Novelty-Sensitive Dopaminergic Neurons in de menselijke substantie Nigra voorspellen het succes van declarative memory formation (2018)

Figuur 1

Taak, gedrag en opnamelocaties

(A) Vereenvoudigde samenvatting van het Lisman-Grace-model.

(B) De taak. Boven: schermen gepresenteerd aan de proefpersonen tijdens een voorbeeldproef. Onder: de tijdsduur waarvoor elk scherm werd getoond.

(C) Gedrag. De nauwkeurigheid van de herkenning van alle sessies, gesorteerd op volgorde, wordt weergegeven. Groene balken geven sessies aan met nauwkeurigheid op toeval; gele staven geven sessies aan met opnames gelokaliseerd buiten SN.

(D en E) Locatie van micro-elektrode-opnameplaatsen in Talairach-ruimte op Y = -16 (D) en Y = -17.2 (E). Contouren geven aan atlas afgeleide randen van SN en STN [21]. Een contact is rood gekleurd als er ten minste één geheugenselectief neuron is (zie SN neuronen maken een onderscheid tussen nieuwe en bekende stimuli en Celtype analyse) werd op deze locatie opgenomen en blauw indien anders.

(F) Locatie van corticale opnames. Getoond is de mediane locatie van de opgenomen ECoG-contacten over de zes opnamesessies waarvoor een intra-operatief röntgenbeeld beschikbaar was (zie STAR-methoden). Zien Figuur S2D voor een voorbeeld van een individueel onderwerp. De gereconstrueerde hersenen die worden weergegeven, zijn een sjabloonbrein [22].

Bekijk grote afbeelding | Bekijk Hi-Res Image | Download PowerPoint-dia

Hoogtepunten

• Human substantia nigra (SN) neuronen worden gemoduleerd door stimulusnieuwigheid

• Geheugen-selectieve neuronen in substantia nigra zijn vermoedelijk dopaminerge

• Fasevergrendeling van SN-neuronen aan frontale oscillaties voorspelt geheugenvorming

• Valideert voorspellingen van het VTA / SN-hippocampus-lusmodel van Lisman en Grace bij mensen

Samengevat

Het coderen van informatie in het declaratieve geheugen op lange termijn wordt vergemakkelijkt door dopamine. Dit proces is afhankelijk van nieuwheidssignalen van de hippocampus, maar het blijft onbekend hoe dopaminerge neuronen van de middenhersenen worden gemoduleerd door op declaratieve geheugen gebaseerde informatie. We registreerden individuele substantia nigra (SN) neuronen en corticale veldpotentialen bij menselijke patiënten die een herkenningsgeheugentaak uitvoerden. We ontdekten dat 25% van de SN-neuronen werd gemoduleerd door stimulusnieuwheid. Extracellulaire golfvorm en anatomische locatie gaven aan dat deze geheugen-selectieve neuronen vermoedelijk dopaminerge waren. De reacties van geheugen-selectieve neuronen leken 527 ms na het begin van de stimulus, veranderden na een enkele proef en waren indicatief voor de nauwkeurigheid van de herkenning. SN-neuronen zijn in fase vergrendeld op frontale corticale theta-frequentie-oscillaties, en de mate van deze coördinatie voorspelde succesvolle geheugenvorming. Deze gegevens onthullen dat dopaminerge neuronen in de menselijke SN worden gemoduleerd door geheugensignalen en tonen een progressie van de informatiestroom in de hippocampus-basale ganglia-frontale cortexlus voor geheugencodering.

Introductie

De vorming van declaratieve herinneringen is afhankelijk van het vermogen van hippocampale synapsen om snel hun sterkte te veranderen door langdurige potentiatie en depressie [1]. De sterkte en duur van synaptische plasticiteit is afhankelijk van extracellulaire dopaminewaarden [2, 3], een neuromodulator die vrijkomt in de hippocampus vanuit axonale uiteinden die projecteren vanuit dopaminerge neuronen in de substantia nigra (SN) en het ventrale tegmentale gebied (VTA) [4]. De sterkte van hippocampale declaratieve herinneringen wordt gemoduleerd door dopamine-afgifte: zowel de mate van SN / VTA-activering [5, 6] en niveaus van dopamine in de hippocampus [2, 7] moduleren het succes van codering. Wanneer dieren worden blootgesteld aan nieuwe omgevingen, stijgen de dopaminegehalten en worden langetermijnpotentiëring in de hippocampus mogelijk. Dit verbeterde geheugen voor nieuwe omgevingen gaat echter verloren wanneer hippocampale dopaminereceptoren worden geblokkeerd [8]. Hoewel deze en andere observaties een kritische rol suggereren voor dopamine die vrijkomen door SN / VTA-neuronen in declaratief geheugen [9, 10, 11], zijn de onderliggende mechanismen die deze reactie reguleren slecht begrepen.

Bestuderen hoe SN / VTA dopaminerge neuronen signalen van verwachtingsfouten en beloning signaleren [12, 13, 14] heeft een mechanistisch inzicht onthuld in de rol van de SN / VTA in klassieke conditionering en versterking van het leren [15]. Bovendien reageren SN-neuronen bij mensen ook op zeldzame geluiden in een vreemd-bal-paradigma [16] en codeer beslissingsresultaten [17]. Daarentegen is er weinig bekend over de rol van SN / VTA bij het verkrijgen van declaratieve geheugens. Hoewel SN-dopaminerge neuronen reageren op nieuwe stimuli tijdens conditionering [13, 18, 19, 20], bestaan ​​er geen opnames van SN-neuronen tijdens declaratieve geheugentaken. Het blijft daarom onbekend of SN-neuronen bekend zijn van nieuwe stimuli en of een dergelijke activering gerelateerd is aan geheugencoderingssucces.

Er is voorgesteld dat het dopaminerge systeem en de hippocampus een multisynaptische lus vormen die begint met een hippocampus nieuwheidssignaal dat tijdelijk dopaminerge neuronen in de SN / VTA exciteert, wat op zijn beurt leidt tot versterking van hippocampale plasticiteit door de activering van hippocampale dopaminereceptoren (Figuur 1EEN) [9, 23]. Hoewel de oorspronkelijke hypothese zowel de SN als de VTA betreft, ligt onze focus hier alleen op de SN, en beperken we de volgende discussie tot voorspellingen die relevant zijn voor de SN. We beperken de discussie ook niet tot dopaminerge SN neuronen, omdat GABAergische neuronen op hun beurt dopaminerge (DA) neuronen remmen [24], waardoor hun respons even relevant is voor de hypothese. De hypothese van de hippocampus-SN / VTA-lus [9, 23] doet drie specifieke voorspellingen met betrekking tot declaratieve herinneringen: ten eerste voorspelt het dat de activiteit van SN-neuronen wordt gemoduleerd door stimulusnieuwheid tijdens declaratieve geheugentaken. Ten tweede voorspelt het dat deze modulatie, ten opzichte van het begin van de stimulus, eerst in de hippocampus verschijnt, gevolgd door de SN. Ten derde, indien relevant voor declaratief geheugen, zou SN-activiteit tijdens nieuwe stimuli voorspellend moeten zijn voor het succes of falen van geheugenvorming zoals beoordeeld door later gedrag. Hier testen we deze drie voorspellingen rechtstreeks bij mensen door de activiteit van individuele SN-neuronen te registreren en hun activiteit te relateren aan gedragsmatig beoordeelde geheugensterkte.

Onze proefpersonen hebben een herkenningsgeheugentaak uitgevoerd waarvoor wij en anderen nieuwheids-signalerende neuronen hebben beschreven in de menselijke hippocampus [25]. De mate waarin deze geheugen-selectieve neuronen worden gemoduleerd door voortdurende theta-oscillaties voorspelt het succes of falen van geheugenvorming [26]. Van dopamine wordt gedacht dat het essentieel is voor het succes van geheugenvorming bij deze taak, wat de vraag oproept of de activiteit van SN-neuronen aanvullend gecoördineerd wordt door voortdurende theta-oscillaties. Theta-frequentie en andere laagfrequente oscillaties zijn cruciaal bij het coördineren van de informatiestroom tussen corticale en subcorticale gebieden [27, 28, 29], inclusief de SN / VTA, de hippocampus en cortex. Het blijft echter onbekend of coördinatie van neurale activiteit tussen SN-neuronen en cortex ook een rol speelt bij declaratieve geheugenvorming. Hier registreerden we gelijktijdig de activiteit van SN-neuronen samen met corticale veldpotentialen over de frontale kwab om te beoordelen of de activiteit van SN-neuronen gecoördineerd is met corticale activiteit en of een dergelijke coördinatie voorspellend is voor het succes van geheugenvorming.

Resultaten

Taak en gedrag

23-onderwerpen (28-sessies; zie Tabel S1) implantatie ondergaan van een deep-brainstimulatie (DBS) -apparaat in de subthalamische kern (STN) voor de behandeling van de ziekte van Parkinson (PD) of essentiële tremor voerde een continue herkenningsgeheugentaak uit. Twee opnamesessies werden uitgesloten omdat onderwerpen op kansniveau werden uitgevoerd en drie sessies werden uitgesloten omdat opnames buiten de SN werden gemaakt (zie Cijfers 1D en 1E). Dus 23-sessies bleven voor analyse.

Aan proefpersonen werd gevraagd een reeks afbeeldingen te bekijken en elke afbeelding als nieuw of vertrouwd te identificeren (Figuur 1B). De proefpersonen drukten op de "nieuwe" of "oude" knop om hun antwoorden te geven (de identiteit van de knop werd tijdens het experiment omgekeerd). Elke afbeelding werd maximaal drie keer gepresenteerd. De eerste presentatie wordt 'nieuw' genoemd en de overige twee presentaties 'vertrouwd'. De proefpersonen presteerden goed, met een gemiddelde herkenningsnauwkeurigheid van 82% (± 8%, ± SD; Figuur 1C). Ook bleven de proefpersonen leren zoals aangetoond door een significante prestatieverbetering tijdens de tweede vertrouwde presentatie (87% ± 13%) vergeleken met de eerste (74% ± 12%, t [22] = 5.62, p = 0.0005, permutatie gepaard t test). Alleen de juiste onderzoeken werden gebruikt voor analyse, tenzij anders vermeld. De mediane tijd tussen het begin van het vraagscherm en het indrukken van een knop was 0.69 ± 0.99 s, zonder significant verschil in reactietijd tussen nieuwe (1.12 ± 1.06 s) en bekende reacties (1.05 ± 0.90 s, t [22] = 1.17, p = 0.26, permutatie gepaarde t-test). De afbeeldingen die we gebruikten, behoorden elk tot een van de drie verschillende visuele categorieën (dieren, landschappen en fruit). Er waren geen significante verschillen in reactietijd als functie van de visuele categorie (eenrichtingspermutatie ANOVA: F [2,44] = 2, p = 0.13). Samen laten deze gedragsgegevens zien dat patiënten de taak nauwkeurig hebben uitgevoerd. Preoperatieve neuropsychologische evaluatietests waren consistent met deze observatie (zie Tabel S1).

elektrofysiologie

We identificeerden 66 goed geïsoleerde vermoedelijke enkelvoudige neuronen die werden geregistreerd van de SN. Cijfers 1D en 1E tonen de locaties van alle opnamesites in de Talairach-ruimte zoals bepaald op basis van stereotactische coördinaten (zie ook STAR-methoden en Figuren S2E en S2F). Neuronen werden goed geïsoleerd zoals kwantitatief beoordeeld met behulp van spike sorting quality metrics (Figuur S1). In het hele manuscript gebruiken we de termen neuron, eenheid en cel door elkaar om te verwijzen naar een vermoedelijk enkel neuron. Van elke micro-elektrode hebben we ook veldpotentialen geregistreerd met behulp van het elektrodecontact met lage impedantie dat zich 3 mm boven de micro-elektrodetip bevindt (Figuur S2EEN). Daarnaast hebben we corticale oppervlakte (electrocorticografie [ECoG]) signalen geregistreerd met behulp van een subdurale stripelektrode geplaatst langs het dorsale fronto-pariëtale hersenoppervlak, zich uitstrekkend van de anterieure en posterieure richting van de centrale sulcus (Figuren S2B-S2D). We lokaliseerden de positie van de ECoG-elektroden en hun gerelateerde corticale gebieden met behulp van een combinatie van intra-operatieve beeldvorming en mediane zenuwstimulatie (zie STAR-methoden en Figuren S2C en S2D). De mediane locatie van alle ECoG-opnames wordt getoond in Figuur 1F.

SN neuronen reageren op visuele stimuli

We hebben eerst getest of neuronen hun activeringssnelheid veranderden in reactie op het begin van het beeld bij het samen overwegen van alle onderzoeken, ongeacht nieuwheid / bekendheid (zie STAR-methoden). We vonden dat 14/66 (21.2%, p = 0.002, vergeleken met nulverdeling; Figuur 2A) van neuronen veranderden hun afvuursnelheid als reactie op het begin van het beeld (pieken in een venster van 0–1.5 s na het begin van een stimulus vergeleken met een venster van −0.5–0 seconden voorafgaand aan het begin van de stimulus). Van deze "op beeld reagerende" neuronen verhoogden er vijf hun vuursnelheid ten opzichte van de basislijn (voorbeeld neuron getoond in Figuur 2C) en 9 hebben hun activeringssnelheid verlaagd (bijvoorbeeld neuron weergegeven in Figuur 2D). De neuronen die hun vuursnelheid verhoogden, reageerden significant sneller dan degenen die hun vuursnelheid verminderden (224.8 ± 138.5 ms versus 426 ± 141.9 ms, t [12] = 2.58, p = 0.03, gepermuteerde t-test; zie Figuur 2B).

In veel gebieden van de menselijke hersenen differentiëren neuronen tussen visuele categorieën [30]. We vroegen daarom vervolgens of de respons van SN-neuronen verschilde tussen de drie verschillende visuele categorieën (dieren, landschappen en fruit) van de afbeeldingen. We vonden geen bewijs voor neuronen van de SN categorie: een eenrichtingspermutatie ANOVA onthulde geen significant aantal neuronen afgestemd op de visuele categorie (N = 6, 9.1%, p = 0.16; Figuur 2EEN). In tegenstelling tot de mediale temporale kwab (MTL) [30], hebben we geen signaal van een visuele categorie gevonden in de SN.

SN neuronen maken een onderscheid tussen nieuwe en bekende stimuli

Vervolgens hebben we getest of SN-neuronen signaleerden dat een stimulus nieuw is (de eerste keer wordt weergegeven) of bekend is (de tweede of derde keer wordt weergegeven). Hier verwijzen we naar dergelijke neuronen als geheugen-selectieve (MS) neuronen [25]. We hebben getest of de respons van SN-neuronen dit patroon vertoonde door de respons van neuronen na stimulusaanvang tussen nieuwe en bekende onderzoeken te vergelijken. We hebben ons eerst gericht op de subgroep met een hogere balsnelheid voor nieuwe ten opzichte van bekende stimuli (zie STAR-methoden). We identificeerden 11 dergelijke neuronen (Cijfers 3A – 3C; 16.6%, p = 0.002, vergeleken met nulverdeling; zie ook Figuur S3EEN). We verwijzen naar deze subset van MS neuronen als "nieuwheid" neuronen. Dit verschil in respons tussen nieuwe en bekende stimuli was al duidelijk toen het beeld de tweede keer werd gezien (Figuur 3D, midden). De respons bleef maar werd niet verder versterkt bij het vergelijken van de tweede en derde presentatie van hetzelfde beeld (t [10] = 1.36, p = 0.21, gepermuteerde gepaarde t-test; zie Figuur 3D, rechts). Bovendien was het verschil in respons tussen nieuwe en bekende stimuli niet afhankelijk van de vertraging tussen twee opeenvolgende presentaties van hetzelfde beeld (F [3,30] = 0.22, p = 0.88, eenrichtingspermutatie ANOVA; zie Figuur 3E).

We hebben vervolgens getest of andere SN-neuronen hun vuursnelheid verhogen als reactie op bekende beelden. We ontdekten dat 6 neuronen (9%, p = 0.01, vergeleken met nulverdeling; zie ook Figuur S3B) vertoonde een significante toename voor vertrouwd vergeleken met nieuwe afbeeldingen. Net als bij nieuwe neuronen veranderde de respons van dergelijke "vertrouwdheids" -neuronen niet verder tussen de tweede en derde presentatie van hetzelfde beeld (t [5] = 0.7, p = 0.06; Figuur 3D) en werd niet gemoduleerd door de lengte van de vertraging tussen opeenvolgende presentaties van hetzelfde beeld (F [3,15] = 2.12, p = 0.14; Figuur 3E). Samen hebben deze gegevens aangetoond dat de brandsnelheden van een aanzienlijk deel van de SN-neuronen (16.6% en 9.0%; Figuur 3A) werden gemoduleerd door de nieuwheid of bekendheid van afbeeldingen in een declaratieve geheugentaak. Belangrijk is dat deze verandering in respons zichtbaar was na een enkele leerproef (Figuur 3D) voor zowel nieuwheid als vertrouwdheid neuronen.

We verwijzen naar de 17 nieuwheid en vertrouwdheid neuronen samen als MS neuronen (Figuur 3EEN). 4 MS-neuronen kwalificeerden zich ook als beeldresponsieve neuronen (dwz ze toonden een verandering in de snelheid van het schieten voor alle samengenomen onderzoeken, zie Figuur 2). De reden voor deze kleine overlap is het ontbreken van een reactie op de niet-geprefereerde stimuluscategorie. Om dit aan te tonen, vergeleken we de vuursnelheid van alleen de nieuwe of bekende onderzoeken (afhankelijk van het type onderzoek waarvoor het neuron gevoelig was) met de basislijnafvuursnelheid. Hieruit bleek dat MS-cellen een significant hogere vuursnelheid hadden tijdens beeldpresentatie (0-1.5 s, 7.23 ± 17.9 Hz) vergeleken met de basislijn (-0.5-0 s, 6.2 ± 20.9 Hz, t [16] = 1.38, p = 0.042 , gepermuteerde gepaarde t-test), maar alleen voor het type onderzoek dat de voorkeur heeft (nieuw of bekend; merk op dat dit niet door selectie is, omdat bij het selecteren van MS-neuronen geen rekening wordt gehouden met de basislijnvuursnelheid).

We voerden aanvullende controleanalyses uit om te verifiëren dat dit geheugensignaal niet te wijten was aan andere factoren, zoals elektrodendrift of veranderingen in de trage bakfrequentie. Eerst hebben we geverifieerd dat er geen vergelijkbaar verschil bestond tijdens de basislijnperiode: noch nieuwheid- noch MS-neuronen van het vertrouwde type vertoonden zo'n verschil (Figuur 3D, links; niet significant verschillend versus 0 voor nieuwe neuronen [t [10] = 0.07, p = 0.94] en vertrouwdheidsneuronen [t [5] = 0.58; p = 0.54]). We hebben ook getest hoeveel MS-neuronen zouden worden geselecteerd als we de basislijnperiode (-0.5–0 s) zouden gebruiken in plaats van de beginperiode na de stimulus voor selectie. Deze analyse onthulde slechts 1 (1.5%) van de 66 eenheden met een significant verschil tussen nieuwe en bekende afbeeldingen. Ten slotte hebben we een regressiemodel met gemengd effect gebruikt om factoren te identificeren die de variantie in de vuursnelheid van MS-neuronen verklaren. Als voorspellers gebruikten we beeldbekendheid en proefnummer (plus neuroncluster-ID werd gebruikt als een willekeurig effect). Uit deze analyse bleek dat de regressor van de vertrouwdheid van het beeld significant was, zelfs nadat rekening werd gehouden met de effecten van het proefnummer, en veel sterker was dan de proefaantalregressor voor beide MS-neurontypen (nieuwe neuronen: t [864] = 8.95, p <1e-30 voor nieuwe / oude regressor versus t [864] = 1.67; p = 0.09 voor proefnummerregressor; vertrouwdheidsneuronen: t [501] = 7.24, p <1e-12 voor nieuwe / oude regressor versus t [501] = 3.67, p = 0.0002 voor proefnummerregressor). Merk ten slotte op dat we tijdens het experiment willekeurig nieuwe en bekende stimuli met elkaar hebben vermengd. Samen verifiëren deze controleanalyses dat het verschil in respons niet kan worden toegeschreven aan elektrodeafwijkingen.

SN MS-neuronen voorspellen gedrag

We onderzochten vervolgens of de respons van MS-neuronen (afzonderlijk getest op neuronen die nieuwheid en vertrouwdheid prefereren) verband hield met het geheugen door te beoordelen of hun respons co-varieerde met het gedrag van de proefpersoon. In het bijzonder vergeleken we de neurale reacties op bekende stimuli (die minstens één keer eerder zijn getoond) die de patiënten correct herinnerden (reactie "oud") met degenen die ze per ongeluk vergaten (reactie "nieuw"). Gedragsmatig lieten de patiënten goede prestaties zien: ze herinnerden zich (echt positief percentage) 74% van de beelden tijdens de eerste herhaling ("vertrouwd 1") en 87% na de tweede herhaling ("vertrouwd 2"). We ontdekten dat de respons van nieuwheidscellen significant werd verzwakt tijdens onderzoeken waarin bekende beelden ten onrechte als nieuw werden beoordeeld in vergelijking met wanneer ze correct als bekend werden beoordeeld, met een verschil in vuursnelheid van 0.36 ± 0.36 Hz voor onjuist en van 0.60 ± 0.24 Hz. voor correcte beproevingen (zie Figuur 3F; t [11] = 2.72, p = 0.02, gepermuteerde gepaarde t-test; de gebruikte maatstaf was het verschil in vuursnelheid tussen het moment waarop een afbeelding nieuw en vertrouwd was, genormaliseerd door de basislijnafvuursnelheid). Voor deze vergelijking hebben we proeven uitgesloten waarvoor de oorspronkelijke presentatie van de nieuwe presentatie onjuist was (een vals-positief), dus het waargenomen verschil kon alleen worden toegeschreven aan vergeten afbeeldingen (vals-negatieven). Hoewel kleiner, was de respons op vergeten bekende stimuli nog steeds significant verschillend van nul (Figuur 3F; t [11] = 3.98, p = 0.002, gepermuteerde t-test). Samen laat deze analyse zien dat de respons van nieuwe neuronen indicatief was voor het feit of een bekende stimulus zou worden onthouden of vergeten. Voor neuronen die hun vuursnelheid (n = 6) verhogen tot bekende beelden, was deze correlatie tussen gedrag en neuronale activiteit kwantitatief vergelijkbaar, maar niet significant (Figuur 3F; t [5] = 2.31, p = 0.056).

Latency of Response

Hoe snel na het begin van de stimulus verschilde de respons van MS SN-neuronen tussen nieuwe en bekende beelden? Om deze vraag te beantwoorden, schatten we vervolgens het eerste punt in de tijd waarop de reacties verschilden tussen nieuwe en bekende beelden. We vergeleken de cumulatieve som van de spike treinen, een methode die een schatting geeft van de differentiële latentie van een neuron met hoge precisie [31]. We ontdekten dat de gemiddelde differentiële latentie 527 ms was na het begin van de afbeelding (Figuur 3G). We vergeleken deze latentie met de latentie van MS-neuronen (n = 122) gehercodeerd in de MTL tijdens een vergelijkbare nieuwe / oude herkenningstaak in een andere patiëntenpopulatie [32, 33]. MS-neuronen in de MTL hadden een gemiddelde differentiële latentie van 311 ms, wat significant sneller was in vergelijking met de SN (p = 0.013, geschat op basis van een empirisch geschatte nulverdeling waarvoor gebiedslabels willekeurig opnieuw werden toegewezen). Dit resultaat was ook waar bij het beschouwen van MS-neuronen die hun vuursnelheid afzonderlijk verhoogden tot nieuwheid en bekende stimuli (respectievelijk p = 0.002 en p = 0.002, neuronen, vergeleken met n = 64 nieuwheid en n = 58 vertrouwdheidsneuronen in MTL). Deze volgorde van reacties is compatibel met het Lisman en Grace-model van de interactie tussen de hippocampus en de VTA / SN [9].

Celtype analyse

De SN bevat twee hoofdtypen neuronen: remmende GABAergische neuronen en dopaminerge neuronen die naar externe doelwitten projecteren, waaronder het striatum, amygdala en hippocampus [4, 34, 35, 36]. Met behulp van extracellulaire opnames kunnen vaak verschillende celtypes worden onderscheiden op basis van een combinatie van de breedte van de extracellulaire spike golfvorm en de gemiddelde brandsnelheid [37]. In het bijzonder, in de SN, is het bekend dat dopaminerge neuronen bredere golfvormen en lagere stootsnelheden hebben in vergelijking met GABAergische neuronen [38, 39], wat resulteert in een bimodale verdeling van de golfvormbreedte over alle neuronen. We ontdekten dat, over alle geregistreerde neuronen (N = 66), de verdeling van piekbreedtes bimodaal was (Hartigan's dip-statistiek: 0.0717, p = 0.006 [40]; zien Cijfers 3H en 3I). We onderzochten vervolgens of MS-neuronen bij voorkeur van een bepaald celtype waren. We ontdekten dat MS-neuronen gemiddeld werden gekenmerkt door langere golfvormen in vergelijking met niet-MS-neuronen (1.15 ± 0.23 ms versus 0.96 ± 0.32 ms; golfvormlengte werd gemeten als de tijd die verstreek tussen de twee positieve pieken [14] van de golfvorm; t [65] = 2.65, p = 0.012, permutatie t-test; Cijfers 3H en 3I). Bovendien voldeden MS-neuronen aan de criteria voor DA-neuronen die waren vastgesteld in eerder werk: 15/17 MS-neuronen hadden golfvormen langer dan 0.8 ms en vuursnelheden lager dan 15 Hz [14, 41]. We ontdekten ook dat de opnamesites waar MS neuronen werden geïdentificeerd voornamelijk in de dorsale delen van de SN lagen (Cijfers 1D en 1E). Deze resultaten komen overeen met de locatie van de pars-compacta, waarin de meeste dopaminerge neuronen zich bevinden [42, 43]. Samen ondersteunen deze analyses de opvatting dat de MS-neuronen die we identificeerden vermoedelijk dopaminerge waren.

SN-Cortex interacties

Was de activiteit van SN-neuronen gerelateerd aan veldpotentiaalactiviteit geregistreerd van de basale ganglia en / of het corticale oppervlak? We kwantificeerden spike-field interacties met behulp van spike field-coherentie (SFC) als een meetwaarde om deze vraag te beantwoorden. Ten eerste was de SFC tussen de SN-neuronen en de veldpotentialen die werden geregistreerd in de basale ganglia (STN) significant boven het toeval in de theta-frequentieband (Figuur 4A, linker paneel; significant bij p <0.05 in 2-5 Hz over alle N = 56 neuronen met voldoende pieken). Merk op dat hier het veldpotentiaal hoogstwaarschijnlijk werd opgenomen vanuit de STN en niet de SN vanwege de locatie van het opnamecontact 3 mm boven de micro-elektrodetip (zie STAR-methoden en Figuur S2EEN). Ten tweede werd SN-neuronactiviteit ook gecoördineerd met corticale veldpotentialen: SN-neuronen hadden de voorkeur om meer te vuren tijdens bepaalde fasen van de theta- en alfafrequentieband van ECoG-signalen opgenomen vanaf het corticale oppervlak (SFC was significant verschillend in de 6-12 Hz frequentieband, N = 61, p <0.05; Figuur 4A, rechter paneel; zie legenda voor statistieken; zie ook Figuur S4 voor alle elektroden). Dit gold alleen voor één paar ECoG-contacten die zich anterieur van de centrale sulcus bevonden (aangeduid als +2; andere contacten waren niet significant; zie Figuur S4). De +2 ECoG-contacten bevonden zich op de superieure frontale gyrus in Brodmann-gebied 6 (premotorische cortex). Deze bevinding geeft aan dat SN neuronale activiteit functioneel verbonden is met dit gebied van de frontale kwab (zie Discussie). Vervolgens hebben we getest of deze functionele verbinding relevant was voor het gedrag door de kracht te vergelijken tussen nieuwe onderzoeken die later werden onthouden met nieuwe proeven die later werden vergeten.

Gebaseerd op eerdere onderzoeks- en modelvoorspellingen [26], stelden we de hypothese voor dat de mate van spike-field-coherentie tijdens het coderen van nieuwe beelden voorspelt of proefpersonen met succes een nieuw geheugen zouden coderen of niet. Om deze hypothese te testen, vergeleken we de SFC tijdens het bekijken van nieuwe beelden tussen onderzoeken die later correct werden onthouden en onderzoeken die later werden vergeten (dwz geïdentificeerd als nieuw). Deze verschil-door-geheugenvergelijking toonde aan dat beelden die later werden herinnerd, vergezeld gingen van een hogere SFC in het theta-frequentiebereik voor ECoG's gemeten anterieur van de centrale sulcus tijdens het coderen (N = 58 neuronen, 3-9 Hz, p <0.05; Figuur 4B, rechter paneel; zie legenda voor statistieken). Merk op dat deze berekening alleen proeven omvat waarin de afbeelding voor het eerst werd gezien (nieuw) en waarbij het onderwerp correct werd gelabeld als 'nieuw'. Daarom was de respons altijd hetzelfde (“nieuw”), met uitsluiting van de mogelijkheid dat dit verschil te wijten was aan verschillen in motorische planning. Vergelijkbaar met de SFC, rekening houdend met alle onderzoeken, was dit verschil alleen significant voor veldpotentialen die werden geregistreerd vanaf het anterieure +2-contact op de premotorische cortex (centrale sulcus +2; Figuur 4B; Cijfers 4C en 4D tonen een voorbeeld van het gemiddelde van het SFC en spike van het neuron). We hebben geen vergelijkbare relatie waargenomen met veldpotentiële opnamen van de basale ganglia (STN; Figuur 4B, linker paneel; alle p> 0.05). Als controle vergeleken we ook het ECoG-vermogen tussen de twee condities, maar vonden geen significante verschillen (Figuur 4E; alle p> 0.05). Samen toont dit aan dat de omvang van SFC op lange afstand tussen SN neuronale activiteit en frontale corticale veld potentiële activiteit geregistreerd vanuit de premotorische cortex voorspellend was voor succesvolle geheugenvorming.

Hoe zou deze piek / veldcoördinatie over lange afstanden kunnen worden bereikt? Om deze vraag te beantwoorden, voerden we vervolgens een fase-coherentieanalyse uit tussen de veldpotentiaalopnames in basale ganglia (STN) en ECoG-opnames van cortex die werden verkregen terwijl patiënten de nieuwe beelden bekeken (0-1.5 s ten opzichte van het begin van de stimulus; zie STAR-methoden). Deze analyse toonde aan dat succesvolle codering van nieuwe herinneringen geassocieerd was met een significant hogere fasecoherentie in het theta frequentiebereik (5–10 Hz; Figuur 4F; p <0.05; zie legenda voor statistieken). Net als bij de SFC-bevinding, was dit effect alleen waarneembaar op de centrale sulcus +2-elektrode (Figuur 4G). De kracht van de ECoG-signalen opgenomen van de centrale sulcus +2-elektrode vertoonde een prominente afname van het bètabandvermogen, beginnend ongeveer 500 ms na het begin van de stimulus, wat hoogstwaarschijnlijk verband hield met bewegingsvoorbereiding (Figuur 4H). Deze beta-daling werd voorafgegaan door een toename van het theta-frequentievermogen (Figuur 4H), die kort na het begin van de stimulus begon. Dit patroon laat zien dat het verwerken van een beeld het vermogen van theta-oscillaties in de frontale cortex verhoogt, wat een potentieel mechanisme oplevert waarmee SN-neuronen de mate van coördinatie tussen hun activiteit en frontale corticale theta kunnen moduleren. Hier laten we zien dat de mate van dergelijke fasevergrendeling voorspellend is voor het succes van geheugencodering, wat suggereert dat theta frequentiebereikoscillaties informatieoverdracht tussen gebieden tijdens geheugencodering coördineren.

Discussie

We vonden dat de activiteit van individuele neuronen in de menselijke substantia nigra onderscheid maakt tussen nieuwe en bekende beelden in een hippocampus-afhankelijke declaratieve geheugentaak. Bovendien vonden we dat de mate van coördinatie van de activiteit van SN-neuronen met frontale theta-frequentieoscillaties voorspellende was voor succesvolle geheugenvorming. Hoewel eerder werk aantoont dat menselijke SN-neuronen reageren op beloningsvoorspellingsfouten [14] en zeldzame geluiden in een odd-ball-paradigma [16], zijn onze gegevens, voor zover wij weten, de eerste studie die de SN-neuronale activiteit beschrijft tijdens declaratieve geheugenvorming bij mensen.

De elektrofysiologische eigenschappen van de geheugen selectieve cellen die we beschrijven geven aan dat deze cellen het meest waarschijnlijk dopaminerge zijn. Deze conclusie berust op twee gegevens: de breedte van hun golfvormen en de anatomische locatie. Dopaminerge neuronen hebben aanzienlijk bredere extracellulaire golfvormen in vergelijking met de GABAergic neuronen die zich ook in SN [38, 39, 44]. Hoewel de dopaminerge neuronen overal in de SN voorkomen, bevindt de meerderheid zich ook in het subgebied pars compacta van de SN [42, 43]. De meeste dopaminerge neuronen zouden daarom in het dorsale mediale gedeelte van de SN moeten worden gelokaliseerd, wat het gebied is waar we de meerderheid van MS neuronen vonden. Samen is aangetoond dat deze criteria op betrouwbare wijze dopaminerge en GABAergische neuronen scheiden in de SN op basis van elektrofysiologische kenmerken [38, 39, 44, 45, 46]. Een definitieve bevestiging van deze bewering vereist ofwel histologische analyse [47] of genetische targeting [38]. Hier verwijzen we naar deze neuronen als vermoedelijk dopaminerge om aan te geven dat deze conclusie alleen op extracellulaire opnames berust.

Een tweede overweging is het effect van aanhoudende neurodegeneratie op onze resultaten. De meerderheid van de proefpersonen in de studie had PD en leed daarom aan een aanzienlijk verlies van dopaminerge cellen in de SN. Onze opnames hebben echter toegang gekregen tot een anatomisch gebied waar een voldoende populatie van dopaminerge neuronen nog steeds functioneel is, zelfs bij PD. Dopaminerge verlies bij PD verloopt ongelijk [48, 49], sommige delen zwaarder dan andere. Post mortem-weefselanalyses bij PD-patiënten vertonen doorgaans een hoog verlies van dopaminerge neuronen in het caudale deel van de SN, waarbij ongeveer 90% van de cellen verloren is gegaan. Daarentegen is celverlies in meer dorsale gebieden gematigder (50% of minder) in een mate vergelijkbaar met wat kan worden waargenomen bij normale veroudering [49]. Verschillende studies zijn inderdaad geslaagd in het opnemen van vermoedelijke dopaminerge neuronen bij patiënten met PD die een STN DBS-operatie ondergaan [14, 41]. Met het chirurgische doelwit in de STN is het redelijk om te verwachten dat SN-opnamen zich voornamelijk in het dorsale gebied van de SN bevinden. Deze aanname werd bevestigd door de analyse van onze elektrodeposities, die de meeste opnamen in het dorsale deel van de SN vertoonden, waarbij verwacht wordt dat de impact op de ziekte relatief gering is [49]. Het blijft echter onbekend of PD de golfvormen van de overgebleven DA-neuronen die we hebben opgenomen had kunnen beïnvloeden. Hoewel we geen correlatie van de ernst van de ziekte met de duur van de golfvorm hebben gedetecteerd (zie STAR-methoden), dit probleem blijft een open vraag. Ten slotte bevonden de patiënten die deelnamen aan onze studie zich aan aanzienlijk eerdere PD-stadia dan degene die waren opgenomen in de post mortem-analyse [48, 49], waardoor een hogere dichtheid van dopaminerge cellen in de dorsale gebieden van de SN wordt behouden.

Er is voorgesteld dat de rol van dopaminerge modulatie van hippocampale geheugenprocessen bestaat uit het verbeteren van synaptische plasticiteit voor belangrijke gebeurtenissen, zoals beloningen die zijn afgestemd op de doelen van een onderwerp of die de aandacht trekken [9, 23]. De voorgestelde route voor dit signaal om de SN / VTA te bereiken is door afferenten van de nucleus accumbens (NA) en pedunculopontine tegmental nucleus (PPTg), die beide structuren zijn die betrokken zijn bij het bemiddelen van motivationele en aandachtsprocessen [50, 51]. Zowel NA als PPTg ontvangen op hun beurt inputs van de prefrontale cortex (PFC) en de hippocampus, waardoor ze signalen over actuele doelen en stimulusnieuwigheid [23, 50, 51]. De hypothese is dat hippocampale nieuwheidssignalen via deze multisynaptische route dopamine-afgifte in de hippocampus veroorzaken [9, 23]. Hier identificeerden we vermeende dopaminerge neuronen in de SN die compatibel zijn met deze hypothese omdat ze reageren met een verhoging van het aantal vuren op nieuwe stimuli. Interessant genoeg identificeerden we naast nieuwheidsneuronen ook een kleinere groep dopaminerge dopaminerge neuronen die reageerden met een toename van de snelheid van schieten naar bekende stimuli. De responskarakteristieken van deze groep neuronen waren anders vergelijkbaar met nieuwheidsneuronen (Cijfers 3D, 3E en 3H), met de uitzondering dat ze niet significant indicatief waren of een bekende stimulus zou worden onthouden of vergeten (maar merk op dat dit hoogstwaarschijnlijk te wijten is aan een gebrek aan statistische kracht). Hoewel die neuronen niet direct worden voorspeld door het theoretische model van Lisman en Grace, spelen ze waarschijnlijk ook een rol bij het leren. Verschillende concentraties DA kunnen bijvoorbeeld leiden tot synaptische depressie of potentiëring [52] en niveaus van DA kunnen de lange termijn potentiation (LTP) / lange-termijn depressie (LTD) drempel [53]. Dit suggereert dat neuronen die DA-niveaus verhogen voor bekende stimuli, kunnen bijdragen aan het handhaven van deze homeostase. Bovendien hebben verschillende soorten dopaminereceptoren verschillende gevoeligheden en activeringsdrempels en bemiddelen ze verschillende aspecten van plasticiteit, waaronder codering versus consolidatie van herinneringen [54, 55]. Samen ondersteunt deze literatuur in combinatie met onze bevinding de hypothese dat vertrouwdheidsneuronen een rol spelen in de plasticiteitsmechanismen die dienen om reeds gecodeerde herinneringen te versterken. Toekomstig werk is nodig om deze hypothese direct te testen.

De latentie van de SN-responsen was ook compatibel met het Lisman- en Grace-model, namelijk dat SN MS-responsen significant later naar voren kwamen in vergelijking met die waargenomen in de MTL [33]. Hier ontdekten we dat SN-responsen eerst 527 ms zichtbaar waren na het begin van de stimulus, een tijd die groter was dan het interval van 311 ms dat werd waargenomen in de MTL [32]. Een voorbehoud van deze vergelijking is dat deze was afgeleid van twee verschillende patiëntenpopulaties (respectievelijk PD en epilepsie). Samen ondersteunen onze resultaten het idee dat de informatie over stimulusnieuwigheid waargenomen in de SN afkomstig is uit de MTL. Belangrijk is dat de mate van modulatie van SN-cellen indicatief was voor de vraag of een subject een bekende stimulus correct zou herkennen. Dit resultaat geeft aan dat de respons van SN-cellen relevant was voor het gedrag van het declaratieve geheugen dat door onze onderwerpen werd uitgevoerd. Deze bevinding komt ook overeen met menselijke studies die aantonen dat SN fMRI-bloed-zuurstof-niveau-afhankelijke (BOLD) activiteit voorspelt succesvolle geheugenvorming [5, 6]. Het blijft echter onbekend wat de relatie is tussen de activiteit van verschillende celtypen in het SN- en het VERARMDE signaal (maar zie [56]). Daarentegen identificeerden we hier specifieke SN-celsoorten elektrofysiologisch en lieten zien dat het de fasische activiteit is van putatieve DA-neuronen kort na het begin van de stimulus die voorspellend is voor geheugenvorming.

We hebben waargenomen dat de activiteit van SN-neuronen systematisch gerelateerd was aan de fase van voortgaande theta-oscillaties in de frontale cortex (gemeten over de premotorische cortex). Deze coördinatie was gedragsrelevant omdat de mate van fasevergrendeling voorspellend was voor het succes van geheugenvorming. Er wordt gedacht dat oscillaties in het theta-frequentiebereik de informatiestroom tussen de MTL, basale ganglia en frontale cortex coördineren [27, 28, 29]. Hier laten we nu zien dat SN neuronaal vuren bij mensen gerelateerd is aan corticale theta frequentie oscillaties en dat een dergelijke coördinatie gedragsrelevant is voor geheugenvorming. Het belang van theta-synchronie tussen de basale ganglia en de frontale cortex is vastgesteld door eerdere opnames van menselijke patiënten die cognitieve taken uitvoeren [57, 58]. Interessant is dat langzame 4 Hz-stimulatie van de STN de prestaties bij cognitieve taken verbetert [58]. Een belangrijke onbekende vraag is of de theta-oscillaties die we hebben gekwantificeerd zijn gerelateerd aan of gesynchroniseerd met hippocampale theta [27, 28, 29].

Antidrome stimulatie van de STN roept korte latentieresponsen op in premotorische cortex, die compatibel is met een "hyperdirecte" route bij mensen [59]. Er zijn dus ten minste drie paden waarmee informatie uit de MTL de SN: (1) kan bereiken via de NA en PPTg; (2) via de hyperdirecte route; en (3) door het striatum, dat is verbonden met de meeste van de frontale cortex [60]. Deze rijke innervatie geeft hoogstwaarschijnlijk aanleiding tot de functionele afhankelijkheid van SN en frontale cortex zoals waargenomen met behulp van BOLD-fMRI [61, 62]. Ook BOLD-activiteit in de frontale cortex voorspelt succesvolle codering van nieuwe geheugens [63], een signaal waarvan wordt gedacht dat het een weerspiegeling is van de rol van de frontale cortex (inclusief premotorische gebieden) in het vergemakkelijken van het coderen van doelrelevante informatie en in het organiseren van meerdere stukjes informatie in een individueel geheugen [63]. Hier laten we nu een mogelijk mechanisme zien waarmee dergelijke informatie de sterkte van geheugencodering zou kunnen beïnvloeden door dopaminerge SN-activiteit te moduleren. Een belangrijk toekomstig experiment zal zijn om te bepalen of SN neuronale activiteit ook wordt gecoördineerd met hippocampale theta-oscillaties en hoe deze theta-oscillaties zich verhouden tot de frontale corticale theta-oscillaties die hier worden gemeten.

Dankwoord

We erkennen dankbaar de bereidheid van onze patiënten om aan deze studie deel te nemen. We danken de medewerkers van de operatiekamer van Cedars-Sinai voor hun hulp, Robert Zelaya en Lori Scheinost voor ondersteuning van technische neurofysiologie, en Jeffrey Wertheimer voor neuropsychologische evaluatie van patiënten. We bedanken Ralph Adolphs en alle leden van het Rutishauser Laboratorium voor discussie. Deze studie werd mogelijk gemaakt door zaadfinanciering van de Pfeiffer Foundation en werd later ook ondersteund door NIH NINDS (U01NS098961), een NSF CAREER Award (BCS-1554105) en het McKnight Endowment Fund for Neuroscience (allemaal voor UR).

Bijdragen van auteurs

UR en JK hebben het experiment ontworpen. JK, UR, KB en CPM hebben experimenten uitgevoerd. JK en UR voerden een analyse uit. ANM en KB voerden een operatie uit. MT zorgde voor patiëntenzorg. JK, ANM en UR schreven de krant. Alle auteurs bespraken de resultaten in alle stadia van het project.

Verklaring van belangen

De auteurs verklaren geen concurrerende belangen.

Aanvullende informatie

Document S1. Figuren S1-S4 en tabel S1