Uuendustundlikud dopamiinergilised neuronid inimese substantias Nigras Ennustavad deklaratiivse mälu moodustumise edu (2018)

Joonis 1

Ülesanne, käitumine ja salvestuspaigad

(A) Lisman-Grace mudeli lihtsustatud kokkuvõte.

(B) Ülesanne. Üles: näidisproovi ajal subjektidele esitatavad ekraanid. Alumine: iga ekraani kuvamise aeg.

(C) Käitumine. Kuvatakse kõigi istungite tunnustamise täpsus. Rohelised tulbad näitavad seansi, mille täpsus on juhuslik; kollased ribad näitavad seansse, mille salvestused paiknevad väljaspool SN-i.

(D ja E) Mikroelektroodide salvestuskohtade asukoht Talairachi ruumis Y = −16 (D) ja Y = −17.2 (E). Kontuurid tähistavad SN ja STN atlastest tuletatud piire [21]. Kontakt on värvitud punaselt, kui vähemalt üks mälu selektiivne neuron (vt. \ T SN Neuronid eristavad uudseid ja tuttavaid stiimuleid ja Rakutüübi analüüs) registreeriti sellel asukohal ja sinine, kui vastasel korral.

(F) kortikaalsete salvestiste asukoht. Näidatud on salvestatud ECoG kontaktide keskmine asukoht kuue salvestusseansi ajal, mille jaoks oli saadaval intraoperatiivne röntgenkuva (vt STARi meetodid). Vaata Joonis S2D üksikisikust. Näidatud rekonstrueeritud aju on malli aju [22].

Vaata suurt pilti | Vaadake Hi-Res pilti | Lae PowerPoint Slide

Esiletõstetud

• Inimese substants nigra (SN) neuronid on stimuleeritud uudsuse kaudu

• Mälu-selektiivsed neuronid on sisuliselt noptris dopaminergilised

• SN neuronite faasilukustus eesmise võnkumise jaoks ennustab mälu moodustumist

• Valideerib Lismani ja Grace'i VTA / SN-hipokampuse ahela mudeli ennustused inimestel

kokkuvõte

Teabe kodeerimist pikaajalisse deklaratiivsesse mällu hõlbustab dopamiin. See protsess sõltub hipokampuse uudsussignaalidest, kuid jääb teadmata, kuidas keskmise aju dopaminergilisi neuroneid moduleerib deklaratiivsel-mälupõhine teave. Salvestasime äratundmismälu ülesannet teostavate inimpatsientide individuaalsed substantia nigra (SN) neuronid ja ajukoorevälised potentsiaalid. Leidsime, et stiimuli uudsus moduleeris 25% SN-i neuronitest. Rakuvälise lainekuju kuju ja anatoomiline asukoht näitasid, et need mäluselektiivsed neuronid olid oletatavasti dopaminergilised. Mäluselektiivsete neuronite reaktsioonid ilmnesid 527 ms pärast stiimuli tekkimist, muutusid pärast ühte katset ja viitasid äratundmise täpsusele. SN-i neuronite faas lukustati frontaalse kortikaalse teeta-sageduse võnkumistega ja selle kooskõlastuse ulatus ennustas edukat mälu moodustumist. Need andmed näitavad, et inimese SN dopamiinergilisi neuroneid moduleerivad mälusignaalid ja need näitavad teabevoo progresseerumist hipokampuse-basaalganglionide-frontaalkoore silmuses mälu kodeerimiseks.

Sissejuhatus

Deklaratiivsete mälestuste moodustumine sõltub hipokampuse sünapside võimest kiiresti muuta oma tugevust pikaajalise võimendamise ja depressiooni kaudu [1]. Sünaptilise plastilisuse tugevus ja kestus sõltub rakuvälisest dopamiini tasemest [2, 3] neuromodulaator, mis vabaneb hipokampuses aksonaalsetest terminalidest, mis ulatuvad dopamiinergilistest neuronitest substra nigra (SN) ja ventral tegmental area (VTA) [4]. Hipokampuse deklaratiivsete mälude tugevust moduleerib dopamiini vabanemine: nii SN / VTA aktiveerimise ulatus [5, 6] ja dopamiini tasemed hipokampuses [2, 7] moduleerida kodeerimise edu. Kui loomad puutuvad kokku uue keskkonnaga, suurenevad dopamiini tasemed ja hõlbustavad pikaajalist potentseerumist hipokampuses. Selline täiustatud mälu uudsete keskkondade jaoks kaob, kui hipokampuse dopamiiniretseptorid on blokeeritud [8]. Kuigi need ja teised tähelepanekud viitavad dopamiini kriitilisele rollile, mida vabastavad SN / VTA neuronid deklaratiivses mälus [9, 10, 11], on selle vastuse reguleerimise aluseks olevad mehhanismid halvasti mõistetavad.

Uurides, kuidas SN / VTA dopamiinergilised neuronid annavad tasu ja tasu ootuste vigu [12, 13, 14] on avastanud mehhaanilise arusaamise SN / VTA rollist klassikalises konditsioneerimis- ja tugevdamisõppes [15]. Lisaks sellele reageerivad SN-neuronid inimestel ka harva esinevatele helidele paaritu-palliga paradigmas [16] ja kodeerige otsuste tulemusi [17]. Seevastu on vähe teada SN / VTA rollist deklaratiivsete mälestuste omandamisel. Kuigi SN dopaminergilised neuronid reageerivad konditsioneerimise ajal uutele stiimulitele [13, 18, 19, 20] ei ole deklaratiivsete mäluülesannete ajal SN-neuroneid salvestatud. Seetõttu jääb teadmata, kas SN neuronid eristavad tuttavaid uudsetest stiimulitest ja kas selline aktiveerimine on seotud mälu kodeerimisega.

On välja pakutud, et dopamiinergiline süsteem ja hipokampus moodustavad multisünaptilise ahela, mis algab hippokampuse uudsussignaaliga, mis ajutiselt ergutab dopamiinergilisi neuroneid SN / VTA-s, mis omakorda viib hippokampuse plastilisuse tugevdamiseni hipokampuse dopamiiniretseptorite aktiveerimise kaudu (Joonis 1A) [9, 23]. Kuigi esialgne hüpotees puudutab nii SN-d kui ka VTA-d, on meie keskendumine siin ainult SN-le ja seega piirdume alljärgneva arutelu SN-ga seotud prognoosidega. Samuti ei piira me arutelu dopamiinergiliste SN neuronitega, sest GABAergilised neuronid omakorda pärsivad dopamiinergilisi (DA) neuroneid [24], muutes nende vastuse hüpoteesi suhtes võrdselt oluliseks. Hippokampuse-SN / VTA loop-hüpotees [9, 23] teeb deklaratiivsete mälestuste osas kolm konkreetset ennustust: esiteks ennustab see, et deklaratiivsete mäluülesannete ajal moduleerib SN-neuronite aktiivsust stiimulite uudsus. Teiseks ennustab see, et see modulatsioon ilmneb stiimuli tekkimise suhtes kõigepealt hipokampuses, millele järgneb SN. Kolmandaks, kui see on deklaratiivse mälu seisukohalt asjakohane, peaks SN-i aktiivsus uute stiimulite ajal ennustama hilisema käitumise järgi hinnatud mälu moodustumise edukust või ebaõnnestumist. Siin testime neid kolme ennustust otse inimestel, registreerides üksikute SN neuronite aktiivsuse ja seostades nende aktiivsust käitumuslikult hinnatud mälu tugevusega.

Meie teemad tegid tunnustamismälu ülesande, mille jaoks me ja teised oleme kirjeldanud uudsuse signaalimise neuroneid inimese hipokampuses [25]. Mälu selektiivsete neuronite moduleerimine käimasolevate teeta võnkumiste poolt on mälu moodustumise edukuse või ebaõnnestumise prognoosimine [26]. Arvatakse, et dopamiin on selle ülesande täitmisel mälu moodustumise edukuse seisukohast oluline, tõstatades küsimuse, kas SN neuronite aktiivsus on lisaks koordineeritud käimasolevate teeta võnkumistega. Theta-sagedus ja muud madala sagedusega võnkumised on kriitilise tähtsusega kortikaalsete ja subkortikaalsete alade vahelise teabevoo koordineerimisel [27, 28, 29], sealhulgas SN / VTA, hipokampus ja ajukoor. Siiski ei ole teada, kas närviaktiivsuse koordineerimine SN neuronite ja ajukoorme vahel mängib rolli ka deklaratiivse mälu moodustamisel. Siin salvestasime samaaegselt SN-neuronite aktiivsuse koos koore välispotentsiaalidega eesmise lobe üle, et hinnata, kas SN-neuronite aktiivsus on kooskõlastatud kortikaalse aktiivsusega ja kas selline koordineerimine ennustab mälu moodustumise edukust.

Tulemused

Ülesanne ja käitumine

23i subjektid (28i sessioonid; vt Tabel S1) sügava aju stimuleerimise (DBS) seadme siirdamine subthalamic tuumas (STN) Parkinsoni tõve (PD) raviks või essentsiaalne treemor teostas pideva äratundmise mälu ülesande. Kaks salvestusseanssi jäeti välja, sest juhusliku taseme objektid tehti ja kolm seanssi jäeti välja, sest salvestused tehti väljaspool SN-i (vt Arvud 1D ja 1E). Seega jäid 23i sessioonid analüüsiks.

Objekte paluti vaadata piltide järjestust ja tuvastada iga pilt uudsena või tuttavaks (Joonis 1B). Katsealused vajutasid vastuste andmiseks kas nuppu „uus” või „vana” (katse keskel pöörati nupu identiteet ümber). Iga pilti esitati kuni kolm korda. Esimest ettekannet nimetatakse “romaaniks” ja ülejäänud kahte esitlust “tuttavaks”. Katsealused töötasid hästi, keskmise tuvastustäpsusega 82% (± 8%, ± SD; Joonis 1C). Samuti jätkasid õppeained õppimist, mida näitas teise tuttava ettekande märkimisväärne jõudluse tõus (87% ± 13%) võrreldes esimese (74% ± 12%, t [22] = 5.62, p = 0.0005, permutatsioon paaristatud t test). Analüüsiks kasutati ainult õigeid katseid, kui ei ole öeldud teisiti. Keskmine aeg küsimuseekraani ilmumise ja nupuvajutuse vahel oli 0.69 ± 0.99 s, reaktsiooniajas ei olnud olulist erinevust uudse (1.12 ± 1.06 s) ja tuttavate vastuste (1.05 ± 0.90 s, t [22] = 1.17, p) vahel = 0.26, permutatsiooniga seotud t test). Meie kasutatud kujutised kuulusid ühte kolmest erinevast visuaalsest kategooriast (loomad, maastikud ja puuviljad). Reaktsiooniajas visuaalse kategooria funktsioonina olulisi erinevusi ei olnud (ühesuunaline permutatsioon ANOVA: F [2,44] = 2, p = 0.13). Need käitumisandmed koos näitavad, et patsiendid täitsid ülesannet täpselt. Operatsioonieelne neuropsühholoogiline hindamine oli selle tähelepanekuga kooskõlas (vt Tabel S1).

Elektrofüsioloogia

Me tuvastasime 66i hästi eraldatud oletatavad üksikud neuronid, mis registreeriti SN-st. Arvud 1D ja 1E näitavad kõigi salvestuskohtade asukohti Talairachi ruumis stereotaktiliste koordinaatide põhjal (vt ka STARi meetodid ja Joonised S2E ja S2F). Neuronid eraldati kvantitatiivselt kvantitatiivselt, kasutades spike-sorteerimise kvaliteedi meetodeid (Joonis S1). Kogu käsikirjas kasutame mõisteid neuron, üksus ja rakk asendatavalt oletatava ühe neuroni tähistamiseks. Igast mikroelektroodist registreerisime ka välipotentsiaalid, kasutades madala impedantsiga elektroodi kontakti, mis asub 3 mm mikroelektroodi otsast (Joonis S2A). Lisaks salvestasime koore pinna (elektrokortikograafia [ECoG]) signaale, kasutades subduraalset ribadetaili, mis paiknes piki selja-parietaalset aju pinda, ulatudes keskse sulcusi ees ja taga (Joonised S2B – S2D). Me lokaliseerisime ECOG elektroodide ja nendega seotud kortikaalsete piirkondade positsiooni, kasutades intraoperatiivset kuvamist ja kesknärvisüsteemi stimulatsiooni (vt. STARi meetodid ja Joonised S2C ja S2D). Kõigi ECoG salvestiste keskmine asukoht on näidatud Joonis 1F.

SN Neuronid reageerivad visuaalsetele stiimulitele

Kõigepealt katsetasime, kas neuronid muutsid oma põlemiskiirust vastuseks kujutisele, kui kaalusid kõiki katseid koos, sõltumata uudsusest / tuttavusest (vt STARi meetodid). Leidsime, et 14/66 (21.2%, p = 0.002, võrreldes nulljaotusega; Joonis 2A) neuronitest muutis pildistamise kiirust vastusena (võrreldi akna 0–1.5 sekundi jagu stiimuli tekkele järgnenud hüppeid stiimuli tekkele eelnenud aknaga –0.5–0 s). Nendest "pildile reageerivatest" neuronitest viis viie suurendasid nende põlemissagedust võrreldes algtasemega (näide neuronist, mis on näidatud joonisel Joonis 2C) ja 9 vähendasid nende põlemiskiirust (näit Joonis 2D). Neuronid, mis suurendasid nende kiirust, reageerisid märgatavalt kiiremini kui need, mis vähendasid nende kiirust (224.8 ± 138.5 ms versus 426 ± 141.9 ms, t [12] = 2.58, p = 0.03, permutatud t-test; vt. Joonis 2B).

Paljudes inimese aju piirkondades eristavad neuronid visuaalsete kategooriate vahel [30]. Seetõttu küsisime järgmisena, kas SN-neuronite reaktsioon eristab piltide kolme erinevat visuaalset kategooriat (loomad, maastikud ja puuviljad). Me ei leidnud tõendeid SN-kategooria neuronite kohta: ühesuunaline permutatsioon ANOVA ei paljastanud märkimisväärset arvu visuaalsele kategooriale häälestatud neuroneid (N = 6, 9.1%, p = 0.16; Joonis 2A). Vastupidiselt ajaloolisele keskjoonele (MTL) [30], me ei leidnud SN-is visuaalset kategooria signaali.

SN Neuronid eristavad uudseid ja tuttavaid stiimuleid

Järgnevalt katsetasime, kas SN neuronid andsid märku, et stiimul on uudne (näidatud esimest korda) või tuttav (näidatud teisel või kolmandal korral). Siin viitavad sellised neuronid kui mälu selektiivsed (MS) neuronid [25]. Testisime, kas SN neuronite vastus näitas seda mustrit, võrreldes neuronite vastuseid pärast uute ja tuttavate katsete vahelist stimuleerimist. Kõigepealt keskendusime alagrupile, millel oli uudsete jaoks suurem treening, võrreldes tuttavate stiimulitega (vt STARi meetodid). Me tuvastasime sellised neuronid 11i (Arvud 3A – 3C; 16.6%, p = 0.002, võrreldes nulljaotusega; Vaata ka Joonis S3A). Me viidame sellele MS neuronite alamhulgale kui uudsuse neuronitele. See erinevus uudsete ja tuttavate stiimulite vahel oli juba ilmne, kui pilti nähti teist korda (Joonis 3D, keskmine). Vastus püsis, kuid ei tugevnenud sama pildi teise ja kolmanda esitluse võrdlemisel (t [10] = 1.36, p = 0.21, permuteeritud paaristatud t test; vt. Joonis 3D, eks). Lisaks ei sõltunud vastuse erinevus uudsete ja tuttavate stiimulite vahel sama pildi kahe järjestikuse esitamise vahelisest viivitusest (F [3,30] = 0.22, p = 0.88, ühesuunaline permutatsioon ANOVA; vt. Joonis 3E).

Järgmisena katsetasime, kas teised SN-i neuronid suurendavad vastupidi tuttavatele piltidele oma kiirust. Leidsime, et 6 neuronit (9%, p = 0.01, võrreldes nulljaotusega; vt ka Joonis S3B) näitas tuttavate jaoks märkimisväärset kasvu võrreldes uudsete piltidega. Sarnaselt uudsete neuronitega ei muutunud selliste "tuttavate" neuronite reaktsioon sama pildi teise ja kolmanda esitamise vahel veelgi (t [5] = 0.7, p = 0.06; Joonis 3D) ja seda ei moduleeritud sama pildi järjestikuste esitamiste vahelise viivituse pikkusega (F [3,15] = 2.12, p = 0.14; Joonis 3E). Üheskoos näitasid need andmed, et märkimisväärse osa SN neuronite (16.6% ja 9.0%) süütamise kiirused; Joonis 3A) moduleeriti kujutise uudsuse või tuttavusega deklaratiivses mäluülesandes. Oluline on see, et see vastuse muutus oli nähtav pärast ühte õppekatset (Joonis 3D) nii uudsuse kui ka tuttavate neuronite jaoks.

Viidame 17i uudsuse ja tundlikkuse neuronitele koos MS neuronitena (Joonis 3A). 4 MS neuronid kvalifitseeruvad ka kujutistele reageerivateks neuroniteks (st nad näitasid kõigis üheskoos uuritud uuringutes muutusi põletamise kiiruses; Joonis 2). Selle väikese kattuvuse põhjuseks on vastuse puudumine mitte-eelistatud stiimulite kategooriale. Selle näitamiseks võrdlesime ainult uudsete või tuttavate katsete (sõltuvalt uuringu tüübist, mille suhtes neuron oli tundlik) tulistamissagedust algtaseme tulega. See näitas, et MS-rakkude pildistamise kiirus oli pildi esitamise ajal oluliselt suurem (0–1.5 s, 7.23 ± 17.9 Hz) võrreldes algtasemega (–0.5–0 s, 6.2 ± 20.9 Hz, t [16] = 1.38, p = 0.042 , permutatud paaristatud t-test), kuid ainult nende eelistatud uuringutüübi jaoks (uudne või tuttav; pange tähele, et seda ei tehta valiku alusel, sest MS neuronite valimisel ei võeta arvesse algväärtuse kiirust).

Me tegime täiendavaid kontrollanalüüse, et kontrollida, kas see mälusignaal ei ole tingitud muudest teguritest, nagu näiteks elektroodide triiv või aeglane põlemiskiiruse muutus. Esiteks kontrollisime, et baasperioodi jooksul ei esinenud sarnast erinevust: ei uudsuse ega tuttavusega MS neuronid näitasid sellist erinevust (Joonis 3D, vasakul; ei ole oluliselt erinevad võrreldes 0-ga uudsete neuronite korral [t [10] = 0.07, p = 0.94] ja tuttavate neuronite puhul [t [5] = 0.58; p = 0.54]). Samuti testisime, kui palju MS neuroneid valitakse, kui valimiseks kasutaksime pigem stiimulijärgset perioodi kui algperioodi (−0.5–0 s). See analüüs näitas 1 ühikust ainult 1.5 (66%) olulise erinevusega uudsete ja tuttavate piltide vahel. Lõpuks kasutasime segamõju regressioonimudelit tegurite kindlakstegemiseks, mis selgitavad varieeruvust MS neuronite vallandamiskiiruses. Ennustajatena kasutasime piltide tundmist ja proovinumbrit (juhusliku efektina kasutati neuroniklastri ID-d). See analüüs näitas, et pildi tundmise regressor oli märkimisväärne ka pärast uuringu numbri mõjude arvestamist ja oli mõlema MS neuronitüübi puhul palju tugevam kui uuringu numbri regressor (uudsed neuronid: t [864] = 8.95, p <1e − 30 uute puhul) / vana regressor versus t [864] = 1.67; p = 0.09 proovinumbri regressori jaoks; tuttavad neuronid: t [501] = 7.24, p <1e − 12 uue / vana regressori suhtes versus t [501] = 3.67, p = 0.0002 proovinumbri regressori jaoks). Lõpuks pange tähele, et kogu katse jooksul segasime juhuslikult uudseid ja tuttavaid stiimuleid. Need kontrollanalüüsid kinnitavad koos, et vastuste erinevust ei saa seostada elektroodide triivimisega.

SN MS neuronid ennustavad käitumist

Järgmisena uurisime, kas MS neuronite reaktsioon (testitud eraldi uudsust ja tuttavust eelistavate neuronite suhtes) oli seotud mäluga, hinnates, kas nende vastus varieerus subjekti käitumisega. Täpsemalt võrdlesime närvivastuseid tuttavate stiimulitega (nendega, mida on varem vähemalt korra näidatud), mida patsiendid õigesti mäletasid (vastus “vana”), neile, kelle nad ekslikult unustasid (vastus “uus”). Käitumuslikult näitasid patsiendid häid tulemusi: neile jäi meelde (tõeline positiivne määr) 74% piltidest esimese korduse ajal („tuttav 1“) ja 87% pärast teist kordust („tuttav 2“). Leidsime, et uudsete rakkude reaktsioon nõrgenes märkimisväärselt katsete ajal, kus tuttavaid pilte hinnati ekslikult uudseteks, võrreldes sellega, kui need hinnati õigesti tuttavateks, valesti tulistamissageduse erinevus oli 0.36 ± 0.36 Hz ja vale puhul 0.60 ± 0.24 Hz. õigete katsete jaoks (vt Joonis 3F; t [11] = 2.72, p = 0.02, permuteeritud paaristatud t-test; kasutatud mõõdik oli erinevus pildistamise kiiruse vahel, kui pilt oli uudne ja tuttav, normaliseerides pildi algtaseme järgi). Selle võrdluse jaoks jätsime välja katsed, mille puhul romaani esialgne esitus oli vale (valepositiivne), seega võis täheldatud erinevust seostada ainult unustatud piltidega (valenegatiividega). Ehkki reaktsioon unustatud tuttavatele stiimulitele oli väiksem, erines siiski märkimisväärselt nullist (Joonis 3F; t [11] = 3.98, p = 0.002, korratud t-test). See analüüs näitab koos, et uudsete neuronite reaktsioon näitas, kas tuttav stiimul jääb meelde või unustatakse. Neuronite puhul, mis suurendavad oma kiirust (n = 6) tuttavate piltideni, oli see käitumise-neuronaalse aktiivsuse korrelatsioon kvantitatiivselt sarnane, kuid mitte märkimisväärne (Joonis 3F; t [5] = 2.31, p = 0.056).

Vastuse latentsus

Kui kiiresti pärast stimuleerimist algas MS SN neuronite vastus uudsete ja tuttavate kujutiste vahel? Sellele küsimusele vastamiseks hindasime järgmise ajahetke, mil vastused erinesid uudsete ja tuttavate piltide vahel. Võrdsime spike rongide kumulatiivset summat, meetodit, mis annab hinnangu suure täpsusega neuroni diferentsiaalse latentsuse kohta [31]. Leidsime, et keskmine erinevus latentsus oli pärast pildi ilmumist 527 ms (Joonis 3G). Võrdlesime seda latentsust MS-s neuronite latentsusega (n = 122), mis on uuesti kodeeritud MTL-is sarnase uue / vana tuvastamisülesande ajal teises patsiendipopulatsioonis [32, 33]. MTL-i MS-neuronite keskmine diferentsiaal latentsus oli 311 ms, mis oli SN-ga võrreldes oluliselt kiirem (p = 0.013, hinnatud empiiriliselt hinnatud nulljaotuse põhjal, mille pindala märgised määrati juhuslikult ümber). See tulemus oli tõene ka siis, kui mõelda MS neuronitele, mis suurendasid nende vallandumissagedust uudsuse ja tuttavate stiimulite jaoks eraldi (vastavalt p = 0.002 ja p = 0.002, neuronid, võrreldes n = 64 uudsuse ja n = 58 tuttavate neuronitega MTL-is). See vastuste järjekord on kooskõlas hipokampuse ja VTA / SNi vastastikmõju Lismani ja Grace'i mudeliga [9].

Rakutüübi analüüs

SN sisaldab kahte peamist neuronitüüpi: GABAergilised neuronid ja dopamiinergilised neuronid, mis kujutavad endast kaugemate sihtmärkide hulka, sealhulgas striatum, amygdala ja hipokampus [4, 34, 35, 36]. Ekstratsellulaarsete salvestiste abil võib sageli eristada rakutüüpe, mis põhinevad ekstratsellulaarse naastu lainekuju ja keskmise põlemiskiiruse kombinatsioonil [37]. Eelkõige on SN-is teada, et dopamiinergilistel neuronitel on laiemad lainekuju ja madalamad põlemiskiirused võrreldes GABAergiliste neuronitega [38, 39], mille tulemuseks on lainekuju laiuse bimodaalne jaotus kõigi neuronite vahel. Leidsime, et kõigi registreeritud neuronite (N = 66) korral oli piigilaiuste jaotus kahesuunaline (Hartigani langusstatistika: 0.0717, p = 0.006 [40]; vaata Arvud 3H ja 3I). Järgnevalt uurisime, kas MS neuronid olid eelistatavalt teatud tüüpi rakud. Leidsime, et MS neuroneid iseloomustas keskmiselt pikem lainekuju võrreldes MS-ga mitteseotud neuronitega (1.15 ± 0.23 ms versus 0.96 ± 0.32 ms; lainekuju pikkust mõõdeti kahe positiivse piigi vahel kulunud ajana [14] lainekujust; t [65] = 2.65, p = 0.012, permutatsiooni t test; Arvud 3H ja 3I). Lisaks sellele vastasid MS neuronid varasema tööga kehtestatud DA neuronite kriteeriumidele: 15/17 MS neuronite lainekuju oli pikem kui 0.8 ms ja tulesagedus oli madalam kui 15 Hz [14, 41]. Samuti leiti, et registreerimiskohad, kus tuvastati MS neuronid, olid peamiselt SN dorsaalsetes osades (Arvud 1D ja 1E). Need tulemused on kooskõlas pars compacta asukoha, kus enamik dopamiinergilisi neuroneid asuvad [42, 43]. Need analüüsid toetavad koos seisukohta, et meie tuvastatud MS neuronid olid oletatavasti dopaminergilised.

SN-Cortexi interaktsioonid

Kas SN-i neuronite aktiivsus oli seotud basaalganglioni ja / või koore pinnaga salvestatud põllupotentsiaalse aktiivsusega? Me vastame sellele küsimusele vastuseks väljalülituste koosmõju, kasutades spike väli sidusust (SFC). Esiteks oli SN neuronite vaheline SFC ja basaalganglionis (STN) salvestatud põllupotentsiaal oluliselt suurem kui teeta-sagedusribas (Joonis 4A, vasak paneel; märkimisväärne p <0.05 juures 2–5 Hz juures kõigi N = 56 neuronite puhul, millel on piisavalt piike). Pange tähele, et siin registreeriti välja potentsiaal kõige tõenäolisemalt STN-lt, mitte SN-ilt, kuna salvestuskontakt oli 3 mm üle mikroelektroodi otsa (vt. STARi meetodid ja Joonis S2A). Teiseks, SN neuronite aktiivsus kooskõlastati ka kortikaalse välja potentsiaalidega: SN neuronid eelistasid ajukoore pinnalt salvestatud ECoG signaalide teeta- ja alfa-sagedusriba teatud faasides rohkem tulistada (SFC erines 6–12 Hz juures oluliselt sagedusriba, N = 61, p <0.05; Joonis 4A, parem paneel; vaata statistikat; Vaata ka Joonis S4 kõigi elektroodide jaoks). See kehtis ainult ühe paari ECoG-kontaktide kohta, mis asetsesid keskse sulcuse ees (märgistatud kui +2; muud kontaktid ei olnud olulised; vt. Joonis S4). +2 ECoG kontakti asusid Brodmanni piirkonnas 6 (premotoorne ajukoor) ülemisel otsmikul. See leid viitab sellele, et SN neuronaalne aktiivsus on funktsionaalselt ühendatud otsmikusagara selle piirkonnaga (vt Arutelu). Järgnevalt kontrollisime, kas see funktsionaalne ühendus oli käitumuslikult oluline, võrreldes selle tugevust uute uuringute vahel, mida hiljem mäletati uudsete uuringutega, mis hiljem unustati.

Varasemate uuringute ja mudelite prognooside põhjal [26], püstitasime hüpoteesi, et uute väljade kodeerimisel ilmnenud teravuse välja sidususe ulatus ennustab, kas subjektid kodeerivad edukalt uut mälu või mitte. Selle hüpoteesi kontrollimiseks võrdlesime uudsete piltide vaatamise ajal SFC-d hiljem õigesti meelde jäänud katsete ja hiljem unustatud (st uudsetena määratletud) katsete vahel. See erinevuse tõttu mälu võrdlus näitas, et hiljem meelde jäänud piltidega kaasnes kodeerimise ajal kesksulki ees mõõdetud ECoG-de teeta sagedusvahemikus kõrgem SFC (N = 58 neuronit, 3–9 Hz, p <0.05; Joonis 4B, parem paneel; statistikat vaata legendist). Pange tähele, et see arvutus hõlmab ainult katseid, mille käigus pilti nähti esmakordselt (romaan) ja katsealune oli õigesti märgistatud kui uus. Seetõttu oli vastus alati sama (“uus”), välistades võimaluse, et see erinevus tulenes erinevustest mootori planeerimisel. Sarnaselt kõigi katsete SFC-ga oli see erinevus oluline ainult välimiste potentsiaalide korral, mis registreeriti premotoorse ajukoores asuva eesmise +2 kontakti (keskne sulcus +2; Joonis 4B; Arvud 4C ja 4D näitavad näiteid neuroni SFC ja spike vallandunud keskmise kohta. Me ei täheldanud sarnast seost basaalganglionide (STN; Joonis 4B, vasak paneel; kõik p> 0.05). Kontrollina võrdlesime ka kahe tingimuse vahel ECoG võimsust, kuid olulisi erinevusi ei leitud (Joonis 4E; kõik p> 0.05). Koos näitab see, et SN-i neuronaalse aktiivsuse ja premotoorse korteksist registreeritud frontaalse kortikaalse välja potentsiaalse aktiivsuse vahelise pikamaa SFC ulatus ennustas edukat mälu moodustumist.

Kuidas oleks võimalik saavutada selline pikamaa- / välikoordineerimine? Sellele küsimusele vastamiseks viisime järgmisena läbi faaside koherentsianalüüsi basaalganglionides (STN) olevate välipotentsiaalide salvestiste ja ajukoorest saadud ECoG-salvestiste vahel, kui patsiendid vaatasid uudseid pilte (0–1.5 s võrreldes stiimuli tekkega; vt STARi meetodid). See analüüs näitas, et uute mälestuste edukas kodeerimine oli seotud oluliselt suurema faaside koherentsusega teeta sagedusvahemikus (5–10 Hz; Joonis 4F; p <0.05; statistikat vaata legendist). Sarnaselt SFC leiuga oli see efekt täheldatav ainult keskmisel sulcus +2 elektroodil (Joonis 4G). Tsentraalsest sulcus +2 elektroodist registreeritud ECoG signaalide võimsus näitas silmatorkavat beeta-riba võimsuse vähenemist alates umbes 500 ms pärast stiimuli tekkimist, mis oli tõenäoliselt seotud liikumise ettevalmistamisega (Joonis 4H). Sellele beeta vähenemisele eelnes teeta sageduse suurenemine (Joonis 4H), mis algas vahetult pärast stimulatsiooni algust. See muster näitab, et kujutise töötlemine suurendab teeta võnkumiste võimsust eesmise ajukoores, mis annab potentsiaalse mehhanismi, mille abil SN neuronid võivad moduleerida nende aktiivsuse ja frontaalse koore-teeta koordineerimise ulatust. Siin näitame, et sellise faasilukustuse ulatus on ennustav mälukodeerimise edule, mis viitab sellele, et teeta sagedusvahemiku võnkumised koordineerivad mälu kodeerimise ajal informatsiooni ülekandmist piirkondade vahel.

Arutelu

Leidsime, et üksikute neuronite aktiivsus inimese substraadi nigras eristab uudseid ja tuttavaid pilte hippokampuse sõltuvast deklaratiivsest mälust. Lisaks leidsime, et eesnäärme theta sagedusega võnkumiste SN-i neuronite aktiivsuse koordineerimise määr ennustas eduka mälu moodustumist. Kuigi eelmine töö näitab, et inimese SN-i neuronid reageerivad tasu ennustusvigadele [14] ja harvaesinevad helid paaritu palli paradigmas [16], on meie andmed meie teada esimene uuring, mis kirjeldab SN-i neuronaalset aktiivsust inimeste deklaratiivse mälu moodustumise ajal.

Kirjeldatud mälu selektiivsete rakkude elektrofüsioloogilised omadused näitavad, et need rakud on kõige tõenäolisemalt dopaminergilised. See järeldus tugineb kahele andmeliigile: nende lainekujude laiusele ja anatoomilisele asukohale. Dopamiinergilistel neuronitel on märkimisväärselt laiemad rakuvälised lainekuju võrreldes GABAergiliste neuronitega, mis asuvad ka SN-is [38, 39, 44]. Samuti, kuigi kogu SN-s eksisteerivad dopamiinergilised neuronid, asub enamus SN pars compacta alampiirkonnas [42, 43]. Seetõttu peaks enamik dopamiinergilisi neuroneid paiknema SN dorsaalses-mediaalses osas, mis on piirkond, kus leidsime enamiku MS neuronitest. Üheskoos on need kriteeriumid demonstreerinud usaldusväärselt dopamiinergiliste ja GABAergiliste neuronite eraldamist SN-is, mis põhinevad ainult elektrofüsioloogilistel omadustel [38, 39, 44, 45, 46]. Selle väite lõplik kinnitamine nõuab kas histoloogilist analüüsi [47] või geneetiline sihtimine [38]. Siin viidatakse nendele neuronitele kui dopamiinergilistele, et näidata, et see järeldus põhineb ainult rakuvälistel salvestustel.

Teine kaalutlus on käimasoleva neurodegeneratsiooni mõju meie tulemustele. Enamikul uuritavatest oli PD ja seetõttu kannatas SN-is dopaminergiliste rakkude märkimisväärne kaotus. Kuid meie salvestised pääsesid anatoomilisse piirkonda, kus piisav dopaminergiliste neuronite populatsioon on endiselt funktsionaalne ka PD korral. Dopaminergiline kadu PD-s areneb ebaühtlaselt [48, 49], mis on suunatud mõnele piirkonnale rohkem kui teised. Post-mortem koe analüüsid PD patsientidel näitavad tavaliselt suurt dopamiinergiliste neuronite kadu SN kaudses osas, kusjuures umbes 90% rakkudest on kadunud. Seevastu rakkude kadu rohkemates seljaosades on mõõdukam (50% või vähem) määral, mis on võrreldav normaalse vananemisega täheldatava tasemega [49]. Tõepoolest, mitmed uuringud on õnnestunud registreerida oletatavatest dopamiinergilistest neuronitest PD-ga patsientidel, kellel on STN DBS operatsioon [14, 41]. STN-i kirurgilise sihtmärgiga on mõistlik eeldada, et SN-salvestused paiknevad peamiselt SN-i seljapiirkonnas. Seda eeldust kinnitas meie elektroodide positsioonide analüüs, mis näitas enamiku SN-i seljaosas asuvaid salvestusi, kus eeldatakse, et haigusmõju on suhteliselt väike [49]. Siiski ei ole teada, kas PD oleks võinud mõjutada allesjäänud DA neuronite lainekuju. Kuigi me ei tuvastanud haiguse tõsiduse ja lainekuju kestuse korrelatsiooni (vt. \ T STARi meetodid), jääb see küsimus lahtiseks. Lõpuks, meie uuringusse kaasatud patsiendid olid tunduvalt varasemates PD etappides kui post mortem analüüsis.48, 49], säilitades seega dopamiinergiliste rakkude suurema tiheduse SN dorsaalsetes piirkondades.

On välja pakutud, et hipokampuse mäluprotsesside dopamiinergilise modulatsiooni roll on suurendada sünaptilist plastilisust oluliste sündmuste puhul, nagu need, mis on rahuldust pakkuvad, vastavuses subjekti eesmärkidega või mis meelitavad tähelepanu [9, 23]. Selle signaali kavandatud suund SN / VTA-le jõudmiseks on läbi närimiskummide (NA) ja pedunculopontine tegmental nucleus (PPTg) afferentide, mis on mõlemad motivatsiooni- ja tähelepanu protsesside vahendamise struktuurid [50, 51]. Nii NA kui PPTg omakorda saavad sisendit prefrontaalsest ajukoorest (PFC) ja hipokampusest, mis võimaldab neil integreerida signaale praeguste eesmärkide ja stiimuli uudsuse kohta [23, 50, 51]. On oletatud, et hipokampuse uudsussignaalid põhjustavad selle multisünaptilise raja kaudu dopamiini vabanemist hipokampuses [9, 23]. Siinkohal tuvastasime oletatavad dopamiinergilised neuronid SN-s, mis on selle hüpoteesiga kooskõlas, sest nad reageerivad põlemiskiiruse suurenemisele uutele stiimulitele. Huvitaval kombel tuvastasime lisaks uudsuse neuronitele ka väiksema hulga oletatavate dopamiinergiliste neuronite rühma, mis reageerisid põlemiskiiruse suurenemisele tuttavatele stiimulitele. Selle neuronite rühma vastusomadused olid muidu sarnased uudsete neuronitega (Arvud 3D, 3E ja 3H), välja arvatud see, et need ei näidanud oluliselt, kas tuttav stiimul jääb meelde või unustatakse (kuid pange tähele, et see on tõenäoliselt tingitud statistilise jõu puudumisest). Ehkki Lismani ja Grace'i teoreetiline mudel ei ennusta neid neuroneid otseselt, on tõenäoline, et neil on oma roll ka õppimisel. Näiteks võivad DA erinevad kontsentratsioonid põhjustada kas sünaptilist depressiooni või tugevnemist [52] ja DA tase võib kontrollida pikaajalist potentseerumist (LTP) / pikaajalist depressiooni (LTD) künnist [53]. See viitab sellele, et neuronid, mis suurendavad tuttavate stiimulite DA taset, võivad osaleda selle homöostaasi säilitamises. Lisaks on erinevat tüüpi dopamiiniretseptoritel erinev tundlikkus ja aktiveerumisläve ning need vahendavad plastilisuse erinevaid aspekte, sealhulgas kodeerimine versus mälestuste konsolideerimine [54, 55]. Üheskoos toetab see kirjandus koos meie leidudega hüpoteesi, et tuttav neuronitel on roll plastilisuse mehhanismides, mis aitavad tugevdada juba kodeeritud mälestusi. Selle hüpoteesi otseseks testimiseks on vaja tulevast tööd.

SN-vastuste latentsus oli kooskõlas ka Lismani ja Grace'i mudeliga, nimelt ilmnesid SN-i vastused MTL-is täheldatutega võrreldes oluliselt hiljem [33]. Siin leidsime, et SN-vastused olid kõigepealt nähtavad 527 ms pärast stiimuli tekkimist, aeg, mis oli suurem kui MTL-is täheldatud 311 ms intervall [32]. Võrdluseks on see, et see pärineb kahest erinevast patsiendipopulatsioonist (vastavalt PD ja epilepsia). Üheskoos toetavad meie tulemused ideed, et SN-s täheldatud stiimuli uudsuse teave pärineb MTL-ist. Oluline on see, et SN-rakkude moduleerimise ulatus osutab sellele, kas subjekt tunneb hästi tuttavat stiimulit. See tulemus näitab, et SN-rakkude vastus oli meie subjektide poolt deklaratiivse mälu ülesande jaoks käitumuslikult oluline. See leid on kooskõlas ka inimese uuringutega, mis näitavad, et SN fMRI-vere-hapniku tasemest sõltuv (BOLD) aktiivsus ennustab edukat mälu moodustumist [5, 6]. Siiski jääb teadmata, milline on seos SN-i erinevate rakutüüpide aktiivsuse ja BOLD-signaali vahel (kuid vaata [56]). Seevastu tuvastasime siin spetsiifilised SN-rakutüübid elektrofüsioloogiliselt ja näitasime, et see on oletatavate DA-neuronite faasiline aktiivsus varsti pärast stimulatsiooni algust, mis ennustab mälu moodustumist.

Me täheldasime, et SN neuronite aktiivsus oli süstemaatiliselt seotud teeta võnkumiste faasiga eesmises ajukoores (mõõdetuna premotoorse ajukoorega). See koordineerimine oli käitumuslikult oluline, sest faasilukustuse ulatus oli ennustav mälu moodustumise edule. Arvatakse, et theta sagedusvahemiku võnkumised koordineerivad informatsiooni liikumist MTLi, basaalganglioni ja eesmise ajukoore vahel [27, 28, 29]. Siin näitame nüüd, et inimestel on SN neuronaalne põletamine seotud kortikaalsete teeta-sageduste võnkumistega ja et selline koordineerimine on mälu moodustumise seisukohalt käitumuslikult oluline. Teta sünkroniseerimise tähtsus basaalganglionide ja eesmise ajukoorme vahel on kindlaks tehtud kognitiivseid ülesandeid täitvate inimeste patsientide varasemate salvestustega [57, 58]. Huvitav on see, et STN-i aeglane 4 Hz stimuleerimine parandab kognitiivsete ülesannete täitmist [58]. Tundmatu küsimus on see, kas teeta-võnkumised, mida me kvantifitseerime, on seotud või sünkroniseeritud hippokampuse teeta [27, 28, 29].

STN-i antidromiline stimulatsioon kutsub esile lühiajalised vastused premotorkoores, mis on ühilduv “hüperdirect” rajaga inimestel [59]. Seega on MTList pärinev informatsioon jõudnud SN-i (1) läbi NA ja PPTg kaudu vähemalt kolme rada; (2) hüperdirecti kaudu; ja (3) läbi striatumi, mis on ühendatud enamiku eesmise ajukoorega [60]. See rikas innervatsioon põhjustab tõenäoliselt SN ja frontaalse koore funktsionaalse sõltuvuse, mida täheldatakse BOLD-fMRI abil [61, 62]. Samuti ennustab BOLD aktiivsus eesmise ajukoore puhul uute mälestuste edukat kodeerimist [63], signaali, mis peegeldab eesmise ajukoorme (sh premotor-piirkondade) rolli eesmärgipärase teabe kodeerimise hõlbustamisel ja mitmete teabeühikute organiseerimisel individuaalsesse mällu [63]. Siin näitame nüüd võimalikku mehhanismi, mille abil selline teave võib dopaminergilise SN-i aktiivsuse moduleerimise kaudu mõjutada mälu kodeerimise tugevust. Peamiseks tulevaseks eksperimendiks on välja selgitada, kas SN neuronaalne aktiivsus on kooskõlastatud ka hipokampuse teeta võnkumistega ja kuidas need teeta võnked on seotud siin mõõdetud frontaalse kortikaalse teeta võnkumistega.

Tunnustused

Tunnustame tänulikult meie patsientide valmisolekut selles uuringus osaleda. Täname Cedars-Sinai operatsioonitöötajaid abi eest, Robert Zelaya ja Lori Scheinost tehnilise neurofüsioloogilise toe eest ja Jeffrey Wertheimeri patsientide neuropsühholoogiliseks hindamiseks. Täname Ralph Adolphsi ja kõiki Rutishauseri laboratooriumi liikmeid arutamiseks. Selle uuringu tegi võimalikuks Pfeifferi fondist pärinev külvieelne rahastamine ning seda toetasid hiljem ka NIH NINDS (U01NS098961), NSF CAREER auhind (BCS-1554105) ja McKnight Neuroteaduse sihtfond (kõik UR-ile).

Autori panused

UR ja JK kavandasid katse. JK, UR, KB ja CPM viisid läbi katseid. JK ja UR tegid analüüsi. ANM ja KB tegid operatsiooni. MT andis patsientidele ravi. JK, ANM ja UR kirjutasid paberi. Kõik autorid arutasid tulemusi projekti kõigis etappides.

Huvide deklaratsioon

Autorid ei kuulu konkureerivate huvide hulka.

Lisateave

Dokument S1. Joonised S1 – S4 ja tabel S1