인간 충동 Nigra에있는 참신 민감성 도파민 성 뉴런은 선언적 기억 형성 (2018)의 성공을 예측합니다.

그림 1

작업, 동작 및 기록 위치

(A) Lisman-Grace 모델의 단순화 된 요약.

(B) 임무. 위 : 예제 시험 중 대상에게 제공되는 화면. 하단 : 각 화면이 표시된 시간입니다.

(C) 행동. 순위가 매겨진 모든 세션의 인식 정확도가 표시됩니다. 녹색 막대는 기회가 정확할 때 세션을 나타냅니다. 노란색 막대는 SN 외부에 기록 된 녹화 세션을 나타냅니다.

(D 및 E) Y = -16 (D) 및 Y = -17.2 (E)에서 Talairach 공간에서 미세 전극 기록 사이트의 위치. 윤곽선은 SN 및 STN의 아틀라스 파생 경계를 나타냅니다.21]. 하나 이상의 메모리 선택적 뉴런 인 경우 컨택은 빨간색으로 표시됩니다 (참조 SN 뉴런은 소설 자극과 친숙한 자극을 구별합니다 및 세포 유형 분석)이 (가)이 위치에 기록되었고 그렇지 않으면 파란색입니다.

(F) 대뇌 피질의 기록 위치. 수술 중 X- 선 이미지를 사용할 수있는 6 개의 기록 세션에서 기록 된 ECoG 접점의 중앙 위치가 표시됩니다 (참조 스타 방법). 만나다 그림 S2개별 과목의 예는 D입니다. 재구성 된 뇌는 주형 뇌입니다.22].

큰 이미지보기 | 고해상도 이미지보기 | PowerPoint 슬라이드 다운로드

하이라이트

• 인간 체 nigra (SN) 뉴런은 자극 참신에 의해 조절됩니다

실질 nigra의 기억 선택 뉴런은 추정 적으로 dopaminergic입니다

• 전면 진동에 SN 뉴런의 위상 잠금은 메모리 형성을 예측합니다

인간에서리스 만과 그레이스의 VTA / SN- 해마 루프 모델에 대한 예측을 검증

요약

장기 선언적 기억으로 정보를 인코딩하는 것은 도파민에 의해 촉진됩니다. 이 과정은 해마 참신 신호에 의존하지만, 중뇌 도파민 성 뉴런이 선언적 기억 기반 정보에 의해 어떻게 조절되는지는 아직 알려지지 않았습니다. 우리는 인식 기억 작업을 수행하는 인간 환자에서 개별 흑색질 (SN) 뉴런과 피질 필드 전위를 기록했습니다. 우리는 SN 뉴런의 25 %가 자극 신규성에 의해 조절된다는 것을 발견했습니다. 세포 외 파형 모양과 해부학 적 위치는 이러한 기억 선택성 뉴런이 추정 적으로 도파민 성임을 나타냈다. 기억 선택적 뉴런의 반응은 자극이 시작된 후 527 ms에 나타 났고, 단일 시험 후 변화했으며, 인식 정확도를 나타냅니다. SN 뉴런 단계는 전두엽 피질 세타 주파수 진동에 고정되어 있으며,이 조정 범위는 성공적인 기억 형성을 예측했습니다. 이러한 데이터는 인간 SN의 도파민 성 뉴런이 메모리 신호에 의해 변조되고 메모리 인코딩을위한 해마-기저 신경절-전두엽 피질 루프에서 정보 흐름의 진행을 보여줍니다.

개요

선언적 기억의 형성은 해마 시냅스가 장기 강화 및 우울증을 통해 힘을 빠르게 변화시키는 능력에 의존한다.1]. 시냅스 가소성의 강도와 지속 시간은 세포 외 도파민 수준에 달려있다.2, 3], 해면체에서 해면체로 방출되는 신경 조절제 (substantia nigra, SN) 및 복부 Tegmental Area (VTA)에서 도파민 성 뉴런으로부터 돌출하는 축삭 말단으로부터 방출된다.4]. 해마 선언적 기억의 강도는 도파민 방출에 의해 조절된다 : SN / VTA 활성화 정도 [5, 6] 및 해마 내 도파민 수준 [2, 7] 인코딩 성공을 변조합니다. 동물이 새로운 환경에 노출되면 도파민 수치가 상승하여 해마에서 장기 강화를 촉진합니다. 그러나 새로운 환경에 대한이 강화 된 기억은 해마 도파민 수용체가 차단 될 때 소실된다 [8]. 비록 이것들과 다른 관측들이 선언적 기억에서 SN / VTA 뉴런에 의해 방출 된 도파민에 대한 중요한 역할을 제안하지만 [9, 10, 11],이 반응을 조절하는 기본 메커니즘은 잘 이해되지 않았다.

SN / VTA dopaminergic neuron 신호 보상 및 기대 오차 보상 방법에 대한 연구 [12, 13, 14]는 고전적인 조절 및 강화 학습에서 SN / VTA의 역할에 대한 기계적인 이해를 보여 주었다.15]. 또한 인간에서 SN 뉴런은 홀수 볼 패러다임에서 드문 소리에 반응합니다.16] 및 의사 결정 결과를 인코딩합니다.17]. 대조적으로, 선언적 메모리의 획득에서 SN / VTA의 역할에 대해서는 알려진 바가 거의 없다. SN dopaminergic 뉴런은 조절하는 동안 새로운 자극에 반응하지만 [13, 18, 19, 20], 선언적 메모리 작업 중에 SN 뉴런에 대한 기록은 없습니다. 그러므로 SN 뉴런이 새로운 자극과 친숙하게 구별되는지 여부와 그러한 활성화가 메모리 인코딩 성공과 관련이 있는지 여부는 여전히 알려지지 않았다.

도파민 시스템과 해마는 SN / VTA에서 도파민 뉴런을 일시적으로 자극하는 해마 진기 신호로 시작하는 다중 시냅스 루프를 형성하며, 이는 결국 해마 도파민 수용체의 활성화를 통해 해마 가소성을 강화시키는 것으로 제안되었습니다.그림 1A) [9, 23]. 원래의 가설은 SN과 VTA에 관한 것이지만 여기서는 SN에만 중점을 두므로 다음 논의를 SN과 관련된 예측으로 제한합니다. 또한 GABAergic 뉴런이 dopaminergic (DA) 뉴런을 억제하기 때문에 토론을 dopaminergic SN 뉴런으로 제한하지 않습니다.24], 그들의 반응이 가설과 똑같이 관련됨. 해마 -SN / VTA 루프 가설 [9, 23]는 선언적 기억과 관련하여 세 가지 구체적인 예측을합니다. 첫째, SN 뉴런의 활동이 선언적 기억 작업 동안 자극 참신에 의해 변조된다는 것을 예측합니다. 둘째, 자극 발병과 관련하여이 조절이 처음에는 해마에서 나타나고이어서 SN이 나타날 것으로 예측합니다. 셋째, 선언적 기억과 관련이 있다면, 새로운 자극 동안의 SN 활동은 이후 행동에 의해 평가 된 기억 형성의 성공 또는 실패를 예측해야합니다. 여기, 우리는 개별 SN 뉴런의 활동을 기록하고 그들의 활동을 행동 적으로 평가 된 기억 강도와 관련시킴으로써 인간에서 직접 이러한 세 가지 예측을 테스트합니다.

우리의 과목은 우리와 다른 사람들이 인간 해마에서 참신 신호 뉴런을 묘사 한 인식 기억 과제를 수행했다.25]. 이러한 메모리 선택 뉴런이 진행되는 세타 진동에 의해 변조되는 정도는 메모리 형성의 성공 또는 실패를 예측한다 [26]. 도파민은이 작업에서 기억 형성의 성공에 필수적인 것으로 생각되며, SN 뉴런의 활성이 진행중인 세타 진동에 의해 추가로 조정되는지의 여부를 제기한다. 세타 주파수 및 기타 저주파 진동은 피질과 피질 영역 사이의 정보 흐름을 조정하는 데 중요합니다.27, 28, 29], SN / VTA, 해마 및 피질을 포함합니다. 그러나 SN 뉴런과 피질 사이의 신경 활동 조정이 선언적 기억 형성에 중요한 역할을하는지 여부는 아직 알려지지 않았다. 여기에, 우리는 동시에 SN 뉴런의 활동이 대뇌 피질의 필드 전위와 함께 SN 뉴런의 활동이 대뇌 피질의 활동과 조정되는지 여부와 이러한 조정이 메모리 형성의 성공을 예측하는지 여부를 평가하기 위해 기록했다.

결과

작업과 행동

23 주제 (28 세션; 참조 테이블 S1) 파킨슨 병 (PD) 또는 필수 진전의 치료를 위해 시상 하핵 (STN)에 뇌뇌 자극 (DBS) 장치의 이식을받는 동안 지속적인 인식 기억 작업을 수행했습니다. 대상이 기회 수준에서 수행 되었기 때문에 2 개의 기록 세션이 제외되었고 SN 외부에서 기록 되었기 때문에 3 개의 세션이 제외되었습니다 (참조 피규어 1D 및 1E). 따라서 분석을 위해 23 세션이 남아있었습니다.

대상은 일련의 이미지를보고 각 이미지를 새롭거나 친숙한 것으로 식별하도록 요청했습니다 (그림 1비). 피험자는“신규”또는“이전”버튼을 눌러 답변을 제공했습니다 (실험 도중 버튼 ID가 바뀌 었습니다). 각 이미지는 최대 세 번 표시되었습니다. 첫 번째 프레젠테이션은 "새로운"프레젠테이션이고 나머지 두 프레젠테이션은 "친숙한"프레젠테이션입니다. 피험자들은 82 %의 평균 인식 정확도 (± 8 %, ± SD; 그림 1씨). 또한 피험자들은 첫 번째 프레젠테이션 (87 % ± 13 %, t [74] = 12, p = 22, 순열 쌍 t)에 비해 두 번째 친숙한 프레젠테이션 (5.62 % ± 0.0005 %) 동안 상당한 성능 향상으로 입증 된대로 학습을 계속했습니다. 테스트). 달리 명시되지 않는 한 정확한 시험 만 분석에 사용되었습니다. 질문 화면 시작과 버튼 누름 사이의 중앙값은 0.69 ± 0.99 초였으며, 신규 (1.12 ± 1.06 초)와 익숙한 답변 (1.05 ± 0.90 초, t [22] = 1.17, p) 사이의 반응 시간에는 큰 차이가 없었습니다. = 0.26, 순열 쌍 t 검정). 우리가 각각 사용한 이미지는 세 가지 시각적 범주 (동물, 풍경 및 과일) 중 하나에 속했습니다. 시각적 범주의 함수로서 반응 시간에는 유의 한 차이가 없었습니다 (일원 순열 ANOVA : F [2,44] = 2, p = 0.13). 이러한 행동 데이터는 환자가 작업을 정확하게 수행했음을 보여줍니다. 수술 전 신경 심리학 적 평가 테스트는이 관찰과 일치했습니다. 테이블 S1).

전기 생리학

우리는 66 잘 격리 된 추정 단일 뉴런 SN에서 기록 식별. 피규어 1D와 1E는 정위 좌표로 결정된 Talairach 공간의 모든 녹화 사이트의 위치를 ​​보여줍니다 (또한 참조). 스타 방법 및 피규어 S2E 및 S2F). 스파이크 정렬 품질 메트릭을 사용하여 정량적으로 평가 된 바와 같이 뉴런을 잘 분리 하였다 (그림 S1). 원고 전체에서 우리는 추정되는 단일 뉴런을 지칭하기 위해 뉴런, 단위 및 세포라는 용어를 번갈아 사용합니다. 각 미세 전극에서 우리는 또한 미세 전극 팁 위 3mm에 위치한 저임피던스 전극 접점을 사용하여 필드 전위를 기록했습니다 (그림 S2에이). 또한, 우리는 등쪽 전두엽 뇌 표면을 따라 배치 된 경막 하 스트립 전극을 사용하여 대뇌 피질 표면 (electrocorticography [ECoG]) 신호를 기록했다.피규어 S2B–S2D). 수술 중 이미징 및 중앙 신경 자극의 조합을 사용 하여 ECoG 전극 및 관련 대뇌 피 질의 영역의 위치를 ​​지역화 스타 방법 및 피규어 S2C와 S2D). 모든 ECoG 기록의 중앙 위치는 그림 1F.

시각 자극에 반응하는 SN 뉴런

우리는 먼저 참 신성 / 친숙성에 관계없이 모든 시도를 함께 고려할 때 뉴런이 이미지 개시에 반응하여 발사 속도를 변경했는지 여부를 테스트했습니다 (참조 스타 방법). 우리는 14/66 (21.2 %, p = 0.002, null 분포에 비해); 그림 2A)의 뉴런은 이미지 시작에 대한 반응으로 발사 속도를 변경했습니다 (자극 시작 후 0 ~ 1.5 초의 창 스파이크를 자극 시작 이전의 창 −0.5 ~ 0 초와 비교). 이러한 "이미지 반응 형"뉴런 중 XNUMX 개는 기준선에 비해 발사 속도를 높였습니다 (예 : 그림 2C)와 9는 발사 속도를 줄였습니다 (예 : 뉴런 그림 2디). 발사 속도를 증가시킨 뉴런은 발사 속도를 감소시킨 뉴런보다 훨씬 빠르게 반응했습니다 (224.8 ± 138.5 ms 대 426 ± 141.9 ms, t [12] = 2.58, p = 0.03, 순열 t 테스트; 참조) 그림 2B).

많은 인간의 뇌 영역에서 뉴런은 시각적 범주를 구분합니다.30]. 따라서 우리는 다음으로 SN 뉴런의 반응이 이미지의 세 가지 다른 시각적 범주 (동물, 풍경 및 과일)간에 구별되는지 여부를 물었습니다. 우리는 SN 범주 뉴런에 대한 증거를 찾지 못했습니다. 단방향 순열 ANOVA는 시각적 범주에 맞춰 조정 된 상당한 수의 뉴런을 나타내지 않았습니다 (N = 6, 9.1 %, p = 0.16; 그림 2에이). 내측 측두엽 (MTL)과 달리 [30], SN에서 시각적 카테고리 신호를 찾지 못했습니다.

SN 뉴런은 소설 자극과 친숙한 자극을 구별합니다

우리는 다음에 SN 뉴런이 자극이 참신한 지 (처음으로 보여 졌는지) 또는 익숙한 지 (두번째 또는 세번째로 보여 졌는지)를 신호했는지 여부를 테스트했습니다. 여기, 우리는 메모리 선택 (MS) 뉴런과 같은 뉴런을 참조25]. 우리 소설과 익숙한 시험 사이 자극 발병 다음 뉴런의 응답을 비교 하여 SN 뉴런의 응답이 패턴을 전시 여부를 테스트했습니다. 우리는 먼저 익숙한 자극에 비해 소설의 발사 속도가 더 큰 하위 그룹에 중점을 두었습니다 (참조 스타 방법). 11와 같은 뉴런을 확인했습니다 (피규어 3A–3C; 16.6 %, p = 0.002, null 분포와 비교. 또한보십시오 그림 S3에이). 우리는 MS 뉴런의이 서브 세트를 "참신한"뉴런으로 지칭한다. 새로운 자극과 익숙한 자극 사이의 반응의 차이는 이미지가 두 번째로 보일 때 이미 분명했습니다 (그림 3D, 중간). 반응은 유지되었지만 동일한 이미지의 두 번째와 세 번째 프레젠테이션을 비교할 때 더 강화되지 않았습니다 (t [10] = 1.36, p = 0.21, 순열 된 쌍 t 테스트; 참조 그림 3D, 오른쪽). 또한, 새로운 자극과 익숙한 자극 사이의 반응 차이는 동일한 이미지의 두 연속 프리젠 테이션 간의 지연에 의존하지 않았습니다 (F [3,30] = 0.22, p = 0.88, 단방향 순열 ANOVA; 참조 그림 3이자형).

다음으로 다른 SN 뉴런이 익숙한 이미지에 대한 반응으로 발사 속도를 높이는지 여부를 테스트했습니다. 6 개의 뉴런 (9 %, p = 0.01, null 분포와 비교)을 발견했습니다. 그림 S3B)는 새로운 이미지에 비해 친숙 함이 크게 증가했습니다. 참신한 뉴런과 유사하게, 그러한 "친숙성"뉴런의 반응은 동일한 이미지의 두 번째와 세 번째 프레젠테이션 사이에 더 이상 변하지 않았습니다 (t [5] = 0.7, p = 0.06; 그림 3D) 동일한 이미지의 연속 프리젠 테이션 사이의 지연 길이에 의해 변조되지 않았습니다 (F [3,15] = 2.12, p = 0.14; 그림 3이자형). 함께, 이들 데이터는 상당한 비율의 SN 뉴런 (16.6 % 및 9.0 %; 그림 3A) 선언적 메모리 작업에서 이미지의 참신함 또는 친숙함에 의해 조정되었습니다. 중요한 것은이 학습 변화는 단일 학습 시험 (그림 3D) 참 신성 및 친숙성 뉴런 둘 다.

우리는 17 참신과 친숙 뉴런을 MS 뉴런 (그림 3에이). 4 MS 뉴런은 또한 이미지 반응 뉴런으로 검증되었습니다 (즉, 함께 고려 된 모든 시험에서 발사 속도의 변화가 나타났습니다. 그림 2). 이 작은 중첩의 이유는 선호하지 않는 자극 범주에 대한 응답이 없기 때문입니다. 이를 보여주기 위해 우리는 새롭거나 익숙한 시험 (뉴런이 민감한 시험 유형에 따라 다름)의 발사 속도를 기준 발사 속도와 비교했습니다. 이것은 MS 세포가 기준선 (-0–1.5s, 7.23 ± 17.9Hz, t [0.5] = 0, p = 6.2)에 비해 이미지 프레젠테이션 (20.9–16 초, 1.38 ± 0.042Hz) 동안 훨씬 더 높은 발사 속도를 가짐을 나타냅니다. , permuted paired t test), 그러나 선호하는 유형의 시험에만 해당됩니다 (새롭거나 익숙한 것, MS 뉴런을 선택할 때 기준 발사 속도가 고려되지 않기 때문에 이것은 선택에 의한 것이 아닙니다).

추가 제어 분석을 수행하여이 메모리 신호가 전극 드리프트 또는 느린 발사 속도 변경과 같은 다른 요인에 의한 것이 아님을 확인했습니다. 먼저, 기준 기간 동안 유사한 차이가 존재하지 않는지 확인했습니다. 참 신성 또는 친숙성 유형의 MS 뉴런은 그러한 차이를 보이지 않았습니다 (그림 3D, 왼쪽; 신규성 뉴런 [t [0] = 10, p = 0.07] 및 친숙성 뉴런 [t [0.94] = 5에 대해 0.58과 크게 다르지 않음; p = 0.54]). 또한 선택을 위해 자극 후 시작 기간이 아닌 기준 기간 (-0.5–0 초)을 사용하는 경우 MS 뉴런이 얼마나 많이 선택되는지 테스트했습니다. 이 분석은 1 개 중 1.5 개 (66 %) 만 새로운 이미지와 익숙한 이미지간에 큰 차이가 있음을 보여주었습니다. 마지막으로 혼합 효과 회귀 모델을 사용하여 MS 뉴런의 발사 속도의 분산을 설명하는 요인을 식별했습니다. 예측 변수로 이미지 친숙 도와 시도 번호를 사용했습니다 (무작위 효과로 뉴런 클러스터 ID 추가). 이 분석 결과, 이미지 친숙성 회귀 분석기는 시행 횟수의 영향을 고려한 후에도 유의미하고 두 MS 뉴런 유형에 대한 시행 횟수 회귀 분석기보다 훨씬 더 강력 함을 보여줍니다 (새로운 뉴런 : t [864] = 8.95, p <1e−30 / old regressor 대 t [864] = 1.67; p = 0.09 for trial number regressor; 익숙한 뉴런 : t [501] = 7.24, p <1e−12 for new / old regressor 대 t [501] = 3.67, p = 0.0002 시도 번호 회귀 자). 마지막으로 실험 전반에 걸쳐 새롭고 친숙한 자극을 무작위로 혼합했습니다. 함께, 이러한 제어 분석은 응답의 차이가 전극 드리프트에 기인 할 수 없음을 확인합니다.

SN MS 뉴런은 행동을 예측

우리는 다음으로 MS 뉴런의 반응 (신규성 및 친숙 함을 선호하는 뉴런에 대해 별도로 테스트 됨)이 해당 반응이 피험자의 행동과 공변하는지 여부를 평가하여 기억과 관련이 있는지 조사했습니다. 구체적으로, 우리는 환자가 올바르게 기억 한 (“오래된”응답) 익숙한 자극에 대한 신경 반응을 실수로 잊은 (“새로운”응답) 자극과 비교했습니다. 행동 적으로 환자들은 좋은 성과를 보였습니다. 첫 번째 반복 ( "익숙한 74") 동안 이미지의 1 %를 기억하고 (진정한 긍정 비율) 두 번째 반복 ( "친숙한 87") 후에 2 %를 기억했습니다. 우리는 익숙한 이미지가 익숙한 것으로 올바르게 평가되었을 때와 비교하여 익숙한 이미지가 새로운 것으로 잘못 평가 된 시험에서 참 신성 세포의 반응이 크게 약화되었으며 잘못된 경우 0.36 ± 0.36 Hz, 부정확 한 경우 0.60 ± 0.24 Hz의 발사 속도 차이가 있음을 발견했습니다. 올바른 시도를 위해 (참조 그림 3에프; t [11] = 2.72, p = 0.02, 순열 쌍체 t 검정; 사용 된 측정 항목은 이미지가 새롭고 익숙한 시점의 발사 속도 차이를 기준 발사 속도로 정규화했습니다). 이 비교를 위해 우리는 초기 소설 발표가 틀린 시험 (위양성)을 배제했기 때문에 관찰 된 차이는 잊혀진 이미지 (위음성)에만 기인 할 수있었습니다. 그러나 더 작지만 잊혀진 익숙한 자극에 대한 반응은 여전히 ​​XNUMX과 크게 달랐습니다 (그림 3에프; t [11] = 3.98, p = 0.002, 순열 된 t 테스트). 함께,이 분석은 참신한 뉴런의 반응이 익숙한 자극이 기억되거나 잊혀 질 것인지 여부를 나타냄을 보여줍니다. 발사 속도 (n = 6)를 익숙한 이미지로 증가시키는 뉴런의 경우,이 행동-뉴런 활동 상관 관계는 양적으로 유사했지만 유의미하지는 않았습니다 (그림 3에프; t [5] = 2.31, p = 0.056).

응답 지연

MS SN 뉴런의 반응이 자극 개시 후 얼마나 빨리 소설 이미지와 친숙한 이미지를 구별 했습니까? 이 질문에 답하기 위해, 우리는 소설과 친숙한 이미지 사이에서 반응이 다른 첫 시점을 추정했다. 우리는 스파이크 트레인의 누적 합, 뉴런의 미분 대기 시간의 추정치를 높은 정밀도로 제공하는 방법을 비교했다.31]. 평균 차등 지연 시간은 이미지 시작 후 527ms (그림 3지). 우리는 다른 환자 집단에서 유사한 신규 / 이전 인식 작업 동안 MTL에 기록 된 MS 뉴런 (n = 122)의 대기 시간과이 대기 시간을 비교했습니다.32, 33]. MTL의 MS 뉴런은 평균 미분 지연 시간이 311ms로 SN에 비해 상당히 빨랐습니다 (p = 0.013, 영역 레이블이 무작위로 재 할당 된 경험적으로 추정 된 널 분포를 기반으로 추정 됨). 이 결과는 발사 속도를 신규성 및 익숙한 자극으로 개별적으로 증가시킨 MS 뉴런을 고려할 때도 사실입니다 (MTL의 n = 0.002 신규성 및 n = 0.002 친숙성 뉴런에 비해 각각 p = 64 및 p = 58, 뉴런). 이 응답 순서는 해마와 VTA / SN 사이의 상호 작용에 대한 Lisman 및 Grace 모델과 호환됩니다.9].

세포 유형 분석

SN에는 두 가지 주요 유형의 뉴런이 포함되어 있습니다 : striatum, amygdala 및 hippocampus를 포함하여 원격 대상에 투사되는 억제 GABAergic 뉴런과 dopaminergic 뉴런 [4, 34, 35, 36]. 세포 외 기록을 사용하면 세포 외 스파이크 파형의 폭과 평균 발사 속도의 조합에 따라 다른 세포 유형을 구별 할 수 있습니다.37]. 특히, SN에서, 도파민 성 뉴런은 GABAergic 뉴런에 비해 더 넓은 파형 및 더 낮은 발사 속도를 갖는 것으로 알려져있다 [38, 39], 모든 뉴런에 걸쳐 파형 폭의 바이 모달 분포가 생성됩니다. 우리는 기록 된 모든 뉴런 (N = 66)에서 스파이크 폭의 분포가 바이 모달 (Hartigan의 딥 통계 : 0.0717, p = 0.006 [40]; 만나다 피규어 3H 및 3I). 따라서 우리는 MS 뉴런이 우선적으로 특정 세포 유형인지 여부를 조사했습니다. 우리는 MS 뉴런이 평균적으로 비 MS 뉴런에 비해 더 긴 파형을 특징으로한다는 것을 발견했습니다 (1.15 ± 0.23 ms 대 0.96 ± 0.32 ms; 파형 길이는 두 양의 피크 사이에 경과 한 시간으로 측정되었습니다.14] 파형; t [65] = 2.65, p = 0.012, 순열 t 테스트; 피규어 3H 및 3I). 또한 MS 뉴런은 이전 연구에서 확립 한 DA 뉴런의 기준을 충족했습니다. 15/17 MS 뉴런의 파형은 0.8ms보다 길고 발사 속도는 15Hz보다 낮습니다.14, 41]. 우리는 또한 MS 뉴런이 확인 된 기록 부위가 주로 SN의 등 부분에 있다는 것을 발견했다.피규어 1D 및 1E). 이러한 결과는 파파 컴팩트의 위치와 일치하며, 여기서 도파민 성 뉴런의 대부분은 [42, 43]. 함께, 이러한 분석은 우리가 확인한 MS 뉴런이 추정 적으로 도파민 성이라는 견해를 뒷받침합니다.

SN- 코텍스 상호 작용

SN 뉴런의 활동은 기저핵 및 / 또는 피질 표면에서 기록 된 필드 잠재적 활동과 관련이 있었습니까? 이 질문에 대한 답변으로 SFC (Spyke Field Coherence)를 사용하여 스파이크 필드 상호 작용을 정량화했습니다. 먼저, SN 뉴런과 기저핵 (STN)에 기록 된 전계 전위 사이의 SFC는 세타-주파수 대역에서 가능성보다 상당히 높았습니다 (그림 4A, 왼쪽 패널; 모든 N = 0.05 개의 뉴런에 걸쳐 2-5Hz에서 p <56에서 유의미하며 스파이크가 충분합니다. 여기서 필드 전위는 미세 전극 팁 3mm 위의 기록 접점 위치로 인해 SN이 아닌 STN에서 기록되었을 가능성이 가장 높습니다 (참조 스타 방법 및 그림 S2ㅏ). 둘째, SN 뉴런 활동은 피질 필드 전위와도 조정되었습니다 .SN 뉴런은 피질 표면에서 기록 된 ECoG 신호의 세타 및 알파 주파수 대역의 특정 단계에서 더 많이 발화하는 것을 선호했습니다 (SFC는 6-12Hz에서 크게 다릅니다). 주파수 대역, N = 61, p <0.05; 그림 4A, 오른쪽 패널; 통계는 범례를 참조하십시오. 참조 그림 S4 모든 전극에 대해). 이것은 중앙 고랑 앞쪽에 위치한 한 쌍의 ECoG 접촉에만 해당됩니다 (+2로 표시됨; 다른 접촉은 중요하지 않음; 참조) 그림 S4). +2 ECoG 접촉은 Brodmann 영역 6 (전 운동 피질)의 상전 두 이랑에 위치했습니다. 이 발견은 SN 뉴런 활동이 전두엽의이 영역에 기능적으로 연결되어 있음을 나타냅니다 (참조 : 토론). 다음으로 나중에 기억 된 새로운 시도와 나중에 잊혀진 새로운 시도 사이의 강도를 비교하여이 기능적 연결이 행동 적으로 관련이 있는지 테스트했습니다.

이전 연구 및 모델 예측을 기반으로 [26], 우리는 새로운 이미지를 인코딩하는 동안 스파이크 필드 일관성의 정도가 대상이 새로운 메모리를 성공적으로 인코딩할지 여부를 예측한다고 가정했습니다. 이 가설을 테스트하기 위해 우리는 나중에 올바르게 기억 된 시험과 나중에 잊혀진 시험 (즉, 새로운 것으로 확인 됨) 사이의 새로운 이미지를 보는 동안 SFC를 비교했습니다. 이 차이-기억 비교는 나중에 기억 된 이미지가 인코딩하는 동안 중앙 고랑 앞쪽에서 측정 된 ECoG에 대한 세타 주파수 범위에서 더 높은 SFC를 동반한다는 것을 보여줍니다 (N = 58 뉴런, 3–9 Hz, p <0.05; 그림 4B, 오른쪽 패널; 통계에 대한 범례 참조). 이 계산에는 이미지가 처음 (신설)으로 표시되고 피사체가 "신규"로 올바르게 레이블이 지정된 시험 만 포함됩니다. 따라서이 차이가 운동 계획의 차이로 인한 가능성을 제외하고는 반응이 항상 같았습니다 (“신규”). 모든 시험을 고려한 SFC와 유사하게,이 차이는 전 운동 피질에 위치한 전방 +2 접촉 (중앙 고랑 +2; 그림 4B; 피규어 4C 및 4D는 뉴런의 SFC 및 스파이크 트리거 평균 예를 보여줍니다. 우리는 기저핵 (STN)으로부터의 필드 전위 기록과 유사한 관계를 관찰하지 않았다. 그림 4B, 왼쪽 패널; 모두 p> 0.05). 대조군으로서 두 조건 간의 ECoG 전력도 비교했지만 큰 차이는 발견되지 않았습니다 (그림 4이자형; 모두 p> 0.05). 함께, 이것은 전 운동 피질에서 기록 된 SN 뉴런 활동과 전두엽 피질 필드 전위 활동 사이의 장거리 SFC의 범위가 성공적인 기억 형성을 예측했음을 보여줍니다.

이 장거리 스파이크 / 필드 조정을 어떻게 달성 할 수 있습니까? 이 질문에 답하기 위해, 우리는 환자가 새로운 이미지를 보는 동안 얻은 기저핵 (STN)의 필드 전위 기록 (STN)과 피질에서 얻은 ECoG 기록 사이의 위상 일관성 분석을 수행했습니다 (자극 발병에 비해 0–1.5 초, 참조). 스타 방법). 이 분석은 새로운 메모리의 성공적인 인코딩이 theta 주파수 범위 (5–10 Hz; 그림 4에프; p <0.05; 통계에 대한 범례 참조). SFC 발견과 유사하게,이 효과는 중앙 고랑 +2 전극에서만 관찰되었습니다 (그림 4지). 중앙 고랑 +2 전극에서 기록 된 ECoG 신호의 전력은 자극이 시작된 후 약 500ms부터 시작하여 움직임 준비와 관련이있을 가능성이 가장 높은 베타 대역 전력 감소를 나타냅니다 (그림 4H). 이 베타 감소 이전에는 세타 주파수 전력이 증가했습니다 (그림 4H), 이는 자극 개시 직후에 시작되었다. 이 패턴은 이미지를 처리하는 것이 전두 피질에서 세타 진동의 힘을 증가 시킨다는 것을 보여 주며, 이는 SN 뉴런이 그들의 활동과 전두 피질 세타 사이의 조정 범위를 조절할 수있는 잠재적 인 메커니즘을 제공한다. 여기, 우리는 그러한 위상 잠금의 정도가 메모리 인코딩 성공을 예측한다는 것을 보여 주며, 이는 세타 주파수 범위 발진이 메모리 인코딩 동안 영역들간에 정보 전송을 조정한다는 것을 제안한다.

토론

우리는 인간 substantia nigra에서 개별 뉴런의 활동 hippocampal 종속 선언적 메모리 작업에서 소설과 익숙한 이미지를 차별화하는 것을 발견했다. 또한, 우리는 정면 세타 주파수 진동과 SN 뉴런의 활동의 조정 정도는 성공적인 메모리 형성의 예측했다. 이전 연구에서 인간 SN 뉴런이 보상 예측 오류에 반응하는 것으로 나타 났지만 [14]와 홀수 볼 패러다임에서 드문 소리16], 우리의 데이터는 우리가 아는 한 인간의 선언적 기억 형성 동안 SN 뉴런 활동을 설명하는 첫 번째 연구입니다.

우리가 설명하는 메모리 선택 세포의 전기 생리 학적 특성은 이들 세포가 도파민 성일 가능성이 높다는 것을 나타낸다. 이 결론은 파형의 폭과 해부학 적 위치라는 두 가지 데이터를 기반으로합니다. 도파민 성 뉴런은 또한 SN에 위치한 GABAergic 뉴런에 비해 상당히 넓은 세포 외 파형을 가지고있다.38, 39, 44]. 또한, 도파민 성 뉴런이 SN 전체에 존재하지만, 대부분은 SN의 파르 다압 소구역에 위치한다 [42, 43]. 따라서 대부분의 도파민 성 뉴런은 SN의 등쪽 중간 부분에 위치해야합니다. 이는 SN의 대부분을 발견 한 영역입니다. 함께, 이들 기준은 전기 생리 학적 특징들만을 기초로 SN에서 도파민 작용 성 및 GABAergic 뉴런을 확실하게 분리하는 것으로 입증되었다 [38, 39, 44, 45, 46]. 이 주장에 대한 결정적인 확인은 조직 학적 분석이 필요하다.47] 또는 유전자 타겟팅 [38]. 여기, 우리는이 결론 세포 외 기록에만 달려 있음을 나타내는 추정 적으로 dopaminergic 으로이 뉴런을 참조하십시오.

두 번째 고려 사항은 진행중인 신경 퇴행이 결과에 미치는 영향입니다. 연구 대상의 대다수는 PD를 앓고 있었기 때문에 SN에서 도파민 성 세포의 상당한 손실을 겪었습니다. 그러나 우리의 기록은 충분한 도파민 성 뉴런 인구가 PD에서도 여전히 기능하는 해부학 적 영역에 액세스했습니다. PD의 도파민 성 손실이 고르지 않게 진행됨 [48, 49], 다른 지역보다 더 많은 지역을 타겟팅합니다. PD 환자에서의 사후 조직 분석은 전형적으로 SN의 꼬리 부분에서 도파민 성 뉴런의 높은 손실을 나타내며, 세포의 대략 90 %가 손실되었다. 대조적으로, 더 많은 등 부위에서의 세포 손실은 정상 노화에서 관찰 될 수있는 것과 비교할 정도로 정도 정도 (50 % 이하) [49]. 실제로, 여러 연구에서 STN DBS 수술을받는 PD 환자의 추정 도파민 성 뉴런으로부터 기록하는 데 성공했다 [14, 41]. STN에 수술 목표가 있으면, SN 기록이 SN의 등 부위에 주로 위치하는 것을 기대하는 것이 합리적입니다. 이 가정은 우리의 전극 위치를 분석하여 확인되었으며, 이는 SN의 등 부분에 위치한 대부분의 기록을 보여 주며, 질병 영향이 비교적 적을 것으로 예상됩니다.49]. 그러나 PD가 우리가 기록한 나머지 DA 뉴런의 파형에 영향을 줄 수 있었는지는 아직 알려지지 않았습니다. 우리는 파형 지속 시간과 질병 심각도의 상관 관계를 감지하지 못했지만 (참조 스타 방법),이 문제는 여전히 공개 된 질문입니다. 마지막으로, 본 연구에 등록 된 환자는 사후 분석에 포함 된 환자보다 PD 단계가 상당히 빠르다 [48, 49따라서, SN의 등 영역에서 더 높은 밀도의 도파민 세포를 보존한다.

해마 기억 과정의 도파민 성 조절의 역할은 보람, 피험자의 목표와 일치하거나주의를 끄는 것과 같은 중요한 사건에 대한 시냅스 가소성을 향상시키는 것입니다 [9, 23]. 이 신호가 SN / VTA에 도달하기 위해 제안 된 경로는 핵 축적 (NA)과 페 덱귤로 폰틴 성 핵 (PPTg)의 구 심성을 통한 것이다.50, 51]. NA와 PPTg는 전전두엽 피질 (prefrontal cortex, PFC)과 해마로부터 입력을 받아 현재 목표와 자극성에 대한 신호를 통합 할 수있게한다.23, 50, 51]. 해마 참신 신호가이 다중 시냅스 경로를 통해 해마 내에서 도파민 방출을 유발한다는 가설이 세워졌습니다.9, 23]. 여기, 그들은 소설 자극에 발사 속도의 증가로 응답하기 때문에이 가설과 호환되는 SN 내 추정 dopaminergic 뉴런을 식별. 흥미롭게도, 신규 한 뉴런 외에, 본 발명자들은 친숙한 자극에 대한 발사 속도의 증가로 반응하는 추정 도파민 뉴런의 더 작은 그룹을 확인 하였다. 이 뉴런 그룹의 반응 특성은 달리 신규 뉴런과 유사했습니다.피규어 3D, 3E 및 3H), 익숙한 자극이 기억되거나 잊혀 질지 여부를 크게 나타내지 않았다는 점을 제외하고 (그러나 통계적 힘이 부족하기 때문일 가능성이 가장 높습니다). 이러한 뉴런은 Lisman과 Grace의 이론적 모델에 의해 직접 예측되지는 않지만 학습에도 역할을 할 가능성이 높습니다. 예를 들어, 다른 농도의 DA는 시냅스 억제 또는 강화를 유발할 수 있습니다.52] 및 DA 수준은 장기 강화 (LTP) / 장기 우울증 (LTD) 임계 값을 제어 할 수 있습니다.53]. 이것은 익숙한 자극에 대한 DA 수준을 증가시키는 뉴런이 이러한 항상성을 유지하는 데 참여할 수 있음을 시사합니다. 또한 다양한 유형의 도파민 수용체는 서로 다른 민감도와 활성화 임계 값을 가지며, 기억의 암호화 대 통합을 포함하여 가소성의 다양한 측면을 매개합니다.54, 55]. 함께, 우리의 발견과 결합 된이 문헌은 친숙 뉴런이 이미 인코딩 된 메모리를 강화하는 소성 메커니즘에 역할을한다는 가설을 뒷받침합니다. 이 가설을 직접 테스트하려면 미래의 작업이 필요합니다.

SN 응답의 지연 시간은 Lisman 및 Grace 모델과도 호환됩니다. 즉, SN MS 응답이 MTL에서 관찰 된 응답에 비해 훨씬 나중에 나타났습니다.33]. 여기에서 SN 반응은 자극이 시작된 후 527ms 후에 처음으로 나타 났으며, 이는 MTL에서 관찰 된 311ms 간격보다 더 큰 시간입니다.32]. 이 비교의 주의점은 두 개의 다른 환자 집단 (각각 PD 및 간질)에서 유래 한 것입니다. 우리의 결과는 SN에서 관찰 된 자극 신규성에 관한 정보가 MTL에서 유래한다는 아이디어를지지한다. 중요하게도, SN 세포의 조절 정도는 피험자가 익숙한 자극을 정확하게 인식 할 수 있는지 여부를 나타냈다. 이 결과는 SN 세포의 반응이 대상이 수행 한 선언적 메모리 작업과 행동 적으로 관련이 있음을 나타냅니다. 이 발견은 또한 SN fMRI 혈중 산소 수준 의존성 (BOLD) 활동이 성공적인 기억 형성을 예측한다는 것을 보여주는 인간 연구와 일치한다.5, 6]. 그러나 SN에서 다른 세포 유형의 활동과 BOLD 신호 사이의 관계가 무엇인지는 여전히 알 수 없습니다 (그러나 [56]). 반면에, 우리는 electrophysiologically 특정 SN 세포 유형을 식별 하 고 메모리 형성을 예측하는 자극 발병 직후 상 DA 신경 세포의 phasic 활동을 보였다.

우리는 SN 뉴런의 활동이 전신 피질에서 진행중인 세타 진동의 단계와 체계적으로 관련되어 있음을 관찰했다 (전 운동 피질에 대해 측정 됨). 이 조정은 위상 잠금의 정도가 메모리 형성 성공을 예측했기 때문에 행동 적으로 관련이있었습니다. 세타 주파수 범위의 진동은 MTL, 기저핵 및 정면 피질 사이의 정보 흐름을 조정하는 것으로 생각됩니다.27, 28, 29]. 여기, 우리는 이제 인간에서 SN 뉴런 발사가 피질 세타 주파수 진동과 관련이 있으며 그러한 조정이 행동 적으로 기억 형성과 관련이 있음을 보여줍니다. 기저핵과 전두엽 피질 사이의 세타 동기화의 중요성은인지 작업을 수행하는 인간 환자의 이전 기록에 의해 확립되었다 [57, 58]. 흥미롭게도 STN의 느린 4Hz 자극은인지 작업의 성능을 향상시킵니다.58]. 우리가 정량화 한 세타 진동이 해마 세타와 관련이 있는지 아니면 동기화되어 있는지의 여부는 알려지지 않은 주요 질문입니다.27, 28, 29].

STN의 항진균 성 자극은 운동 전 피질에서 짧은 대기 시간 반응을 불러 일으키며, 이는 인간의 "과도한"경로와 호환됩니다 [59]. 따라서 MTL로부터의 정보가 SN에 도달 할 수있는 적어도 3 가지 경로가있다 : NA 및 PPTg를 통한 (1); 하이퍼 직접 경로를 통한 (2); 그리고 (3)는 대부분의 전두 피질과 상호 연결된 선조를 통해 [60]. 이 풍부한 신경 분포는 BOLD-fMRI를 사용하여 관찰 된 SN과 전두 피질의 기능적 의존성을 야기 할 가능성이 가장 높습니다.61, 62]. 또한, 전두엽 피질에서의 BOLD 활동은 새로운 기억의 성공적인 인코딩을 예측합니다.63], 목표 관련 정보의 인코딩을 용이하게하고 다수의 정보를 개별 메모리로 조직화하는데있어서 전 피질 (전 운동 영역 포함)의 역할을 반영하는 것으로 생각되는 신호 [63]. 여기서, 우리는 이제 그러한 정보가 도파민 성 SN 활동을 조절하여 메모리 인코딩의 강도에 영향을 미칠 수있는 가능한 메커니즘을 보여줍니다. 주요 미래 실험은 SN 뉴런 활동이 해마 세타 진동과 조정되는지 여부와 이러한 세타 진동이 여기에서 측정 된 전두엽 피질 세타 진동과 어떻게 관련되는지를 결정하는 것입니다.

감사의

우리는이 연구에 참여한 환자들의 의지에 감사한다. 도움을 주신 Cedars-Sinai 수술실 직원, 기술 신경 생리학 지원에 대해서는 Robert Zelaya 및 Lori Scheinost, 환자의 신경 심리학 적 평가에 대해서는 Jeffrey Wertheimer에게 감사드립니다. 토론을 해 주신 Ralph Adolphs와 Rutishauser Laboratory의 모든 구성원에게 감사드립니다. 이 연구는 파이퍼 파운데이션 (Pfeiffer Foundation)의 시드 펀딩으로 가능했으며 나중에 NIH NINDS (U01NS098961), NSF CAREER Award (BCS-1554105) 및 McKnight Endowment Fund for Neuroscience (모두 UR)에 의해 뒷받침되었습니다.

작성자 기여

UR과 JK는 실험을 설계했습니다. JK, UR, KB 및 CPM은 실험을 수행했습니다. JK와 UR은 분석을 수행했습니다. ANM과 KB는 수술을 수행했습니다. MT는 환자 치료를 제공했습니다. JK, ANM 및 UR이 논문을 작성했습니다. 모든 저자는 프로젝트의 모든 단계에서 결과를 논의했습니다.

관심의 선언

저자는 경쟁적 이익을 선언하지 않습니다.

보충 정보

S1 문서. S1–S4 및 테이블 S1