ofrece una valiosa herramienta complementaria a los modelos humanos y animales comúnmente utilizados en el campo.
The authors have nothing to disclose.
Amir Manbachi y Nitish Thakor agradecen el apoyo financiero de la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa, DARPA, Contrato de adjudicación: N660012024075. Además, Amir Manbachi agradece el apoyo financiero del Programa de Becarios de Investigación Clínica (KL2) del Instituto Johns Hopkins para la Investigación Clínica y Traslacional (ICTR), administrado por el Centro Nacional para el Avance de las Ciencias Traslacionales (NCATS) de los Institutos Nacionales de Salud (NIH). Nitish Thakor agradece el apoyo financiero de los Institutos Nacionales de Salud (NIH): R01 HL139158-01A1 y R01 HL071568-15.
MEA System | Axion Biosystem Inc. | Maestro Edge | Sampling Rate: 11500 Hz |
MEA Plate | Axion Biosystem Inc. | CytoView MEA | Electrode and Well: 16 electrodes in 24 wells |
Well plate Interface | Amcor Inc. | Parafilm PM996; P7793 | Thickness: 127 µm |
CO2 Tank and Regulator for culture | AirGas Inc./ Harris Inc. | 9296NC | Concentration: 5% |
Culture Media | ThermoFisher Inc. | Laminin; 23017-015 | Concentration: 1 µg/mL |
HiPSC Neurons | Peprotech | CIPS and GM01582 Derived; 450-10 | Concentration: 10 ng/mL (Refer Taga et al [2021]13) |
Transducer | Sonic Concepts Inc. | CTX250; 008 | Center Frequency: 250 kHz |
Matching Network | Sonic Concepts Inc. | CTX250; NFS102v2 | Impedance: 50 Ω |
Transducer Power Output (TPO) | Sonic Concepts Inc. | Version 4.1; 020 | Frequency: From 250 kHz to 2.5 MHz |
Membrane | McMaster Inc. | Silicone Rubber; 5542N115 | Thickness: 0.0127 cm |
Coupling Gel | Parker Laboratory Inc. | Aquasonic 100; B08DDWG GXB | Viscosity: 130,000–185,000 cops |
Connection to Probe holder | McMaster Inc. | Steal Threaded Rod; 90322A661 | Length: 1–1/2" Long |
Centrifuge | ThermoFisher Inc. | Sorvall Legend X1R; 75004261 | Max acceleration: 10–25,830 x g |
Hydrophone | Sonic Concepts Inc. | Y-104; 009 | Range: 50 kHz–1.9 MHz |
Water Tank | Sonic Concepts Inc. | WT | Size: 30 cm x 30 cm x 30 cm |
Water Conditioning Unit | Sonic Concepts Inc. | WCU; SN006 | Flow Velocity: 50 mL/s maximum |
Oscilloscope | Rohde-Schwarz Inc. | RTC1002 | Sampling rate: Up to 50 MHz |
Stage | Sonic Concepts Inc. | MicroStage; 2 | Accuracy: 1 µm |
Thermochromic sheet | TIPTEMP Inc. | Liquid Crystal Sheet; TLCSEN337 | Range: 22–24 °C |
Computer | Microsoft Surface | Surface Pro | CPU i5 1035G4: 3.7 GHz |
Data Transfer Software | Mathworks Inc. | MATLAB | Version 2021b |
Processing Software | Python Software Foundation | Python | Version 3.7.10 |