JoVE Journal > Neuroscience
Summary
Abstract
Introduction
Protocol
Results
Discussion
Disclosures
Acknowledgements
Materials
References
Türkçe

Automatically Generated
Please note that all translations are automatically generated. Click here for the English version.
Neuroscience

Tamamlayıcı Metal Oksit Yarı İletken Yüksek Yoğunluklu Mikroelektrot Dizi Sistemi Kullanılarak Akut Beyin Dilimlerinden Yüksek Kaliteli Nöbet Benzeri Aktivite

Published: September 27, 2024
doi:
10.3791/67065
, , , , , , , ,
1Department of Cell Biology and Physiology,Brigham Young University, 2Neuroscience Center,Brigham Young University, 3Department of Statistics,Brigham Young University, 4Department of Biology,Brigham Young University, 5Department of Physics and Astronomy,Brigham Young University

Summary

Burada, ex vivo beyin dilimlerinden nöbet benzeri aktiviteyi kaydetmek için tamamlayıcı metal oksit yarı iletken yüksek yoğunluklu mikroelektrot dizi sistemlerini (CMOS-HD-MEA’lar) kullanmak için bir protokol özetliyoruz.

Abstract

Tamamlayıcı metal oksit yarı iletken yüksek yoğunluklu mikroelektrot dizisi (CMOS-HD-MEA) sistemleri, hücre kültürlerinden ve ex vivo beyin dilimlerinden nörofizyolojik aktiviteyi benzeri görülmemiş elektrofizyolojik ayrıntılarla kaydedebilir. CMOS-HD-MEA’lar ilk olarak hücre kültürlerinden yüksek kaliteli nöronal ünite aktivitesini kaydetmek için optimize edildi, ancak aynı zamanda akut retinal ve serebellar dilimlerden kaliteli veriler ürettiği de gösterildi. Araştırmacılar son zamanlarda akut, kortikal kemirgen beyin dilimlerinden yerel alan potansiyellerini (LFP’ler) kaydetmek için CMOS-HD-MEA’ları kullandılar. İlgilenilen bir LFP, nöbet benzeri aktivitedir. Birçok kullanıcı CMOS-HD-MEA’ları kullanarak kısa, spontan epileptiform deşarjlar üretmiş olsa da, çok az kullanıcı güvenilir bir şekilde kaliteli nöbet benzeri aktivite üretir. Elektriksel gürültü, batık kayıt odaları kullanılırken nöbet benzeri aktivite üretmenin tutarsız doğası ve 2D CMOS-MEA çiplerinin yalnızca beyin diliminin yüzeyinden kayıt yapmasının sınırlandırılması dahil olmak üzere birçok faktör bu zorluğa katkıda bulunabilir. Bu protokolde ayrıntılı olarak açıklanan teknikler, kullanıcıların bir CMOS-HD-MEA sistemi ile akut beyin dilimlerinden yüksek kaliteli nöbet benzeri aktiviteyi tutarlı bir şekilde indüklemesini ve kaydetmesini sağlamalıdır. Ek olarak, bu protokol CMOS-HD-MEA yongalarının uygun şekilde işlenmesini, deney sırasında çözeltilerin ve beyin dilimlerinin yönetimini ve ekipman bakımını ana hatlarıyla belirtir.

Introduction

Binlerce kayıt noktasına 1,2 sahip bir MEA çipi ve verileri yükseltmek ve sayısallaştırmak için bir MEA platformu içeren ticari olarak temin edilebilen yüksek yoğunluklu mikroelektrot dizisi (HD-MEA) sistemleri, elektrofizyolojik araştırmalar için gelişmekte olan bir araçtır. Bu HD-MEA sistemleri, hücre kültürlerinden ve ex vivo beyin dilimi preparatlarından elde edilen elektrofizyolojik verileri yüksek hassasiyetle kaydetmek için tamamlayıcı metal oksit yarı iletken (CMOS) teknolojisini kullanır. Bu MEA sistemleri, yüksek elektrot yoğunluğu ve kaliteli sinyal-gürültü oranları aracılığıyla nörofizyolojik araştırmalara benzeri görülmemiş uzamsal ve zamansal çözünürlük sağlar3. Bu teknoloji çoğunlukla hücre dışı aksiyon potansiyellerini incelemek için kullanılmıştır, ancak aynı zamanda çeşitli nöronal beyin dilimi preparatlarındanyüksek kaliteli yerel alan potansiyellerini (LFP’ler) yakalayabilir 4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15 . CMOS-HD-MEA sistemlerinin yukarıda belirtilen yüksek çözünürlüklü kayıt özelliği sayesinde, kullanıcılar elektrofizyolojik aktiviteyi büyük bir uzamsal doğrulukla izleyebilir 16,17,18. Bu özellik, özellikle 5,12,15,19,20,21 ağ LFP’lerinin yayılma modellerini izlemek için önemlidir. Bu nedenle, CMOS-HD-MEA sistemleri, çeşitli hücre kültürü ve beyin dilimi preparatlarından fizyolojik ve patolojik aktivitenin yayılma modellerinin benzeri görülmemiş bir şekilde anlaşılmasını sağlayabilir. Özellikle, CMOS-HD-MEA sistemlerinin bu yetenekleri, araştırmacıların aynı anda farklı beyin bölgelerinin nöbet modellerini karşılaştırmasına ve çeşitli anti-epileptik bileşiklerin bu kalıpları nasıl etkilediğini analiz etmesine izin verebilir. Bunu yaparak, iktogenez ve iktal yayılımını incelemek ve farmakolojinin patolojik ağ aktivitesini nasıl bozduğunu anlamak için yenilikçi bir yöntem sağlar 7,10,14. Bu nedenle, CMOS-HD-MEA sistemlerinin bu yeni kapasiteleri, nörolojik bozuklukların araştırılmasına önemli ölçüde katkıda bulunabilir ve ayrıca ilaç keşif araştırmalarına yardımcı olabilir 5,7,11,22. Nöbet benzeri aktiviteyi incelemek için CMOS-HD-MEA sistemlerinin kullanımı hakkında ayrıntılı bilgi vermeyi amaçlıyoruz.

Akut beyin dilimlerindeki epileptiform aktivite gibi LFP’leri incelemek için CMOS-HD-MEA sistemlerini kullanırken, kullanıcılar elektriksel gürültüyü zayıflatmak, deney sırasında dilimi sağlıklı tutmak ve yalnızca beyin diliminin yüzeyinden kayıt yapan iki boyutlu (2D) CMOS-MEA çipinden kaliteli bir sinyal tespit etmek gibi birçok zorlukla karşılaşabilir. Bu protokol, MEA platformunun ve deneyde kullanılan diğer ekipmanların uygun şekilde topraklanması için temel adımları açıklar ve bu, her laboratuvar kurulumu için ayrı özelleştirme gerektirebilecek çok önemli bir adımdır. Ek olarak, CMOS-HD-MEA sistemleri 23,24,25 ile kullanılan batık odacıklarda uzun kayıtlar sırasında beyin diliminin sağlıklı kalmasına yardımcı olacak adımları tartışıyoruz. Ek olarak, beyin diliminin derinliklerinden kayıt yapan daha yaygın elektrofizyolojik kayıt yöntemlerinin aksine, çoğu CMOS-HD-MEA sistemi, dilime nüfuz etmeyen 2D çipler kullanır. Bu nedenle, bu sistemler kaydedilen LFP sinyallerinin çoğunu üretmek için sağlıklı bir nöronal dış tabakaya ihtiyaç duyar. Diğer zorluklar arasında binlerce elektrot tarafından üretilen büyük miktarda veriyi görselleştirmek yer alıyor. Bu zorlukların üstesinden gelmek için, beyin dilimi boyunca yayılan yüksek kaliteli ağ epileptiform aktivitesi elde etme olasılığını artıran basit ama etkili bir protokol öneriyoruz. Ayrıca, veri görselleştirmeye yardımcı olmak için ilgili kaynaklarla birlikte geliştirdiğimiz genel kullanıma açık bir grafik kullanıcı arayüzünün (GUI) kısa bir açıklamasını da ekliyoruz10.

Önceki yayınlar, MEA kayıt sistemlerinin kullanımı için ilgili protokolleri sağlamıştır 26,27,28,29. Bununla birlikte, bu çalışma, 2D çipli CMOS-HD-MEA sistemlerini kullanan deneycilere, özellikle de beyin dilimlerinden yüksek kaliteli epileptiform aktiviteyi incelemek isteyenlere yardımcı olmayı amaçlamaktadır. Ek olarak, kullanıcıların kendi özel uygulamaları için en uygun konvülsan ortamı belirlemelerine yardımcı olmak için nöbet benzeri aktivitenin indüksiyonu için en yaygın çözüm manipülasyonlarından ikisini, yani 0 Mg2 + ve 4-AP paradigmalarını karşılaştırıyoruz. Protokol esas olarak nöbet benzeri aktivitenin üretilmesine odaklanmış olsa da, beyin dilimleri kullanılarak diğer elektrofizyolojik olayları keşfetmek için değiştirilebilir.

Protocol

Fareleri içeren prosedürler, Brigham Young Üniversitesi’ndeki Kurumsal Hayvan Bakımı ve Kullanımı Komitesi (IACUC) tarafından onaylandı. Aşağıdaki deneylerde en az P21 yaşına kadar olan erkek ve dişi (n = 8) C57BL / 6 fareleri kullanıldı. Şekil 1: CMOS-HD-MEA deneyinin şematik ?…

Representative Results

Birçok kanal 1,4,5,10’dan gelen etkinliği görselleştirirken standart olduğu gibi, öncelikle CMOS-HD-MEA ile elde ettiğimiz verilerin bir raster grafiğini oluşturmanın faydalı olduğunu düşünüyoruz (Şekil 4A,C,E). Bu çizim, her bir kanalı y ekseninde ve zamanı x ekseninde görünt…

Discussion

Bu protokol, CMOS-HD-MEA kullanıcılarının karşılaştığı yaygın sorunları, yani beyin dilimi altında gürültü gelişimini ve beyin dilimi için sağlıklı bir ortamın sürdürülmesini ele alan akut beyin dilimi yönetimi ile ilgili özel kılavuzları içerir. Dilimin altında gürültü oluşumu, dilim diziye düzgün bir şekilde yapışmadığında meydana gelir; Beyin dilimi yeterince yapışmazsa, dilimin altında hava cepleri oluşabilir ve bu da gürültüye neden …

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Yazarlar, bu el yazması üzerindeki düzenlemeleri için eski ve mevcut Parrish laboratuvar üyelerine teşekkür eder. Bu çalışma hakkındaki geri bildirimleri için 3Brain’den Alessandro Maccione’ye de teşekkür ederiz. Bu çalışma, AES / EF Genç Araştırmacı Ödülü ve Brigham Young Üniversitesi Yaşam Bilimleri ve Fiziksel ve Matematik Bilimleri Kolejleri tarafından finanse edilmiştir.

Materials

2D Workbench Cloudray LM04CLLD26B
4-Aminopyridine Sigma-Aldrich 275875
Accura Chip 3Brain Accura HD-MEA CMOS-HD-MEA chip
Agarose Thermo Fisher Scientific BP160-100
Vibration isolation table Kinetic Systems 91010124
Beaker for the slice holding chamber, 270 mL VWR 10754-772
BioCam 3Brain BioCAM DupleX CMOS-HD-MEA platform
Brainwave Software 3Brain Version 4 CMOS-HD-MEA software
Calcium Chloride Thermo Fisher Scientific BP510-500
Carbogen Airgas X02OX95C2003102
Carbogen Airgas 12005
Carbogen Stones Supelco 59277
Compresstome Precissionary VF-300-0Z
Computer Dell Precission3650
Crocodile Clip Grounding Cables JWQIDI B06WGZG17W
Detergent Metrex 10-4100-0000
D-Glucose Macron Fine Chemicals 4912-12
Dihydrogen Sodium Phosphate Thermo Fisher Scientific BP329-500
DinoCam Dino-Lite AM73915MZTL
Ethanol Thermo Fisher Scientific A407P-4
Forceps Fine Science Tools 11980-13
Hot plate Thermo Fisher Scientific SP88857200
Ice Machine Hoshizaki F801MWH
Inflow and outflow needles Jensen Global JG 18-3.0X
Inline Solution Heater Warner Instruments SH-27B
Isofluorine Dechra 08PB-STE22002-0122
Kim Wipes Thermo Fisher Scientific 06-666
Magnesium Chloride Thermo Fisher Scientific FLM33500
Micropipets Gilson F144069
Mili-Q Water Filter Mili-Q ZR0Q008WW
Paintbrush Daler Rowney AF85 Round: 0
Paper Filter Whatman EW-06648-24
Parafilm American National Can PM996
Perfusion System Multi Channel System PPS2
Pipetor Thermo Fisher Scientific FB14955202
Platinum Harp 3Brain 3Brain
Potassium Chloride Thermo Fisher Scientific P330-3
Razor blade Personna BP9020
Scale Metter Toledo AB204
Scissors Solingen 92008
Slice Holding Chamber Custom Custom Custom 3D Printer Design, available upon request
Sodium Bicarbonate Macron Fine Chemicals 7412-06
Sodium Chloride Thermo Fisher Scientific S271-3
Temperature Control Box Warner Instruments TC344B
Transfer Pipettes Genesee Scientific 30-200
Tubing Tygon B-44-3 TPE
Vibratome VZ-300 Precissionary VF-00-VM-NC
Weigh Boat Electron Microscopy Sciences 70040
DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. Obien, M. E. J., Frey, U. Large-scale, high-resolution microelectrode arrays for interrogation of neurons and networks. Adv Neurobiol. 22, 83-123 (2019).
  2. Schroter, M., et al. Functional imaging of brain organoids using high-density microelectrode arrays. MRS Bull. 47 (6), 530-544 (2022).
  3. Miccoli, B., et al. High-density electrical recording and impedance imaging with a multi-modal CMOS multi-electrode array chip. Front Neurosci. 13, 641 (2019).
  4. Emery, B. A., Hu, X., Khanzada, S., Kempermann, G., Amin, H. High-resolution CMOS-based biosensor for assessing hippocampal circuit dynamics in experience-dependent plasticity. Biosens Bioelectron. 237, 115471 (2023).
  5. Ferrea, E., et al. high-resolution electrophysiological imaging of field potentials in brain slices with microelectronic multielectrode arrays. Front Neural Circuits. 6, 80 (2012).
  6. Gagliano, G., et al. Non-linear frequency dependence of neurovascular coupling in the cerebellar cortex implies vasodilation-vasoconstriction competition. Cells. 11 (6), 1047 (2022).
  7. Goodchild, S. J., et al. Molecular pharmacology of selective Na(V)1.6 and dual Na(V)1.6/Na(V)1.2 channel inhibitors that suppress excitatory neuronal activity ex vivo. ACS Chem Neurosci. 15 (6), 1169-1184 (2024).
  8. Hu, X., Khanzada, S., Klutsch, D., Calegari, F., Amin, H. Implementation of biohybrid olfactory bulb on a high-density CMOS-chip to reveal large-scale spatiotemporal circuit information. Biosens Bioelectron. 198, 113834 (2022).
  9. Kim, S., et al. Alteration of neural network and hippocampal slice activation through exosomes derived from 5XFAD nasal lavage fluid. Int J Mol Sci. 24 (18), 14064 (2023).
  10. Mahadevan, A., Codadu, N. K., Parrish, R. R. Xenon LFP analysis platform is a novel graphical user interface for analysis of local field potential from large-scale MEA recordings. Front Neurosci. 16, 904931 (2022).
  11. Medrihan, L., Ferrea, E., Greco, B., Baldelli, P., Benfenati, F. Asynchronous GABA release is a key determinant of tonic inhibition and controls neuronal excitability: A study in the synapsin II-/- mouse. Cereb Cortex. 25 (10), 3356-3368 (2015).
  12. Monteverdi, A., Di Domenico, D., D’Angelo, E., Mapelli, L. Anisotropy and frequency dependence of signal propagation in the cerebellar circuit revealed by high-density multielectrode array recordings. Biomedicines. 11 (5), 1475 (2023).
  13. Obien, M. E. J., Hierlemann, A., Frey, U. Accurate signal-source localization in brain slices by means of high-density microelectrode arrays. Sci Rep. 9 (1), 788 (2019).
  14. Thouta, S., et al. Pharmacological determination of the fractional block of Nav channels required to impair neuronal excitability and ex vivo seizures. Front Cell Neurosci. 16, 964691 (2022).
  15. Tognolina, M., Monteverdi, A., D’Angelo, E. Discovering microcircuit secrets with multi-spot imaging and electrophysiological recordings: The example of cerebellar network dynamics. Front Cell Neurosci. 16, 805670 (2022).
  16. Hierlemann, A., Frey, U., Hafizovic, S., Heer, F. Growing cells atop microelectronic chips: Interfacing electrogenic cells in vitro with CMOS-based microelectrode arrays. Proceedings of the IEEE. 99 (2), 252-284 (2011).
  17. Maccione, A., et al. Experimental investigation on spontaneously active hippocampal cultures recorded by means of high-density MEAs: Analysis of the spatial resolution effects. Front Neuroeng. 3, 4 (2010).
  18. van Vliet, E., et al. Electrophysiological recording of re-aggregating brain cell cultures on multi-electrode arrays to detect acute neurotoxic effects. Neurotoxicology. 28 (6), 1136-1146 (2007).
  19. Emery, B. A., et al. Large-scale multimodal recordings on a high-density neurochip: Olfactory bulb and hippocampal networks. Annu Int Conf IEEE Eng Med Biol Soc. 2022, 3111-3114 (2022).
  20. Veleanu, M., et al. Modified climbing fiber/Purkinje cell synaptic connectivity in the cerebellum of the neonatal phencyclidine model of schizophrenia. Proc Natl Acad Sci U S A. 119 (21), e2122544119 (2022).
  21. Giansante, G., et al. Neuronal network activity and connectivity are impaired in a conditional knockout mouse model with PCDH19 mosaic expression. Mol Psychiatry. , (2023).
  22. Dossi, E., Blauwblomme, T., Nabbout, R., Huberfeld, G., Rouach, N. Multi-electrode array recordings of human epileptic postoperative cortical tissue. J Vis Exp. (92), e51870 (2014).
  23. Hajos, N., et al. Maintaining network activity in submerged hippocampal slices: importance of oxygen supply. Eur J Neurosci. 29 (2), 319-327 (2009).
  24. Hill, M. R., Greenfield, S. A. The membrane chamber: a new type of in vitro recording chamber. J Neurosci Methods. 195 (1), 15-23 (2011).
  25. Raimondo, J. V., et al. Methodological standards for in vitro models of epilepsy and epileptic seizures. A TASK1-WG4 report of the AES/ILAE Translational Task Force of the ILAE. Epilepsia. 58 (Suppl 4), 40-52 (2017).
  26. Hales, C. M., Rolston, J. D., Potter, S. M. How to culture, record and stimulate neuronal networks on micro-electrode arrays (MEAs). J Vis Exp. (39), 2056 (2010).
  27. Lin, C. H., Lee, J. K., LaBarge, M. A. Fabrication and use of microenvironment microarrays (MEArrays). J Vis Exp. (68), 4152 (2012).
  28. Panuccio, G., Colombi, I., Chiappalone, M. Recording and modulation of epileptiform activity in rodent brain slices coupled to microelectrode arrays. J Vis Exp. 135, 57548 (2018).
  29. Patel, C., Muthuswamy, J. High efficiency, site-specific transfection of adherent cells with siRNA using microelectrode arrays (MEA). J Vis Exp. 67, e4415 (2012).
  30. Ting, J. T., Daigle, T. L., Chen, Q., Feng, G. Acute brain slice methods for adult and aging animals: application of targeted patch clamp analysis and optogenetics. Methods Mol Biol. 1183, 221-242 (2014).
  31. Papouin, T., Haydon, P. G. Obtaining acute brain slices. Bio Protoc. 8 (2), e2699 (2018).
  32. Ting, J. T., et al. Preparation of acute brain slices using an optimized N-Methyl-D-glucamine protective recovery method. J Vis Exp. 132, 53825 (2018).
  33. Van Hoeymissen, E., Philippaert, K., Vennekens, R., Vriens, J., Held, K. Horizontal hippocampal slices of the mouse brain. J Vis Exp. (163), 61753 (2020).
  34. . 3Brain Available from: https://www.3brain.com/ (2022)
  35. Bridges, D. C., Tovar, K. R., Wu, B., Hansma, P. K., Kosik, K. S. MEA Viewer: A high-performance interactive application for visualizing electrophysiological data. PLoS One. 13 (2), e0192477 (2018).
  36. Hawrylycz, M., et al. Inferring cortical function in the mouse visual system through large-scale systems neuroscience. Proc Natl Acad Sci U S A. 113 (27), 7337-7344 (2016).
  37. Maccione, A., et al. Microelectronics, bioinformatics and neurocomputation for massive neuronal recordings in brain circuits with large scale multielectrode array probes. Brain Res Bull. 119 (Pt B), 118-126 (2015).
  38. . 3Brain Available from: https://www.3brain.com/products/software/brainwave4 (2022)
  39. Mahadevan, A. . Xenon LFP Analysis. , (2022).
  40. Mahadevan, A. . xenon-lfp-analysis github. , (2022).
  41. Codadu, N. K., et al. Divergent paths to seizure-like events. Physiol Rep. 7 (19), e14226 (2019).
  42. Kirsch, G. E., Drewe, J. A. Gating-dependent mechanism of 4-aminopyridine block in two related potassium channels. J Gen Physiol. 102 (5), 797-816 (1993).
  43. Levesque, M., Salami, P., Behr, C., Avoli, M. Temporal lobe epileptiform activity following systemic administration of 4-aminopyridine in rats. Epilepsia. 54 (4), 596-604 (2013).
  44. Myers, T. L., Gonzalez, O. C., Stein, J. B., Bazhenov, M. Characterizing concentration-dependent neural dynamics of 4-Aminopyridine-induced epileptiform activity. Epilepsy J. 4 (2), 128 (2018).
  45. Perreault, P., Avoli, M. Physiology and pharmacology of epileptiform activity induced by 4-aminopyridine in rat hippocampal slices. J Neurophysiol. 65 (4), 771-785 (1991).
  46. Rutecki, P. A., Lebeda, F. J., Johnston, D. 4-Aminopyridine produces epileptiform activity in hippocampus and enhances synaptic excitation and inhibition. J Neurophysiol. 57 (6), 1911-1924 (1987).
  47. Chen, Y., Chad, J. E., Cannon, R. C., Wheal, H. V. Reduced Mg2+ blockade of synaptically activated N-methyl-D-aspartate receptor-channels in CA1 pyramidal neurons in kainic acid-lesioned rat hippocampus. Neuroscience. 88 (3), 727-739 (1999).
  48. Fujiwara-Tsukamoto, Y., Isomura, Y., Takada, M. Comparable GABAergic mechanisms of hippocampal seizure-like activity in posttetanic and low-Mg2+ conditions. J Neurophysiol. 95 (3), 2013-2019 (2006).
  49. Swartzwelder, H. S., Anderson, W. W., Wilson, W. A. Mechanism of electrographic seizure generation in the hippocampal slice in Mg2+-free medium: the role of GABAa inhibition. Epilepsy Res. 2 (4), 239-245 (1988).
  50. Trevelyan, A. J., Graham, R. T., Parrish, R. R., Codadu, N. K. Synergistic positive feedback mechanisms underlying seizure initiation. Epilepsy Curr. 23 (1), 38-43 (2023).
  51. Croning, M. D., Haddad, G. G. Comparison of brain slice chamber designs for investigations of oxygen deprivation in vitro. J Neurosci Methods. 81 (1-2), 103-111 (1998).
  52. Hajos, N., Mody, I. Establishing a physiological environment for visualized in vitro brain slice recordings by increasing oxygen supply and modifying aCSF content. J Neurosci Methods. 183 (2), 107-113 (2009).
  53. Huang, Y., Williams, J. C., Johnson, S. M. Brain slice on a chip: opportunities and challenges of applying microfluidic technology to intact tissues. Lab Chip. 12 (12), 2103-2117 (2012).
  54. Andrew, R. D., et al. The critical role of spreading depolarizations in early brain injury: Consensus and contention. Neurocrit Care. 37 (Suppl 1), 83-101 (2022).
  55. Devonshire, I. M., Dommett, E. J., Grandy, T. H., Halliday, A. C., Greenfield, S. A. Environmental enrichment differentially modifies specific components of sensory-evoked activity in rat barrel cortex as revealed by simultaneous electrophysiological recordings and optical imaging in vivo. Neuroscience. 170 (2), 662-669 (2010).
  56. Parrish, R. R., Codadu, N. K., Mackenzie-Gray Scott, C., Trevelyan, A. J. Feedforward inhibition ahead of ictal wavefronts is provided by both parvalbumin- and somatostatin-expressing interneurons. J Physiol. 597 (8), 2297-2314 (2019).
  57. Wang, H., Jing, M., Li, Y. Lighting up the brain: genetically encoded fluorescent sensors for imaging neurotransmitters and neuromodulators. Curr Opin Neurobiol. 50, 171-178 (2018).
  58. Yaksi, E., Jamali, A., Diaz Verdugo, C., Jurisch-Yaksi, N. Past, present and future of zebrafish in epilepsy research. FEBS J. 288 (24), 7243-7255 (2021).
  59. He, M. F., et al. Ex vivo calcium imaging for drosophila model of epilepsy. J Vis Exp. 200, 65825 (2023).
  60. Driscoll, N., et al. Multimodal in vivo recording using transparent graphene microelectrodes illuminates spatiotemporal seizure dynamics at the microscale. Commun Biol. 4 (1), 136 (2021).
  61. Parrish, R. R., Grady, J., Codadu, N. K., Trevelyan, A. J., Racca, C. Simultaneous profiling of activity patterns in multiple neuronal subclasses. J Neurosci Methods. 303, 16-29 (2018).
  62. Valderhaug, V. D., et al. Criticality as a measure of developing proteinopathy in engineered human neural networks. bioRxiv. , (2020).
  63. Carleo, G., Lee, Y. -. S., Secondo, A., Miceli, F., Taglialatela, M. Multi-electrode array (MEASs) to investigate pathogenetic disease mechanisms and pharmacological properties in iPSC-derived neurons modelling neuropsychiatric diseases. , 667-672 (2022).
  64. Ruz, I. D., Schultz, S. R. Localising and classifying neurons from high density MEA recordings. J Neurosci Methods. 233, 115-128 (2014).
  65. Franke, F., Natora, M., Boucsein, C., Munk, M. H. J., Obermayer, K. An online spike detection and spike classification algorithm capable of instantaneous resolution of overlapping spikes. J Comput Neurosci. 29 (1-2), 127-148 (2010).
  66. Vollgraf, R., Obermayer, K. Improved optimal linear filters for the discrimination of multichannel waveform templates for spike-sorting applications. IEEE Signal Processing Letters. 13 (3), 121-124 (2006).
  67. Muller, J., et al. High-resolution CMOS MEA platform to study neurons at subcellular, cellular, and network levels. Lab Chip. 15 (13), 2767-2780 (2015).
  68. Mapelli, L., et al. implementation, and functional validation of a new generation of microneedle 3D high-density CMOS multi-electrode array for brain tissue and spheroids. bioRxiv. , (2022).
  69. Reddy, D. S., Kuruba, R. Experimental models of status epilepticus and neuronal injury for evaluation of therapeutic interventions. Int J Mol Sci. 14 (9), 18284-18318 (2013).
  70. Parrish, R. R., Trevelyan, A. J. Stress-testing the brain to understand its breaking points. J Physiol. 596 (11), 2033-2034 (2018).

Tags

Neuroscienceneuroscienceelectrophysiologysubmerged chamberex vivohippocampusneocortex4-aminopyridine0 magnesiumrodent brain sliceslocal field potentialictalHD-MEA

Play Video
PDF
DOI
DOWNLOAD MATERIALS LIST
Cite This Article
Blotter, M. L., Stubbs, I. W., Norby, J. H., Holmes, M., Kearsley, B., Given, A., Hine, K., Shepherd, M. R., Parrish, R. R. High-Quality Seizure-Like Activity from Acute Brain Slices Using a Complementary Metal-Oxide-Semiconductor High-Density Microelectrode Array System. J. Vis. Exp. (211), e67065, doi:10.3791/67065 (2024).
Download Citation
Reprints and Permissions

View Video

✖

To prove you're not a robot, please enter the text in the image below

CAPTCHA Image
Play CAPTCHA Audio
Refresh Image