Özet

Stimolazione multimodale automatizzata e registrazione neuronale simultanea da più piccoli organismi

Published: March 03, 2023
doi:

Özet

Presentiamo un metodo per la stimolazione chimica e multimodale flessibile e la registrazione dell’attività neurale simultanea da molti vermi Caenorhabditis elegans . Questo metodo utilizza microfluidica, hardware e software open source e analisi automatizzata dei dati supervisionata per consentire la misurazione di fenomeni neuronali come l’adattamento, l’inibizione temporale e la diafonia dello stimolo.

Abstract

Gli indicatori di calcio fluorescenti geneticamente codificati hanno contribuito notevolmente alla nostra comprensione delle dinamiche neurali dal livello dei singoli neuroni a interi circuiti cerebrali. Tuttavia, le risposte neurali possono variare a causa dell’esperienza precedente, degli stati interni o dei fattori stocastici, generando così la necessità di metodi in grado di valutare la funzione neurale in molti individui contemporaneamente. Mentre la maggior parte delle tecniche di registrazione esamina un singolo animale alla volta, descriviamo l’uso della microscopia a campo largo per scalare le registrazioni neuronali a dozzine di Caenorhabditis elegans o altri organismi su scala sub-millimetrica contemporaneamente. L’hardware e il software open source consentono una grande flessibilità nella programmazione di esperimenti completamente automatizzati che controllano l’intensità e la tempistica di vari tipi di stimolo, inclusi stimoli chimici, ottici, meccanici, termici ed elettromagnetici. In particolare, i dispositivi di flusso microfluidico forniscono un controllo preciso, ripetibile e quantitativo degli stimoli chemiosensoriali con risoluzione temporale inferiore al secondo. La pipeline di analisi dei dati semi-automatizzata NeuroTracker estrae quindi le risposte neurali individuali e a livello di popolazione per scoprire cambiamenti funzionali nell’eccitabilità e nella dinamica neurale. Questo articolo presenta esempi di misurazione dell’adattamento neuronale, dell’inibizione temporale e della diafonia dello stimolo. Queste tecniche aumentano la precisione e la ripetibilità della stimolazione, consentono l’esplorazione della variabilità della popolazione e sono generalizzabili ad altri segnali fluorescenti dinamici in piccoli biosistemi da cellule e organoidi a interi organismi e piante.

Introduction

Le tecniche di imaging del calcio hanno permesso la registrazione non invasiva delle dinamiche neurali in vivo in tempo reale utilizzando la microscopia a fluorescenza e indicatori di calcio geneticamente codificati espressi nelle cellule bersaglio 1,2,3. Questi sensori utilizzano tipicamente una proteina fluorescente verde (GFP), come la famiglia di peptidi GFP-calmodulina-M13 (GCaMP), per aumentare l’intensità della fluorescenza dopo l’attivazione neuronale e livelli elevati di calcio intracellulare. L’imaging del calcio è stato particolarmente potente nel nematode C. elegans per esaminare come funzionano i neuroni e i circuiti neurali negli animali viventi e comportamentali 4,5,6,7,8,9,10, poiché la loro natura trasparente significa che non è richiesto alcun processo chirurgico per l’accesso ottico e i promotori genici specifici delle cellule indirizzano l’espressione alle cellule di interesse. Queste tecniche fanno spesso uso di dispositivi microfluidici, che forniscono ambienti controllati con precisione per studiare fenomeni biologici, chimici e fisici su piccola scala fisica11,12. I dispositivi microfluidici abbondano per misurare l’attività neurale, con nuovi progetti continuamente in fase di sviluppo e sono prontamente fabbricati nel laboratorio di ricerca. Tuttavia, molti progetti intrappolano un singolo animale alla volta, limitando il throughput sperimentale 7,9,13. Le risposte neurali spesso variano sostanzialmente tra gli animali a causa di differenze nell’esperienza precedente, stati interni come stress o fame o fattori stocastici come i livelli di espressione genica. Queste differenze stabiliscono la necessità di metodi in grado di stimolare e osservare simultaneamente molti animali ed estrarre informazioni dagli individui4.

Inoltre, alcuni fenomeni neuromodulatori diventano evidenti solo in specifiche condizioni di stimolazione, come l’inibizione temporale14, che si riferisce alla breve soppressione delle risposte quando la stimolazione avviene in rapida successione. I sistemi elettrofisiologici possono guidare l’attività neurale attraverso un ampio spazio di stimolo per questo scopo, modulando, ad esempio, la corrente dell’impulso elettrico, la tensione, la frequenza, la forma d’onda, il ciclo di lavoro e la temporizzazione dei treni di stimolo periodici. La stimolazione indiretta da parte di stimoli rilevati naturalmente o sistemi optogenetici trarrebbe beneficio da una simile ampiezza di meccanismi di controllo. Attualmente, molti stimoli naturali sono presentati in modo semplice “on-off”, come la presentazione e la rimozione degli odori, utilizzando sistemi commerciali che sono stati lenti ad aggiungere flessibilità. Tuttavia, i microcontrollori economici possono ora automatizzare la consegna di diversi tipi di stimoli in modo personalizzabile in base alle esigenze dei ricercatori. In combinazione con la microfluidica, questi sistemi hanno raggiunto l’obiettivo di aumentare la produttività sperimentale e la flessibilità, consentendo di misurare simultaneamente le risposte neurali a una varietà di stimoli precisi in molti animali 4,6. La stimolazione multimodale può essere utilizzata per interrogare ulteriormente i circuiti neuronali, ad esempio monitorando i cambiamenti nell’eccitabilità neurale quando stimolano costantemente prima, durante e dopo una perturbazione ortogonale come l’esposizione al farmaco4. I vantaggi dei sistemi di microscopia aperti ed economici sono chiari per far progredire la ricerca scientifica, ma in pratica, la necessità di approvvigionamento delle parti, costruzione e convalida delle prestazioni può impedire l’adozione di queste tecniche.

Questo protocollo mira ad alleviare alcune di queste sfide tecniche. Mentre i protocolli precedenti si sono concentrati sull’uso di dispositivi microfluidici e sulla stimolazione di base 9,15,17, descriviamo qui la costruzione e l’uso di un sistema di somministrazione di stimoli flessibile, automatizzato e multimodale per l’imaging neurale in C. elegans o altri piccoli organismi che utilizzano dispositivi microfluidici precedentemente descritti 4. Il sistema open source è programmato tramite semplici file di testo per definire gli esperimenti e il programma di analisi dei dati NeuroTracker estrae semi-automaticamente i dati dell’attività neurale dai video del microscopio. Dimostriamo questo sistema con esempi di valutazione dell’inibizione temporale, della disinibizione e della diafonia dello stimolo usando il neurone chemiosensoriale AWA, che depolarizza in risposta a diversi odori alimentari o in risposta alla luce quando esprime i canali ionici optogenetici sensibili alla luce 5,6.

Protocol

1. Apparecchiature di imaging neurale NOTA: Vedere Lawler e Albrecht15 per istruzioni dettagliate sulla costruzione del sistema di imaging e stimolazione, che controlla i tempi di illuminazione del microscopio, l’acquisizione delle immagini e l’erogazione dello stimolo (Figura 1). Un economico controller di stimolo Arduino Nano aziona le valvole fluidiche attraverso segnali digitali a un controller della valvola e controlla l…

Representative Results

Presentiamo diversi esempi di modelli di stimolo che valutano diversi fenomeni neurali, tra cui l’inibizione temporale, l’adattamento e la disinibizione. L’inibizione temporale è la soppressione momentanea di una risposta neurale a una seconda presentazione di stimolo che si verifica poco dopo la presentazione iniziale14. Per testare questo fenomeno, in un esperimento ad impulsi accoppiati, sono stati presentati otto modelli costituiti da due impulsi odoranti 1 s separati da un i…

Discussion

In questo protocollo, descriviamo un sistema di microscopia ad accesso aperto per la valutazione dei fenomeni di attività neurale utilizzando la consegna temporalmente precisa di diversi modelli di stimolo. La piattaforma microfluidica fornisce stimoli ripetibili mantenendo decine di animali nel campo visivo del microscopio. Pochi pacchetti software di microscopia commerciale consentono la facile programmazione di vari modelli di temporizzazione dello stimolo e quelli che spesso richiedono l’inserimento manuale di ciasc…

Açıklamalar

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Ringraziamo Fox Avery per aver testato questi protocolli e revisionato il manoscritto ed Eric Hall per l’assistenza alla programmazione. Il finanziamento per i metodi qui presentati è stato fornito in parte dalla National Science Foundation 1724026 (D.R.A.).

Materials

Bacterial strains
E. coli (OP50) Caenorhabditis Genetics Center (CGC) Cat# OP50
Experimental models: Organisms/strains
C. elegans strains expressing GCaMP (and optionally, Chrimson) in desired neurons Caenorhabditis Genetics Center (CGC) or corresponding authors of published work NZ1091, for example
Chemicals, Treatments, and Worm Preparation Supplies
2,3-Butanedione Sigma-Aldrich Cat# B85307 diacetyl, example chemical stimulus
Calcium chloride, CaCl2 Sigma-Aldrich Cat# C3881
Fluorescein, Sodium salt Sigma-Aldrich Cat# F6377
Glass water repellant Rain-X Cat #800002250 glass hydrophobic treatment (single-use)
Magnesium chloride, MgCl2 Sigma-Aldrich Cat# M2393
Nematode Growth Medium (NGM) agar Genesee Cat #: 20-273NGM
Petri dishes (60 mm) Tritech Cat #T3305
Poly(dimethyl siloxane) (PDMS): Sylgard 184 Dow Chemical Cat# 1673921
Potassium phosphate monobasic Sigma-Aldrich Cat# P5655
Potassium phosphate dibasic Sigma-Aldrich Cat# P8281
Sodium chloride, NaCl Sigma-Aldrich Cat# S7653
(tridecafluoro-1,1,2,2-tetrahydrooctyl)trichlorosilane (TFOCS) Gelest CAS# 78560-45-9 glass hydrophobic treatment (durable)
Software and algorithms
Arduino IDE Arduino https://www.arduino.cc/en/software
ImageJ NIH https://imagej.nih.gov/ij/
MATLAB MathWorks https://www.mathworks.com/products/matlab.html
Micro-manager Micro-manager https://micro-manager.org/
Microscope control software Albrecht Lab https://github.com/albrechtLab/MicroscopeControl
Neurotracker data analysis software Albrecht Lab https://github.com/albrechtLab/Neurotracker
Automated Microscope and Stimulation System
Axio Observer.A1 inverted microscope set up for epifluorescence (GFP filter cubes, 5× objective or similar) Zeiss Cat #491237-0012-000
Excelitas X-cite XYLIS LED illuminator Excelitas Cat #XYLIS
Orca Flash 4.0 Digital sCMOS camera Hamamatsu Cat #C11440-22CU
Arduino nano Arduino Cat #A000005
3-way Miniature Diapragm Isolation Valve (LQX12) Parker Cat #LQX12-3W24FF48-000 Valve 1: Control
2-way normally-closed (NC) Pinch Valve Bio-Chem Valve Inc Cat #075P2-S432 Valve 2: Outflow
3-way Pinch Valve NResearch Cat #161P091 Valve 3: Stimulus selection
Optogenetic stimulation LED and controller (615 nm) Mightex Cat #PLS-0625-030-S and #SLA-1200-2
ValveLink 8.2 digital/manual valve controller AutoMate Scientific Cat #01-18
Wires and connectors various See Fig. 2 of Cell STARS Protocol (Lawler, 2021)
Microfluidic Device Preparation
Dremel variable speed rotary cutter 4000  Dremel Cat #F0134000AB Set speed to 5k RPM for cutting glass
Dremel drill press rotary tool workstation Dremel Cat #220-01
Diamond drill bit Dremel Cat #7134
Glass slide, 1 mm thick VWR Cat #75799-268
Glass scribe (Diamond scriber) Ted Pella Cat #54468
Luer 3-way stopcock Cole-Parmer Cat #EW-30600-07
Luer 23 G blunt needle VWR Cat #89134-100
Microfluidic device Corresponing author or fabricate from CAD files associated with this article N/A
Microfluidic device clamp Warner Instruments (or machine shop) P-2
Microfluidic tubing, 0.02″ ID Cole-Parmer Cat #EW-06419-01
Tube 19 G, 0.5″ New England Small Tube Cat #NE-1027-12

Referanslar

  1. Akerboom, J., et al. Genetically encoded calcium indicators for multi-color neural activity imaging and combination with optogenetics. Frontiers in Molecular Neuroscience. 6, 2 (2013).
  2. Badura, A., Sun, X. R., Giovannucci, A., Lynch, L. A., Wang, S. S. -. H. Fast calcium sensor proteins for monitoring neural activity. Neurophotonics. 1, 025008 (2014).
  3. Tian, L., et al. Imaging neural activity in worms, flies and mice with improved GCaMP calcium indicators. Nature Methods. 6 (12), 875-881 (2009).
  4. Larsch, J., Ventimiglia, D., Bargmann, C. I., Albrecht, D. R. High-throughput imaging of neuronal activity in Caenorhabditis elegans. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 110 (45), 4266-4273 (2013).
  5. Larsch, J., et al. A circuit for gradient climbing in C. elegans chemotaxis. Cell Reports. 12 (11), 1748-1760 (2015).
  6. Lagoy, R. C., Albrecht, D. R. Automated fluid delivery from multiwell plates to microfluidic devices for high-throughput experiments and microscopy. Scientific Reports. 8, 6217 (2018).
  7. Schrödel, T., Prevedel, R., Aumayr, K., Zimmer, M., Vaziri, A. Brain-wide 3D imaging of neuronal activity in Caenorhabditis elegans with sculpted light. Nature Methods. 10 (10), 1013-1020 (2013).
  8. Lawler, D. E., et al. Sleep analysis in adult C. elegans reveals state-dependent alteration of neural and behavioral responses. The Journal of Neuroscience. 41 (9), 1892-1907 (2021).
  9. Reilly, D. K., Lawler, D. E., Albrecht, D. R., Srinivasan, J. Using an adapted microfluidic olfactory chip for the imaging of neuronal activity in response to pheromones in male C. elegans head neurons. Journal of Visualized Experiments. (127), e56026 (2017).
  10. Han, X., et al. A polymer index-matched to water enables diverse applications in fluorescence microscopy. Lab on a Chip. 21 (8), 1549-1562 (2021).
  11. Whitesides, G. M. The origins and the future of microfluidics. Nature. 442 (7101), 368-373 (2006).
  12. Albrecht, D. R., Bargmann, C. I. High-content behavioral analysis of Caenorhabditis elegans in precise spatiotemporal chemical environments. Nature Methods. 8 (7), 599-605 (2011).
  13. Chronis, N., Zimmer, M., Bargmann, C. I. Microfluidics for in vivo imaging of neuronal and behavioral activity in Caenorhabditis elegans. Nature Methods. 4 (9), 727-731 (2007).
  14. Cohen, R. A., Kreutzer, J. S., DeLuca, J., Caplan, B. Temporal Inhibition. Encyclopedia of Clinical Neuropsychology. , 2480-2481 (2011).
  15. Lawler, D. E., Albrecht, D. R. Monitoring neural activity during sleep/wake events in adult C. elegans by automated sleep detection and stimulation. STAR Protocols. 3 (3), 101532 (2022).
  16. Edelstein, A. D., et al. Advanced methods of microscope control using µManager software. Journal of Biological Methods. 1 (2), 10 (2014).
  17. Lagoy, R. C., Larsen, E., Lawler, D., White, H., Albrecht, D. R. Microfluidic devices for behavioral analysis, microscopy, and neuronal imaging in Caenorhabditis elegans. Methods in Molecular Biology. 2468, 293-318 (2022).
  18. NeuroTracker. GitHub Available from: https://github.com/albrechtLab/Neurotracker (2022)
  19. NeuroTracker User Guide. GitHub Available from: https://github.com/albrechtLab/Neurotracker (2022)
  20. Schindelin, J., et al. Fiji: An open-source platform for biological-image analysis. Nature Methods. 9 (7), 676-682 (2012).
  21. Galotto, G. Chitin triggers calcium-mediated immune response in the plant model Physcomitrella patens. Molecular Plant-Microbe Interactions. 33 (7), 911-920 (2020).
  22. Qian, X., Song, H., Ming, G. Brain organoids: Advances, applications and challenges. Development. 146 (8), 166074 (2019).
  23. Ventimiglia, D., Bargmann, C. I. Diverse modes of synaptic signaling, regulation, and plasticity distinguish two classes of C. elegans glutamatergic neurons. eLife. 6, 31234 (2017).
  24. Boulin, T. Reporter gene fusions. WormBook. , (2006).

Play Video

Bu Makaleden Alıntı Yapın
White, H., Kamara, V., Gorski, V., Busby, M., Albrecht, D. R. Automated Multimodal Stimulation and Simultaneous Neuronal Recording from Multiple Small Organisms. J. Vis. Exp. (193), e65042, doi:10.3791/65042 (2023).

View Video