Las neuronas dopaminérgicas sensibles a la novedad en la sustancia humana Nigra predicen el éxito de la formación de memoria declarativa (2018)

Figura 1

Ubicaciones de tareas, comportamiento y grabación

(A) Resumen simplificado del modelo de Lisman-Grace.

(B) La tarea. Arriba: pantallas presentadas a los sujetos durante un ejemplo de prueba. Abajo: la cantidad de tiempo durante el cual se mostró cada pantalla.

(C) Comportamiento. Se muestra la precisión de reconocimiento de todas las sesiones, ordenadas por rango. Las barras verdes indican las sesiones con precisión al azar; las barras amarillas indican las sesiones con grabaciones localizadas fuera de SN.

(D y E) Ubicación de los sitios de grabación de microelectrodos en el espacio de Talairach en Y = −16 (D) e Y = −17.2 (E). Los contornos indican los bordes derivados del atlas de SN y STN [21]. Un contacto se colorea en rojo si al menos una neurona selectiva de memoria (ver Las neuronas SN diferencian estímulos nuevos y familiares y Análisis de tipo de célula) fue grabado en este lugar y azul si no.

(F) Localización de grabaciones corticales. Se muestra la ubicación mediana de los contactos de ECoG grabados en las seis sesiones de grabación para las que se disponía de una imagen de rayos X intraoperatoria (ver Métodos STAR). Ver Figura S2D para un ejemplo de un sujeto individual. El cerebro reconstruido que se muestra es una plantilla de cerebro [22].

Ver imagen grande | Ver imagen de alta resolución | Descargar PowerPoint Slide

Destacados

• Las neuronas de la sustancia negra nigra (SN) humana están moduladas por la novedad del estímulo

• Las neuronas selectivas de la memoria en la sustancia negra son supuestamente dopaminérgicas

• El bloqueo de fase de las neuronas SN a las oscilaciones frontales predice la formación de memoria

• Valida las predicciones del modelo de bucle VTA / SN-hipocampo de Lisman y Grace en humanos

Resumen

La codificación de información en memoria declarativa a largo plazo es facilitada por la dopamina. Este proceso depende de las señales de novedad del hipocampo, pero se desconoce cómo las neuronas dopaminérgicas del mesencéfalo se modulan mediante información basada en la memoria declarativa. Registramos neuronas de sustancia negra (SN) individuales y potenciales de campo cortical en pacientes humanos que realizaban una tarea de reconocimiento de memoria. Encontramos que el 25% de las neuronas SN fueron moduladas por la novedad del estímulo. La forma de onda extracelular y la ubicación anatómica indicaron que estas neuronas selectivas de memoria eran supuestamente dopaminérgicas. Las respuestas de las neuronas selectivas de la memoria aparecieron 527 ms después del inicio del estímulo, cambiaron después de una única prueba y fueron indicativas de la precisión del reconocimiento. La fase de las neuronas del SN se bloqueó en oscilaciones de frecuencia theta corticales frontales, y el grado de esta coordinación predijo la formación de memoria exitosa. Estos datos revelan que las neuronas dopaminérgicas en el SN humano están moduladas por señales de memoria y demuestran una progresión del flujo de información en el bucle de la corteza frontal hipocampal-ganglios basales para la codificación de la memoria.

Introducción

La formación de memorias declarativas se basa en la capacidad de las sinapsis del hipocampo para cambiar rápidamente su fuerza a través de la potenciación y la depresión a largo plazo [1]. La fuerza y ​​la duración de la plasticidad sináptica dependen de los niveles de dopamina extracelular [2, 3], un neuromodulador que se libera en el hipocampo desde terminales axonales que se proyectan desde las neuronas dopaminérgicas en la sustancia negra (SN) y el área tegmental ventral (VTA) [4]. La fuerza de las memorias declarativas del hipocampo está modulada por la liberación de dopamina: tanto el grado de activación de SN / VTA [5, 6] y niveles de dopamina en el hipocampo [2, 7] modular el éxito de la codificación. Cuando los animales están expuestos a nuevos ambientes, los niveles de dopamina aumentan y facilitan la potenciación a largo plazo en el hipocampo. Sin embargo, esta memoria mejorada para entornos nuevos se pierde cuando se bloquean los receptores de dopamina del hipocampo [8]. Aunque estas y otras observaciones sugieren un papel crítico para la dopamina liberada por las neuronas SN / VTA en la memoria declarativa [9, 10, 11], los mecanismos subyacentes que regulan esta respuesta son poco conocidos.

Estudio de cómo las neuronas dopaminérgicas SN / VTA señalan los errores de expectativa de recompensa y recompensa [12, 13, 14] ha revelado una comprensión mecanicista del papel del SN / VTA en el condicionamiento clásico y el aprendizaje por refuerzo [15]. Además, en los humanos, las neuronas SN también responden a sonidos poco frecuentes en un paradigma de bola impar [16] y codificar los resultados de la decisión [17]. Por el contrario, poco se sabe sobre el papel de SN / VTA en la adquisición de memorias declarativas. Aunque las neuronas dopaminérgicas SN responden a estímulos novedosos durante el acondicionamiento [13, 18, 19, 20], no existen grabaciones de neuronas SN durante las tareas de memoria declarativa. Por lo tanto, sigue sin conocerse si las neuronas SN diferencian los estímulos familiares de los nuevos y si dicha activación está relacionada con el éxito de la codificación de la memoria.

Se ha propuesto que el sistema dopaminérgico y el hipocampo forman un bucle multisináptico que comienza con una señal de novedad del hipocampo que excita transitoriamente las neuronas dopaminérgicas en el SN / VTA, que a su vez conduce al fortalecimiento de la plasticidad del hipocampo a través de la activación de los receptores de dopamina del hipocampo (Figura 1UNA) [9, 23]. Aunque la hipótesis original concierne tanto al SN como al VTA, nuestro enfoque aquí es solo en el SN, y por lo tanto restringimos la siguiente discusión a las predicciones relevantes para el SN. Además, no limitamos la discusión a las neuronas SN dopaminérgicas, porque las neuronas GABAérgicas a su vez inhiben las neuronas dopaminérgicas (DA) [24], haciendo que su respuesta sea igualmente relevante para la hipótesis. Hipótesis del hipocampo-SN / VTA [9, 23] hace tres predicciones específicas con respecto a las memorias declarativas: primero, predice que la actividad de las neuronas SN está modulada por la novedad del estímulo durante las tareas de memoria declarativa. En segundo lugar, predice que esta modulación aparece, en relación con el inicio del estímulo, primero en el hipocampo seguido por el SN. En tercer lugar, si es relevante para la memoria declarativa, la actividad de SN durante los nuevos estímulos debe predecir el éxito o el fracaso de la formación de la memoria según lo evalúe el comportamiento posterior. Aquí, probamos estas tres predicciones directamente en humanos al registrar la actividad de neuronas SN individuales y relacionar su actividad con la fuerza de la memoria evaluada conductualmente.

Nuestros sujetos realizaron una tarea de memoria de reconocimiento para la cual nosotros y otros hemos descrito neuronas de señalización de novedad en el hipocampo humano [25]. La medida en que estas neuronas selectivas de memoria son moduladas por las oscilaciones theta en curso es predictiva del éxito o fracaso de la formación de memoria [26]. Se piensa que la dopamina es esencial para el éxito de la formación de la memoria en esta tarea, lo que plantea la cuestión de si la actividad de las neuronas SN está coordinada o no por las oscilaciones theta en curso. La frecuencia theta y otras oscilaciones de baja frecuencia son críticas para coordinar el flujo de información entre las áreas corticales y subcorticales [27, 28, 29], incluyendo el SN / VTA, el hipocampo y la corteza. Sin embargo, sigue sin conocerse si la coordinación de la actividad neural entre las neuronas SN y la corteza también desempeña un papel en la formación de la memoria declarativa. Aquí, registramos simultáneamente la actividad de las neuronas SN junto con los potenciales del campo cortical sobre el lóbulo frontal para evaluar si la actividad de las neuronas SN está coordinada con la actividad cortical y si dicha coordinación predice el éxito de la formación de la memoria.

Resultados

Tarea y comportamiento

Temas 23 (sesiones 28; ver Tabla S1) al someterse a la implantación de un dispositivo de estimulación cerebral profunda (DBS) en el núcleo subtalámico (STN) para el tratamiento de la enfermedad de Parkinson (EP) o del temblor esencial, se realizó una tarea de memoria de reconocimiento continuo. Se excluyeron dos sesiones de grabación porque los sujetos se realizaron en el nivel de azar, y se excluyeron tres sesiones porque las grabaciones se realizaron fuera del SN (ver Figuras 1D y 1E). Así, las sesiones de 23 quedaron para análisis.

Se pidió a los sujetos que vieran una secuencia de imágenes e identificaran cada imagen como novedosa o familiar (Figura 1SEGUNDO). Los sujetos presionaron el botón "nuevo" o "antiguo" para proporcionar sus respuestas (la identidad del botón se invirtió en el medio del experimento). Cada imagen se presentó hasta tres veces. La primera presentación se denomina "novedosa" y las dos presentaciones restantes como "familiar". Los sujetos se desempeñaron bien, con una precisión de reconocimiento promedio del 82% (± 8%, ± DE; Figura 1C). Además, los sujetos continuaron aprendiendo, como lo demostró un aumento significativo en el rendimiento durante la segunda presentación familiar (87% ± 13%) en comparación con la primera (74% ± 12%, t [22] = 5.62, p = 0.0005, permutación emparejada t prueba). Sólo se utilizaron ensayos correctos para el análisis a menos que se indique lo contrario. El tiempo medio entre el inicio de la pantalla de preguntas y la pulsación del botón fue de 0.69 ± 0.99 s, sin diferencias significativas en el tiempo de reacción entre las respuestas nuevas (1.12 ± 1.06 s) y las familiares (1.05 ± 0.90 s, t [22] = 1.17, p = 0.26, prueba t pareada de permutación). Las imágenes que usamos pertenecían a una de las tres categorías visuales diferentes (animales, paisajes y frutas). No hubo diferencias significativas en el tiempo de reacción en función de la categoría visual (ANOVA de permutación unidireccional: F [2,44] = 2, p = 0.13). Juntos, estos datos de comportamiento muestran que los pacientes realizaron la tarea con precisión. La prueba de evaluación neuropsicológica preoperatoria fue consistente con esta observación (ver Tabla S1).

Electrofisiología

Identificamos las neuronas individuales putativas bien aisladas de 66 registradas desde el SN. Figuras 1D y 1E muestran las ubicaciones de todos los sitios de grabación en el espacio de Talairach según se determina a partir de coordenadas estereotácticas (ver también Métodos STAR y Figuras S2E y S2F). Las neuronas se aislaron bien según se evaluaron cuantitativamente utilizando métricas de calidad de clasificación de picos (Figura S1). A lo largo del manuscrito, utilizamos los términos neurona, unidad y célula indistintamente para referirnos a una neurona única putativa. De cada microelectrodo, también registramos los potenciales de campo utilizando el contacto del electrodo de baja impedancia ubicado 3 mm por encima de la punta del microelectrodo (Figura S2UNA). Además, registramos las señales de la superficie cortical (electrocorticografía [ECoG]) utilizando un electrodo de tira subdural colocado a lo largo de la superficie dorsal fronto-parietal del cerebro, que se extiende anterior y posterior al surco central (Figuras S2B – S2D). Localizamos la posición de los electrodos de ECoG y sus áreas corticales relacionadas mediante una combinación de imágenes intraoperatorias y estimulación del nervio mediano (ver Métodos STAR y Figuras S2C y S2D). La ubicación mediana de todas las grabaciones de ECoG se muestra en Figura 1F.

Las neuronas SN responden a los estímulos visuales

Primero probamos si las neuronas cambiaban su velocidad de disparo en respuesta al inicio de la imagen al considerar todos los ensayos juntos, independientemente de la novedad / familiaridad (ver Métodos STAR). Encontramos que 14/66 (21.2%, p = 0.002, en comparación con la distribución nula; Figura 2A) de las neuronas cambiaron su tasa de activación en respuesta al inicio de la imagen (comparando picos en una ventana de 0 a 1.5 s después del inicio del estímulo con una ventana de -0.5 a 0 s antes del inicio del estímulo). De estas neuronas "sensibles a la imagen", cinco aumentaron su tasa de activación en relación con la línea de base (ejemplo de neurona que se muestra en Figura 2C) y 9 disminuyeron su velocidad de disparo (ejemplo, una neurona se muestra en Figura 2RE). Las neuronas que aumentaron su tasa de activación respondieron significativamente más rápido que las que disminuyeron su tasa de activación (224.8 ± 138.5 ms frente a 426 ± 141.9 ms, t [12] = 2.58, p = 0.03, prueba t permutada; ver Figura 2B).

En muchas áreas del cerebro humano, las neuronas diferencian entre categorías visuales [30]. Por lo tanto, a continuación preguntamos si la respuesta de las neuronas SN diferenciaba entre las tres categorías visuales diferentes (animales, paisajes y frutas) de las imágenes. No encontramos evidencia para las neuronas de la categoría SN: un ANOVA de permutación unidireccional no reveló un número significativo de neuronas sintonizadas en la categoría visual (N = 6, 9.1%, p = 0.16; Figura 2UNA). En contraste con el lóbulo temporal medial (LMT) [30], no encontramos una señal de categoría visual en el SN.

Las neuronas SN diferencian estímulos nuevos y familiares

A continuación, probamos si las neuronas SN señalaron que un estímulo es nuevo (se muestra la primera vez) o familiar (se muestra la segunda o tercera vez). Aquí, nos referimos a neuronas como neuronas selectivas de memoria (EM) [25]. Probamos si la respuesta de las neuronas SN mostraba este patrón comparando las respuestas de las neuronas después del inicio del estímulo entre ensayos nuevos y familiares. Primero nos enfocamos en el subgrupo que tenía una mayor tasa de activación para los novedosos en relación con los estímulos familiares (ver Métodos STAR). Identificamos 11 tales neuronas (Figuras 3A – 3C; 16.6%, p = 0.002, en comparación con la distribución nula; ver también Figura S3UNA). Nos referimos a este subconjunto de neuronas de la EM como neuronas de "novedad". Esta diferencia en la respuesta entre estímulos nuevos y familiares ya era evidente cuando la imagen se veía por segunda vez (Figura 3D, medio). La respuesta se mantuvo pero no se fortaleció más cuando se comparó la segunda y tercera presentación de la misma imagen (t [10] = 1.36, p = 0.21, prueba t pareada permutada; ver Figura 3D, derecha). Además, la diferencia en la respuesta entre los estímulos nuevos y familiares no dependió del retraso entre dos presentaciones consecutivas de la misma imagen (F [3,30] = 0.22, p = 0.88, ANOVA de permutación unidireccional; ver Figura 3MI).

A continuación, probamos si otras neuronas SN aumentan su tasa de activación en respuesta a imágenes familiares. Encontramos que 6 neuronas (9%, p = 0.01, en comparación con la distribución nula; ver también Figura S3B) mostró un aumento significativo para las imágenes familiares en comparación con las nuevas. Similar a las neuronas novedosas, la respuesta de tales neuronas de "familiaridad" no cambió más entre la segunda y tercera presentación de la misma imagen (t [5] = 0.7, p = 0.06; Figura 3D) y no fue modulado por la duración del retraso entre presentaciones consecutivas de la misma imagen (F [3,15] = 2.12, p = 0.14; Figura 3MI). En conjunto, estos datos demostraron que las tasas de activación de una proporción sustancial de neuronas SN (16.6% y 9.0%; Figura 3A) fueron modulados por la novedad o familiaridad de las imágenes en una tarea de memoria declarativa. Es importante destacar que este cambio en la respuesta fue visible después de una única prueba de aprendizaje (Figura 3D) Neuronas tanto de novedad como de familiaridad.

Nos referimos a las neuronas de novedad y familiaridad de 17 como neuronas de EM (Figura 3UNA). Las neuronas de 4 MS también se clasificaron como neuronas sensibles a la imagen (es decir, mostraron un cambio en la velocidad de disparo para todos los ensayos considerados en conjunto; ver Figura 2). La razón de esta pequeña superposición es la ausencia de una respuesta a la categoría de estímulo no preferido. Para mostrar esto, comparamos la tasa de activación de solo los ensayos nuevos o familiares (dependiendo del tipo de prueba al que la neurona era sensible) con la tasa de activación inicial. Esto reveló que las células de EM tenían una tasa de disparo significativamente mayor durante la presentación de la imagen (0-1.5 s, 7.23 ± 17.9 Hz) en comparación con la línea de base (-0.5-0 s, 6.2 ± 20.9 Hz, t [16] = 1.38, p = 0.042 , prueba t pareada permutada), pero solo para su tipo de prueba preferido (nuevo o familiar; tenga en cuenta que esto no es por selección porque la tasa de activación inicial no se considera al seleccionar neuronas de EM).

Realizamos análisis de control adicionales para verificar que esta señal de memoria no se debió a otros factores, como la desviación del electrodo o los cambios lentos en la velocidad de disparo. Primero, verificamos que no existía una diferencia similar durante el período de referencia: ni las neuronas de la EM de tipo novedad ni de familiaridad mostraron tal diferencia (Figura 3D, izquierda; no significativamente diferente frente a 0 para las neuronas novedosas [t [10] = 0.07, p = 0.94] y las neuronas familiares [t [5] = 0.58; p = 0.54]). También probamos cuántas neuronas de EM se seleccionarían si utilizáramos el período de referencia (−0.5–0 s) en lugar del período de inicio posterior al estímulo para la selección. Este análisis reveló solo 1 (1.5%) de 66 unidades con una diferencia significativa entre imágenes nuevas y familiares. Finalmente, utilizamos un modelo de regresión de efectos mixtos para identificar los factores que explican la varianza en la tasa de activación de las neuronas de la EM. Como predictores, usamos la familiaridad de la imagen y el número de prueba (más la identificación del grupo de neuronas se usó como efecto aleatorio). Este análisis reveló que el regresor de familiaridad con la imagen era significativo incluso después de tener en cuenta los efectos del número de ensayo y era mucho más fuerte que el regresor del número de ensayo para ambos tipos de neuronas de EM (neuronas novedosas: t [864] = 8.95, p <1e-30 para nuevos / regresor antiguo versus t [864] = 1.67; p = 0.09 para el regresor del número de ensayos; neuronas de familiaridad: t [501] = 7.24, p <1e-12 para el regresor nuevo / antiguo versus t [501] = 3.67, p = 0.0002 para regresor de número de ensayo). Por último, tenga en cuenta que mezclamos aleatoriamente estímulos nuevos y familiares a lo largo del experimento. Juntos, estos análisis de control verifican que la diferencia en las respuestas no se puede atribuir a las desviaciones de los electrodos.

Las neuronas MS MS predicen el comportamiento

A continuación, investigamos si la respuesta de las neuronas de la EM (probadas por separado para las neuronas que prefieren la novedad y la familiaridad) estaba relacionada con la memoria al evaluar si su respuesta covaría con el comportamiento del sujeto. Específicamente, comparamos las respuestas neuronales a los estímulos familiares (aquellos que se han mostrado al menos una vez antes) que los pacientes recordaron correctamente (respuesta "antigua") con aquellos que olvidaron por error (respuesta "nueva"). En el comportamiento, los pacientes mostraron un buen desempeño: recordaron (tasa de verdaderos positivos) el 74% de las imágenes durante la primera repetición (“familiar 1”) y el 87% después de la segunda repetición (“familiar 2”). Descubrimos que la respuesta de las células novedosas se atenuó significativamente durante los ensayos en los que las imágenes familiares se calificaron erróneamente como novedosas en comparación con cuando se calificaron correctamente como familiares, con una diferencia de frecuencia de disparo de 0.36 ± 0.36 Hz para incorrectas y de 0.60 ± 0.24 Hz para pruebas correctas (ver Figura 3F; t [11] = 2.72, p = 0.02, prueba t pareada permutada; la métrica utilizada fue la diferencia en la tasa de disparo entre cuando una imagen era nueva y familiar normalizada por la tasa de disparo inicial). Para esta comparación, se excluyeron los ensayos para los que la presentación inicial de la novela era incorrecta (un falso positivo), por lo que la diferencia observada solo podía atribuirse a imágenes olvidadas (falsos negativos). Sin embargo, aunque más pequeña, la respuesta a los estímulos familiares olvidados todavía era significativamente diferente de cero (Figura 3F; t [11] = 3.98, p = 0.002, prueba t permutada). En conjunto, este análisis muestra que la respuesta de las neuronas novedosas era indicativa de si un estímulo familiar sería recordado u olvidado. Para las neuronas que aumentan su tasa de activación (n = 6) a imágenes familiares, esta correlación comportamiento-actividad neuronal fue cuantitativamente similar, pero no significativa (Figura 3F; t [5] = 2.31, p = 0.056).

Latencia de respuesta

¿Qué tan rápido después del inicio del estímulo la respuesta de las neuronas MS SN se diferenciaron entre imágenes nuevas y familiares? Para responder a esta pregunta, a continuación, estimamos el primer punto en el tiempo en el que las respuestas diferían entre las imágenes novedosas y las familiares. Comparamos la suma acumulativa de los trenes de picos, un método que proporciona una estimación de la latencia diferencial de una neurona con alta precisión [31]. Encontramos que la latencia diferencial promedio fue de 527 ms después del inicio de la imagen (Figura 3GRAMO). Comparamos esta latencia con la latencia de las neuronas de la EM (n = 122) recodificadas en el MTL durante una tarea de reconocimiento nueva / antigua similar en otra población de pacientes [32, 33]. Las neuronas de MS en el MTL tenían una latencia diferencial promedio de 311 ms, que fue significativamente más rápida en comparación con el SN (p = 0.013, estimado en base a una distribución nula estimada empíricamente para la cual las etiquetas de área se reasignaron aleatoriamente). Este resultado también fue cierto cuando se consideraron las neuronas de la EM que aumentaron su tasa de activación a estímulos novedosos y familiares por separado (p = 0.002 yp = 0.002, neuronas, respectivamente, en comparación con n = 64 novedad yn = 58 neuronas de familiaridad en MTL). Este orden de respuestas es compatible con el modelo de Lisman y Grace de la interacción entre el hipocampo y el VTA / SN [9].

Análisis de tipo de célula

El SN contiene dos tipos principales de neuronas: neuronas GABAérgicas inhibitorias y neuronas dopaminérgicas que se proyectan a objetivos remotos, incluidos el cuerpo estriado, la amígdala y el hipocampo [4, 34, 35, 36]. Usando grabaciones extracelulares, a menudo se pueden distinguir diferentes tipos de células basándose en una combinación del ancho de la forma de onda de espiga extracelular y la velocidad de disparo media [37]. En particular, en el SN, se sabe que las neuronas dopaminérgicas tienen formas de onda más amplias y tasas de disparo más bajas en comparación con las neuronas GABAérgicas [38, 39], lo que da como resultado una distribución bimodal del ancho de la forma de onda en todas las neuronas. Encontramos que, en todas las neuronas registradas (N = 66), la distribución de los anchos de los picos era bimodal (estadística de caída de Hartigan: 0.0717, p = 0.006 [40]; ver Figuras 3H y 3I). Por tanto, a continuación investigamos si las neuronas de la EM eran preferentemente de un cierto tipo de célula. Encontramos que las neuronas de la EM se caracterizaban en promedio por formas de onda más largas en comparación con las neuronas que no eran de EM (1.15 ± 0.23 ms frente a 0.96 ± 0.32 ms; la longitud de la forma de onda se midió como el tiempo transcurrido entre los dos picos positivos [14] de la forma de onda; t [65] = 2.65, p = 0.012, prueba t de permutación; Figuras 3H y 3I). Además, las neuronas de la EM cumplían los criterios para las neuronas DA establecidos por trabajos anteriores: 15/17 neuronas de la EM tenían formas de onda de más de 0.8 ms y tasas de activación inferiores a 15 Hz [14, 41]. También encontramos que los sitios de registro donde se identificaron las neuronas de EM estaban predominantemente en las partes dorsales del SN (Figuras 1D y 1E). Estos resultados son consistentes con la ubicación del pars compacta, en el cual se localiza la mayoría de las neuronas dopaminérgicas [42, 43]. Juntos, estos análisis apoyan la opinión de que las neuronas de la EM que identificamos eran supuestamente dopaminérgicas.

Interacciones SN-Cortex

¿La actividad de las neuronas SN se relacionó con la actividad potencial de campo registrada desde los ganglios basales y / o la superficie cortical? Cuantificamos las interacciones de campo de espiga utilizando la coherencia de campo de espiga (SFC) como una métrica para responder a esta pregunta. Primero, el SFC entre las neuronas SN y los potenciales de campo registrados en los ganglios basales (STN) estaban significativamente por encima del azar en la banda de frecuencia theta (Figura 4A, panel izquierdo; significativo ap <0.05 en 2-5 Hz en todas las N = 56 neuronas con suficientes picos). Tenga en cuenta que aquí el potencial de campo probablemente se registró desde el STN y no desde el SN debido a la ubicación del contacto de registro 3 mm por encima de la punta del microelectrodo (ver Métodos STAR y Figura S2UN). En segundo lugar, la actividad de las neuronas del SN también se coordinó con los potenciales de campo cortical: las neuronas del SN tenían una preferencia de disparar más durante ciertas fases de la banda de frecuencia theta y alfa de las señales ECoG registradas desde la superficie cortical (SFC fue significativamente diferente en el intervalo de 6-12 Hz banda de frecuencia, N = 61, p <0.05; Figura 4A, panel derecho; ver la leyenda para las estadísticas; ver también Figura S4 para todos los electrodos). Esto fue cierto solo para un par de contactos de ECoG ubicados anterior al surco central (etiquetado como +2; otros contactos no fueron significativos; ver Figura S4). Los contactos +2 ECoG se localizaron en la circunvolución frontal superior en el área 6 de Brodmann (corteza premotora). Este hallazgo indica que la actividad neuronal SN está funcionalmente conectada a esta región del lóbulo frontal (ver Discusión). A continuación, probamos si esta conexión funcional era relevante para el comportamiento al comparar su fuerza entre ensayos novedosos que luego se recordaron con ensayos novedosos que luego se olvidaron.

Basado en investigaciones previas y predicciones de modelos [26], planteamos la hipótesis de que el grado de coherencia del campo de picos durante la codificación de nuevas imágenes predice si los sujetos codificarían con éxito una nueva memoria o no. Para probar esta hipótesis, comparamos el SFC durante la visualización de imágenes novedosas entre ensayos que luego se recordaron correctamente con ensayos que luego se olvidaron (es decir, identificados como nuevos). Esta comparación de diferencia debida a la memoria mostró que las imágenes que se recordaron más tarde se acompañaron de un SFC más alto en el rango de frecuencia theta para los ECoG medidos antes del surco central durante la codificación (N = 58 neuronas, 3-9 Hz, p <0.05; Figura 4B, panel derecho; ver leyenda para estadísticas). Tenga en cuenta que este cálculo solo incluye ensayos durante los cuales la imagen se vio por primera vez (novela) y que el sujeto etiquetó correctamente como "nueva". Por tanto, la respuesta fue siempre la misma (“nueva”), excluyendo la posibilidad de que esta diferencia se deba a diferencias en la planificación motora. De manera similar a la SFC considerando todos los ensayos, esta diferencia solo fue significativa para los potenciales de campo registrados desde el contacto anterior +2 ubicado en la corteza premotora (surco central +2; Figura 4B; Figuras 4C y 4D muestran un ejemplo de SFC de neuronas y un promedio disparado por picos). No observamos una relación similar con las grabaciones de potencial de campo de los ganglios basales (STN; Figura 4B, panel izquierdo; todo p> 0.05). Como control, también comparamos la potencia de ECoG entre las dos condiciones, pero no encontramos diferencias significativas (Figura 4MI; todo p> 0.05). En conjunto, esto muestra que la extensión de SFC de largo alcance entre la actividad neuronal SN y la actividad potencial del campo cortical frontal registrada en la corteza premotora fue predictiva de la formación exitosa de la memoria.

¿Cómo podría lograrse esta coordinación de campo / espiga a larga distancia? Para responder a esta pregunta, a continuación realizamos un análisis de coherencia de fase entre las grabaciones de potencial de campo en los ganglios basales (STN) y las grabaciones de ECoG de la corteza obtenidas mientras los pacientes veían las nuevas imágenes (0-1.5 s en relación con el inicio del estímulo; ver Métodos STAR). Este análisis mostró que la codificación exitosa de nuevos recuerdos se asoció con una coherencia de fase significativamente mayor en el rango de frecuencia theta (5-10 Hz; Figura 4F; p <0.05; ver leyenda para estadísticas). Similar al hallazgo de SFC, este efecto fue observable solo en el electrodo del surco central +2 (Figura 4GRAMO). La potencia de las señales de ECoG registradas desde el electrodo del surco central +2 exhibió una disminución prominente de la potencia de la banda beta a partir de unos 500 ms después del inicio del estímulo, que probablemente se relacionó con la preparación del movimiento (Figura 4H). Esta disminución beta fue precedida por un aumento en la potencia de frecuencia theta (Figura 4H), que comenzó poco después del inicio del estímulo. Este patrón muestra que el procesamiento de una imagen aumenta el poder de las oscilaciones theta en la corteza frontal, lo que proporciona un mecanismo potencial mediante el cual las neuronas SN podrían modular el grado de coordinación entre su actividad y la theta cortical frontal. Aquí, mostramos que la extensión de dicho bloqueo de fase predice el éxito de la codificación de la memoria, lo que sugiere que las oscilaciones de rango de frecuencia theta coordinan la transferencia de información entre áreas durante la codificación de la memoria.

Discusión

Encontramos que la actividad de neuronas individuales en la sustancia humana nigra diferencia entre imágenes nuevas y familiares en una tarea de memoria declarativa dependiente del hipocampo. Además, encontramos que el grado de coordinación de la actividad de las neuronas SN con oscilaciones de frecuencia theta frontal era predictivo de una formación de memoria exitosa. Aunque el trabajo anterior muestra que las neuronas SN humanas responden para recompensar los errores de predicción [14] y sonidos poco frecuentes en un paradigma de bola extraña [16], nuestros datos son, hasta donde sabemos, el primer estudio que describe la actividad neuronal del SN durante la formación de la memoria declarativa en humanos.

Las propiedades electrofisiológicas de las células selectivas de memoria que describimos indican que estas células son muy probablemente dopaminérgicas. Esta conclusión se basa en dos datos: el ancho de sus formas de onda y la ubicación anatómica. Las neuronas dopaminérgicas tienen formas de onda extracelulares considerablemente más amplias en comparación con las neuronas GABAérgicas también ubicadas en el SN [38, 39, 44]. Además, aunque existen neuronas dopaminérgicas en todo el SN, la mayoría están ubicadas en la subregión pars compacta del SN [42, 43]. Por lo tanto, la mayoría de las neuronas dopaminérgicas deben ubicarse en la parte medial dorsal del SN, que es el área donde encontramos la mayoría de las neuronas con EM. En conjunto, se ha demostrado que estos criterios separan confiablemente las neuronas dopaminérgicas y GABAérgicas en el SN basándose en características electrofisiológicas solas [38, 39, 44, 45, 46]. Una confirmación definitiva de esta afirmación requerirá un análisis histológico [47] o la orientación genética [38]. Aquí, nos referimos a estas neuronas como supuestamente dopaminérgicas para indicar que esta conclusión se basa en grabaciones extracelulares solo.

Una segunda consideración es el efecto de la neurodegeneración en curso en nuestros resultados. La mayoría de los sujetos del estudio tenían EP y, por tanto, sufrían una pérdida sustancial de células dopaminérgicas en el SN. Sin embargo, nuestras grabaciones accedieron a un área anatómica donde una población suficiente de neuronas dopaminérgicas sigue siendo funcional incluso en la EP. La pérdida dopaminérgica en la EP progresa de manera desigual [48, 49], apuntando a algunas áreas más severamente que a otras. Los análisis de tejido post mortem en pacientes con EP suelen mostrar una alta pérdida de neuronas dopaminérgicas en la parte caudal del SN, con aproximadamente el 90% de células perdidas. En contraste, la pérdida de células en áreas más dorsales es más moderada (50% o menos) en un grado comparable al que se puede observar en el envejecimiento normal [49]. De hecho, varios estudios han tenido éxito en el registro de neuronas dopaminérgicas putativas en pacientes con EP sometidos a cirugía STN DBS [14, 41]. Con el objetivo quirúrgico en el STN, es razonable esperar que las grabaciones del SN se encuentren predominantemente en el área dorsal del SN. Esta suposición fue confirmada por el análisis de las posiciones de nuestros electrodos, que mostraron la mayoría de las grabaciones ubicadas en la parte dorsal del SN, donde se espera que el impacto de la enfermedad sea relativamente menor [49]. Sin embargo, sigue sin conocerse si la DP podría haber influido en las formas de onda de las neuronas DA restantes que registramos. Aunque no detectamos una correlación de la gravedad de la enfermedad con la duración de la forma de onda (ver Métodos STAR), este tema sigue siendo una pregunta abierta. Finalmente, los pacientes incluidos en nuestro estudio se encontraban en etapas de la EP considerablemente más altas que las incluidas en el análisis post mortem [48, 49], por lo tanto, preservando una mayor densidad de células dopaminérgicas en las áreas dorsales del SN.

Se ha propuesto que el papel de la modulación dopaminérgica de los procesos de memoria del hipocampo es mejorar la plasticidad sináptica para eventos importantes, como aquellos que son gratificantes, alineados con los objetivos de un sujeto o que atraen la atención [9, 23]. La vía propuesta para que esta señal alcance el SN / VTA es a través de aferentes del núcleo accumbens (NA) y del núcleo tegmental pedunculopontino (PPTg), que son estructuras involucradas en la mediación de los procesos motivacionales y de atención [50, 51]. Tanto NA como PPTg reciben a su vez entradas del córtex prefrontal (PFC) y del hipocampo, lo que les permite integrar señales sobre los objetivos actuales y la novedad del estímulo [23, 50, 51]. Se ha planteado la hipótesis de que las señales de novedad del hipocampo provocan la liberación de dopamina dentro del hipocampo a través de esta vía multisináptica [9, 23]. Aquí, identificamos neuronas dopaminérgicas putativas dentro del SN que son compatibles con esta hipótesis porque responden con un aumento en la velocidad de disparo a nuevos estímulos. Curiosamente, además de las neuronas novedosas, también identificamos un grupo más pequeño de neuronas dopaminérgicas putativas que respondieron con un aumento en la velocidad de disparo a los estímulos familiares. Las características de respuesta de este grupo de neuronas eran similares a las neuronas novedosas (Figuras 3D, 3E y 3H), con la excepción de que no eran un indicativo significativo de si un estímulo familiar sería recordado u olvidado (pero tenga en cuenta que esto probablemente se deba a una falta de poder estadístico). Aunque el modelo teórico de Lisman y Grace no predice directamente esas neuronas, es probable que también desempeñen un papel en el aprendizaje. Por ejemplo, diferentes concentraciones de DA pueden provocar depresión sináptica o potenciación [52] y los niveles de DA pueden controlar el umbral de potenciación a largo plazo (LTP) / depresión a largo plazo (LTD) [53]. Esto sugiere que las neuronas que aumentan los niveles de DA para estímulos familiares podrían participar en el mantenimiento de esta homeostasis. Además, los diferentes tipos de receptores de dopamina tienen diferentes sensibilidades y umbrales de activación y median en diferentes aspectos de la plasticidad, incluida la codificación frente a la consolidación de recuerdos [54, 55]. En conjunto, esta literatura combinada con nuestro hallazgo apoya la hipótesis de que las neuronas de familiaridad tienen un papel en los mecanismos de plasticidad que sirven para fortalecer los recuerdos ya codificados. Se necesita trabajo futuro para probar directamente esta hipótesis.

La latencia de las respuestas SN también fue compatible con el modelo de Lisman y Grace, es decir, que las respuestas SN MS surgieron significativamente más tarde en comparación con las observadas en el MTL [33]. Aquí, encontramos que las respuestas SN fueron visibles por primera vez 527 ms después del inicio del estímulo, un tiempo que fue mayor que el intervalo de 311 ms observado en el MTL [32]. Una advertencia de esta comparación es que se derivó de dos poblaciones de pacientes diferentes (EP y epilepsia, respectivamente). Juntos, nuestros resultados apoyan la idea de que la información sobre la novedad del estímulo observada en el SN se origina en el MTL. Es importante destacar que la extensión de la modulación de las células SN era indicativa de si un sujeto reconocería correctamente un estímulo familiar. Este resultado indica que la respuesta de las células SN fue conductualmente relevante para la tarea de memoria declarativa que realizaron nuestros sujetos. Este hallazgo también está en línea con estudios en humanos que muestran que la actividad SN fMRI-dependiente del nivel de oxígeno en la sangre (BOLD) predice una formación de memoria exitosa [5, 6]. Sin embargo, sigue sin conocerse cuál es la relación entre la actividad de diferentes tipos de células en la señal SN y BOLD (pero vea [56]). En contraste, aquí identificamos electrofisiológicamente tipos específicos de células SN y mostramos que es la actividad fásica de las supuestas neuronas DA poco después del inicio del estímulo la que predice la formación de la memoria.

Observamos que la actividad de las neuronas SN estaba relacionada sistemáticamente con la fase de las oscilaciones theta en curso en la corteza frontal (medida sobre la corteza premotora). Esta coordinación fue relevante desde el punto de vista del comportamiento porque la magnitud del bloqueo de fase fue predictiva del éxito de la formación de la memoria. Se piensa que las oscilaciones en el rango de frecuencia theta coordinan el flujo de información entre la MTL, los ganglios basales y la corteza frontal [27, 28, 29]. Aquí, ahora mostramos que, en humanos, la activación neuronal SN está relacionada con las oscilaciones de frecuencia theta cortical y que dicha coordinación es relevante para la formación de la memoria. La importancia de la sincronía theta entre los ganglios basales y la corteza frontal se ha establecido en registros previos de pacientes humanos que realizan tareas cognitivas [57, 58]. Curiosamente, la estimulación lenta de 4 Hz del STN mejora el rendimiento en tareas cognitivas [58]. Una pregunta clave desconocida es si las oscilaciones theta que cuantificamos están relacionadas o sincronizadas con theta del hipocampo [27, 28, 29].

La estimulación antirrómica del STN evoca respuestas de latencia cortas en la corteza premotora, que es compatible con una vía de "hiperdirect" en los humanos [59]. Por lo tanto, hay al menos tres vías por las cuales la información del MTL podría alcanzar el SN: (1) a través de NA y PPTg; (2) a través de la ruta hiperdirect; y (3) a través del cuerpo estriado, que está interconectado con la mayor parte de la corteza frontal [60]. Esta rica inervación muy probablemente da lugar a la dependencia funcional de la SN y la corteza frontal como se observa usando BOLD-fMRI [61, 62]. Además, la actividad BOLD en la corteza frontal predice la codificación exitosa de nuevos recuerdos [63], una señal que se piensa que es un reflejo del papel de la corteza frontal (incluidas las áreas premotoras) para facilitar la codificación de información relevante para el objetivo y en la organización de múltiples piezas de información en una memoria individual [63]. Aquí, ahora mostramos un posible mecanismo por el cual dicha información podría influir en la fuerza de la codificación de la memoria al modular la actividad dopaminérgica de SN. Un experimento futuro clave será determinar si la actividad neuronal SN también está coordinada con las oscilaciones theta del hipocampo y cómo estas oscilaciones theta se relacionan con las oscilaciones theta corticales frontales medidas aquí.

AGRADECIMIENTOS

Agradecemos la buena disposición de nuestros pacientes para participar en este estudio. Agradecemos al personal de la sala de operaciones de Cedars-Sinai por su asistencia, a Robert Zelaya y Lori Scheinost por su apoyo técnico en neurofisiología, y a Jeffrey Wertheimer por la evaluación neuropsicológica de los pacientes. Agradecemos a Ralph Adolphs y a todos los miembros del Laboratorio Rutishauser por la discusión. Este estudio fue posible gracias a la financiación inicial de la Fundación Pfeiffer y, posteriormente, también recibió el apoyo de NIH NINDS (U01NS098961), un Premio NSF CAREER (BCS-1554105) y el Fondo de Donación McKnight para Neurociencias (todo para UR).

Contribuciones de autor

UR y JK diseñaron el experimento. JK, UR, KB y CPM realizaron experimentos. JK y UR realizaron análisis. Cirugía realizada de ANM y KB. MT proporcionó atención al paciente. JK, ANM y UR escribieron el documento. Todos los autores discutieron los resultados en todas las etapas del proyecto.

Declaración de intereses

Los autores declaran no tener conflictos de intereses.

Información suplementaria

Documento S1. Figuras S1 – S4 y Tabla S1