Neurônios dopaminérgicos sensíveis à novidade na substância humana Substantia Nigra predizem sucesso da formação de memória declarativa (2018)

figura 1

Tarefa, Comportamento e Locais de Gravação

(A) Resumo simplificado do modelo de Lisman-Grace.

(B) A tarefa. Top: telas apresentadas aos sujeitos durante um teste de exemplo. Inferior: os comprimentos de tempo para os quais cada tela foi exibida.

(C) Comportamento. A precisão de reconhecimento de todas as sessões, classificação ordenada, é mostrada. Barras verdes indicam sessões com precisão ao acaso; barras amarelas indicam sessões com gravações localizadas fora do SN.

(D e E) Localização dos locais de gravação de microeletrodos no espaço de Talairach em Y = −16 (D) e Y = −17.2 (E). Os contornos indicam as bordas derivadas do atlas de SN e STN [21]. Um contato é colorido em vermelho se pelo menos um neurônio seletivo de memória Os Neurônios SN Diferenciam Novos Estímulos Familiares e Análise de tipo de célula) foi gravado neste local e azul, caso contrário.

(F) Localização de gravações corticais. É mostrada a localização mediana dos contatos ECoG registrados nas seis sessões de gravação para as quais uma imagem de raios-X intraoperatória estava disponível (ver Métodos STAR). Vejo Figura S2D para um exemplo de um assunto individual. O cérebro reconstruído mostrado é um modelo de cérebro [22].

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Destaques

• Neurônios da substantia nigra (SN) humana são modulados pela novidade do estímulo

• Neurônios seletivos à memória na substantia nigra são supostamente dopaminérgicos

• Bloqueio de fase de neurônios SN para oscilações frontais prevê a formação de memória

• Valida as previsões do modelo de loop de VTA / SN-hipocampo de Lisman e Grace em humanos

Sumário

A codificação da informação na memória declarativa de longo prazo é facilitada pela dopamina. Esse processo depende dos sinais de novidade do hipocampo, mas permanece desconhecido como os neurônios dopaminérgicos do mesencéfalo são modulados por informações baseadas na memória declarativa. Registramos neurônios individuais substantia nigra (SN) e potenciais de campo cortical em pacientes humanos realizando uma tarefa de memória de reconhecimento. Descobrimos que 25% dos neurônios SN foram modulados pela novidade do estímulo. A forma da onda extracelular e a localização anatômica indicaram que esses neurônios seletivos para a memória eram supostamente dopaminérgicos. As respostas dos neurônios seletivos para a memória apareceram 527 ms após o início do estímulo, mudaram após uma única tentativa e foram indicativas de precisão de reconhecimento. Neurônios SN fase bloqueados para oscilações de freqüência teta corticais frontais, e a extensão dessa coordenação previu a formação de memória bem-sucedida. Esses dados revelam que os neurônios dopaminérgicos no SN humano são modulados por sinais de memória e demonstram uma progressão do fluxo de informações no loop do córtex frontal do gânglio basal do hipocampo para a codificação da memória.

Introdução

A formação de memórias declarativas depende da capacidade das sinapses do hipocampo de mudar rapidamente sua força por meio de potenciação e depressão a longo prazo [1]. A força e a duração da plasticidade sináptica dependem dos níveis extracelulares de dopamina [2, 3], um neuromodulador que é liberado no hipocampo a partir de terminais axonais que se projetam de neurônios dopaminérgicos na substância negra (SN) e na área tegmentar ventral (VTA) [4]. A força das memórias declarativas do hipocampo é modulada pela liberação de dopamina: tanto a extensão da ativação SN / VTA [5, 6] e níveis de dopamina no hipocampo [2, 7] modular o sucesso da codificação. Quando os animais são expostos a novos ambientes, os níveis de dopamina aumentam e facilitam a potencialização a longo prazo no hipocampo. Essa memória aprimorada para novos ambientes, no entanto, é perdida quando os receptores de dopamina do hipocampo são bloqueados [8]. Embora estas e outras observações sugiram um papel crítico para a dopamina liberada pelos neurônios SN / VTA na memória declarativa [9, 10, 11], os mecanismos subjacentes que regulam essa resposta são pouco compreendidos.

Estudando como os neurônios dopaminérgicos SN / VTA sinalizam erros de expectativa de recompensa e recompensa [12, 13, 14] revelou uma compreensão mecanicista do papel do SN / VTA na aprendizagem clássica de condicionamento e reforço [15]. Além disso, em humanos, os neurônios SN também respondem a sons pouco frequentes em um paradigma de bola estranha [16] e codificar os resultados da decisão [17]. Em contraste, pouco se sabe sobre o papel da SN / VTA na aquisição de memórias declarativas. Embora os neurônios dopaminérgicos do SN respondam a novos estímulos durante o condicionamento [13, 18, 19, 20], não existem registros de neurônios SN durante tarefas de memória declarativa. Portanto, permanece desconhecido se os neurônios SN diferenciam os estímulos familiares dos novos e se essa ativação está relacionada à memória que codifica o sucesso.

Foi proposto que o sistema dopaminérgico eo hipocampo formam uma alça multissináptica que começa com um sinal de hipocampo que excita transientemente neurônios dopaminérgicos na SN / VTA, que por sua vez leva ao fortalecimento da plasticidade hipocampal através da ativação de receptores de dopamina hipocampais (figura 1UMA) [9, 23]. Embora a hipótese original diga respeito tanto ao SN quanto ao VTA, nosso foco aqui é apenas no SN, e assim restringimos a discussão a seguir às predições relevantes para o SN. Além disso, não limitamos a discussão aos neurônios SN dopaminérgicos, porque os neurônios GABAérgicos, por sua vez, inibem os neurônios dopaminérgicos (DA) [24], tornando sua resposta igualmente relevante para a hipótese. Hipótese do hipocampo-SN / VTA [9, 23] faz três previsões específicas com respeito às memórias declarativas: primeiro, prevê que a atividade dos neurônios SN é modulada pela novidade do estímulo durante as tarefas de memória declarativa. Em segundo lugar, prevê que essa modulação apareça, em relação ao início do estímulo, primeiro no hipocampo seguido pelo SN. Terceiro, se for relevante para a memória declarativa, a atividade SN durante novos estímulos deve ser preditiva do sucesso ou fracasso da formação da memória conforme avaliado por comportamento posterior. Aqui, testamos essas três previsões diretamente em humanos, registrando a atividade de neurônios SN individuais e relacionando sua atividade com a força da memória avaliada pelo comportamento.

Nossos sujeitos realizaram uma tarefa de memória de reconhecimento para a qual nós e outros descrevemos neurônios de sinalização de novidade no hipocampo humano [25]. A extensão em que esses neurônios seletivos de memória são modulados por oscilações teta contínuas é preditiva do sucesso ou fracasso da formação de memória [26]. A dopamina é considerada essencial para o sucesso da formação da memória nesta tarefa, levantando a questão se a atividade dos neurônios SN é adicionalmente coordenada por oscilações teta contínuas. A frequência teta e outras oscilações de baixa frequência são críticas na coordenação do fluxo de informação entre áreas corticais e subcorticais [27, 28, 29], incluindo o SN / VTA, o hipocampo e o córtex. No entanto, permanece desconhecido se a coordenação da atividade neural entre os neurônios SN e o córtex também desempenha um papel na formação da memória declarativa. Aqui, registramos simultaneamente a atividade dos neurônios SN juntamente com os potenciais do campo cortical sobre o lobo frontal para avaliar se a atividade dos neurônios SN é coordenada com a atividade cortical e se tal coordenação é preditiva do sucesso da formação da memória.

Resultados

Tarefa e Comportamento

Assuntos 23 (sessões 28; ver Tabela S1) submetidos a implante de um dispositivo de estimulação cerebral profunda (DBS) no núcleo subtalâmico (STN) para o tratamento da doença de Parkinson (DP) ou tremor essencial, realizaram uma tarefa de memória de reconhecimento contínuo. Duas sessões de gravação foram excluídas porque os sujeitos realizaram o nível de chance, e três sessões foram excluídas porque as gravações foram feitas fora do SN (ver Figuras 1D e 1E). Assim, as sessões 23 permaneceram para análise.

Os sujeitos foram solicitados a ver uma sequência de imagens e identificar cada imagem como nova ou familiar (figura 1B). Os participantes pressionaram o botão “novo” ou “antigo” para fornecer suas respostas (a identidade do botão foi revertida no meio do experimento). Cada imagem foi apresentada até três vezes. A primeira apresentação é referida como “romance” e as restantes duas apresentações como “familiar”. Os indivíduos tiveram um bom desempenho, com uma precisão média de reconhecimento de 82% (± 8%, ± SD; figura 1C). Além disso, os sujeitos continuaram o aprendizado, conforme demonstrado por um aumento significativo de desempenho durante a segunda apresentação familiar (87% ± 13%) em comparação com a primeira (74% ± 12%, t [22] = 5.62, p = 0.0005, permutação pareada t teste). Apenas ensaios corretos foram usados ​​para análise, a menos que indicado de outra forma. O tempo médio entre o início da tela de perguntas e o pressionamento do botão foi de 0.69 ± 0.99 s, sem diferença significativa no tempo de reação entre as respostas novas (1.12 ± 1.06 s) e familiares (1.05 ± 0.90 s, t [22] = 1.17, p = 0.26, teste t de permutação emparelhado). Cada uma das imagens que usamos pertencia a uma das três categorias visuais diferentes (animais, paisagens e frutas). Não houve diferenças significativas no tempo de reação em função da categoria visual (ANOVA de permutação unilateral: F [2,44] = 2, p = 0.13). Juntos, esses dados comportamentais mostram que os pacientes realizaram a tarefa com precisão. O teste de avaliação neuropsicológica pré-operatória foi consistente com esta observação (ver Tabela S1).

eletrofisiologia

Nós identificamos os neurônios isolados supostamente isolados do 66 registrados a partir do SN. Figuras 1D e 1E mostram as localizações de todos os locais de gravação no espaço de Talairach, conforme determinado pelas coordenadas estereotáxicas (ver também Métodos STAR e Figuras S2E e S2F). Os neurônios foram bem isolados, como avaliado quantitativamente, usando métricas de qualidade de triagemFigura S1) Ao longo do manuscrito, usamos os termos neurônio, unidade e célula indistintamente para nos referirmos a um suposto neurônio único. De cada microeletrodo, também registramos os potenciais de campo usando o contato do eletrodo de baixa impedância localizado 3 mm acima da ponta do microeletrodo (Figura S2UMA). Além disso, registramos sinais da superfície cortical (eletrocorticografia [ECoG]) usando um eletrodo de faixa subdural colocado ao longo da superfície do cérebro fronto-parietal dorsal, estendendo-se anterior e posterior ao sulco central (Figuras S2B – S2D). Localizamos a posição dos eletrodos ECoG e suas áreas corticais relacionadas usando uma combinação de imagens intraoperatórias e estimulação do nervo mediano (ver Métodos STAR e Figuras S2C e S2D). A localização mediana de todas as gravações ECoG é mostrada em figura 1F.

Neurônios SN respondem a estímulos visuais

Primeiro, testamos se os neurônios alteraram sua taxa de disparo em resposta ao início da imagem ao considerar todos os ensaios juntos, independentemente da novidade / familiaridade (ver Métodos STAR) Encontramos 14/66 (21.2%, p = 0.002, em comparação com a distribuição nula; figura 2A) dos neurônios alterou sua taxa de disparo em resposta ao início da imagem (comparando picos em uma janela 0-1.5 s após o início do estímulo com uma janela -0.5-0 s precedendo o início do estímulo). Destes neurônios "responsivos à imagem", cinco aumentaram sua taxa de disparo em relação à linha de base (neurônio de exemplo mostrado em figura 2C) e 9 diminuiu sua taxa de disparo (exemplo de neurônio mostrado em figura 2D). Os neurônios que aumentaram sua taxa de disparo responderam significativamente mais rápido do que aqueles que diminuíram sua taxa de disparo (224.8 ± 138.5 ms versus 426 ± 141.9 ms, t [12] = 2.58, p = 0.03, teste t permutado; consulte figura 2B).

Em muitas áreas do cérebro humano, os neurônios diferenciam entre categorias visuais [30] Portanto, perguntamos a seguir se a resposta dos neurônios SN diferenciava as três categorias visuais diferentes (animais, paisagens e frutas) das imagens. Não encontramos evidências de neurônios da categoria SN: uma ANOVA de permutação unilateral não revelou um número significativo de neurônios sintonizados na categoria visual (N = 6, 9.1%, p = 0.16; figura 2UMA). Em contraste com o lobo temporal medial (MTL) [30], não encontramos um sinal de categoria visual no SN.

Os Neurônios SN Diferenciam Novos Estímulos Familiares

Em seguida, testamos se os neurônios SN sinalizavam que um estímulo é novo (mostrado na primeira vez) ou familiar (mostrado na segunda ou terceira vez). Aqui, nos referimos a neurônios como neurônios seletivos à memória (MS) [25]. Nós testamos se a resposta dos neurônios SN exibiu este padrão, comparando as respostas dos neurônios após o início do estímulo entre ensaios novos e familiares. Primeiro focamos no subgrupo que tinha uma taxa de disparo maior para novos estímulos familiares (ver Métodos STAR). Nós identificamos 11 tais neurônios (Figuras 3A – 3C; 16.6%, p = 0.002, em comparação à distribuição nula; Veja também Figura S3UMA). Nós nos referimos a este subconjunto de neurônios MS como neurônios “novidade”. Essa diferença na resposta entre estímulos novos e familiares já era aparente quando a imagem era vista pela segunda vez (figura 3D, meio). A resposta permaneceu, mas não se fortaleceu ainda mais ao comparar a segunda e a terceira apresentação da mesma imagem (t [10] = 1.36, p = 0.21, teste t pareado permutado; consulte figura 3D, certo). Além disso, a diferença na resposta entre estímulos novos e familiares não depende do atraso entre duas apresentações consecutivas da mesma imagem (F [3,30] = 0.22, p = 0.88, ANOVA de permutação unilateral; consulte figura 3E)

Em seguida, testamos se outros neurônios SN aumentam sua taxa de disparo em resposta a imagens familiares. Descobrimos que 6 neurônios (9%, p = 0.01, em comparação com a distribuição nula; ver também Figura S3B) mostrou um aumento significativo para imagens familiares em comparação com novas imagens. Semelhante aos neurônios de novidade, a resposta de tais neurônios de “familiaridade” não mudou mais entre a segunda e a terceira apresentação da mesma imagem (t [5] = 0.7, p = 0.06; figura 3D) e não foi modulado pela duração do atraso entre apresentações consecutivas da mesma imagem (F [3,15] = 2.12, p = 0.14; figura 3E) Juntos, esses dados demonstraram que as taxas de disparo de uma proporção substancial de neurônios SN (16.6% e 9.0%; figura 3A) foram modulados pela novidade ou familiaridade das imagens em uma tarefa de memória declarativa. É importante ressaltar que essa mudança na resposta foi visível após um único teste de aprendizado (figura 3D) para neurônios de novidade e familiaridade.

Nós nos referimos aos neurônios 17 novidade e familiaridade juntos como neurônios MS (figura 3UMA). Os neurônios 4 MS também se qualificaram como neurônios de resposta à imagem (ou seja, mostraram uma mudança na taxa de disparos em todas as tentativas consideradas em conjunto; ver figura 2) A razão para essa pequena sobreposição é a ausência de uma resposta à categoria de estímulo não preferencial. Para mostrar isso, comparamos a taxa de disparo apenas de novos testes ou testes familiares (dependendo do tipo de teste ao qual o neurônio era sensível) com a taxa de disparo da linha de base. Isso revelou que as células MS tiveram uma taxa de disparo significativamente maior durante a apresentação da imagem (0-1.5 s, 7.23 ± 17.9 Hz) em comparação com a linha de base (-0.5-0 s, 6.2 ± 20.9 Hz, t [16] = 1.38, p = 0.042 , teste t pareado permutado), mas apenas para seu tipo preferido de ensaio (novo ou familiar; observe que isso não é por seleção, pois a taxa de disparo inicial não é considerada ao selecionar neurônios MS).

Realizamos análises de controle adicionais para verificar se esse sinal de memória não era devido a outros fatores, como variações de eletrodo ou taxa lenta de disparo. Primeiro, verificamos que nenhuma diferença semelhante existiu durante o período de referência: nem os neurônios MS novidade nem o tipo de familiaridade mostraram tal diferença (figura 3D, esquerda; não significativamente diferente versus 0 para neurônios de novidade [t [10] = 0.07, p = 0.94] e neurônios de familiaridade [t [5] = 0.58; p = 0.54]). Também testamos quantos neurônios MS seriam selecionados se usássemos o período da linha de base (−0.5-0 s) em vez do período de início após o estímulo para a seleção. Esta análise revelou apenas 1 (1.5%) de 66 unidades com uma diferença significativa entre imagens novas e familiares. Finalmente, usamos um modelo de regressão de efeito misto para identificar os fatores que explicam a variância na taxa de disparo dos neurônios MS. Como preditores, usamos a familiaridade com a imagem e o número do ensaio (mais a ID do cluster de neurônios foi usada como um efeito aleatório). Esta análise revelou que o regressor de familiaridade de imagem foi significativo mesmo depois de contabilizar os efeitos do número de ensaio e foi muito mais forte do que o regressor de número de ensaio para ambos os tipos de neurônios MS (neurônios novidade: t [864] = 8.95, p <1e-30 para novos / regressor antigo versus t [864] = 1.67; p = 0.09 para o regressor do número do ensaio; neurônios de familiaridade: t [501] = 7.24, p <1e − 12 para regressor novo / antigo versus t [501] = 3.67, p = 0.0002 para regressor de número de ensaio). Por último, observe que misturamos aleatoriamente estímulos novos e familiares ao longo do experimento. Juntas, essas análises de controle verificam que a diferença nas respostas não pode ser atribuída a desvios do eletrodo.

Neurônios SN MS Predict Comportamento

Em seguida, investigamos se a resposta dos neurônios MS (testados separadamente para neurônios que preferem novidade e familiaridade) estava relacionada à memória, avaliando se sua resposta co-variava com o comportamento do sujeito. Especificamente, comparamos as respostas neurais a estímulos familiares (aqueles que foram mostrados pelo menos uma vez antes) que os pacientes lembraram corretamente (resposta “antiga”) com aqueles que eles esqueceram por engano (resposta “nova”). Comportamentalmente, os pacientes apresentaram bom desempenho: lembravam-se (taxa de verdadeiro positivo) de 74% das imagens durante a primeira repetição (“familiar 1”) e 87% após a segunda repetição (“familiar 2”). Descobrimos que a resposta das células inovadoras foi significativamente atenuada durante os ensaios nos quais as imagens familiares foram erroneamente classificadas como novas em comparação com quando foram classificadas corretamente como familiares, com uma diferença de taxa de disparo de 0.36 ± 0.36 Hz para incorretas e de 0.60 ± 0.24 Hz para testes corretos (ver figura 3F; t [11] = 2.72, p = 0.02, teste t pareado permutado; a métrica usada foi a diferença na taxa de disparo entre quando uma imagem era nova e familiar (normalizada pela taxa de disparo de linha de base). Para esta comparação, excluímos ensaios para os quais a nova apresentação inicial estava incorreta (um falso positivo), de forma que a diferença observada só poderia ser atribuída a imagens esquecidas (falso negativo). No entanto, embora menor, a resposta aos estímulos familiares esquecidos ainda era significativamente diferente de zero (figura 3F; t [11] = 3.98, p = 0.002, teste t permutado). Juntos, essa análise mostra que a resposta dos neurônios da novidade indicava se um estímulo familiar seria lembrado ou esquecido. Para neurônios que aumentam sua taxa de disparo (n = 6) para imagens familiares, esta correlação de atividade neuronal-comportamento foi quantitativamente semelhante, mas não significativa (figura 3F; t [5] = 2.31, p = 0.056).

Latência de Resposta

Com que rapidez após o início do estímulo a resposta dos neurônios MS SN diferenciou imagens novas e familiares? Para responder a essa questão, em seguida, estimamos o primeiro ponto no tempo em que as respostas diferiam entre imagens novas e familiares. Nós comparamos a soma cumulativa dos trens de pico, um método que fornece uma estimativa da latência diferencial de um neurônio com alta precisão [31] Descobrimos que a latência diferencial média foi de 527 ms após o início da imagem (figura 3G). Comparamos essa latência com a latência dos neurônios MS (n = 122) recodificados no MTL durante uma tarefa de reconhecimento nova / antiga semelhante em outra população de pacientes [32, 33] Os neurônios MS no MTL tiveram uma latência diferencial média de 311 ms, que foi significativamente mais rápida em comparação com o SN (p = 0.013, estimado com base em uma distribuição nula estimada empiricamente para a qual os rótulos de área foram reatribuídos aleatoriamente). Esse resultado também foi verdadeiro ao considerar os neurônios MS que aumentaram sua taxa de disparo para estímulos de novidade e familiares separadamente (p = 0.002 ep = 0.002, neurônios, respectivamente, em comparação com n = 64 novidade en = 58 neurônios de familiaridade em MTL). Esta ordem de respostas é compatível com o modelo de Lisman e Grace da interação entre o hipocampo e o VTA / SN [9].

Análise de tipo de célula

O SN contém dois tipos principais de neurônios: neurônios GABAérgicos inibitórios e neurônios dopaminérgicos que se projetam para alvos remotos, incluindo o estriado, a amígdala e o hipocampo [4, 34, 35, 36]. Usando registros extracelulares, diferentes tipos de células podem ser distinguidos com base na combinação da largura da forma de onda do pico extracelular e da taxa média de disparo [37]. Em particular, no SN, sabe-se que os neurônios dopaminérgicos apresentam formas de onda mais amplas e menores taxas de disparo em comparação com os neurônios GABAérgicos [38, 39], que resulta em uma distribuição bimodal da largura da forma de onda em todos os neurônios. Descobrimos que, em todos os neurônios registrados (N = 66), a distribuição de larguras de pico era bimodal (estatística de mergulho de Hartigan: 0.0717, p = 0.006 [40]; Vejo Figuras 3H e 3I). Assim, investigamos a seguir se os neurônios MS eram preferencialmente de um determinado tipo de célula. Descobrimos que os neurônios MS foram em média caracterizados por formas de onda mais longas em comparação com os neurônios não MS (1.15 ± 0.23 ms versus 0.96 ± 0.32 ms; o comprimento da forma de onda foi medido como o tempo decorrido entre os dois picos positivos [14] da forma de onda; t [65] = 2.65, p = 0.012, teste t de permutação; Figuras 3H e 3I). Além disso, os neurônios MS satisfizeram os critérios para neurônios DA estabelecidos por trabalho anterior: 15/17 neurônios MS tinham formas de onda maiores que 0.8 ms e taxas de disparo menores que 15 Hz [14, 41]. Descobrimos também que os locais de registro onde os neurônios MS foram identificados eram predominantemente nas partes dorsais do SN (Figuras 1D e 1E). Estes resultados são consistentes com a localização da pars compacta, na qual a maioria dos neurônios dopaminérgicos está localizada [42, 43] Juntas, essas análises apóiam a visão de que os neurônios MS que identificamos eram supostamente dopaminérgicos.

Interações SN-Cortex

A atividade de neurônios SN foi relacionada à atividade potencial de campo registrada a partir dos gânglios da base e / ou da superfície cortical? Nós quantificamos as interações de campo de pico usando a Coer Field Coerence (SFC) como uma métrica para responder a essa questão. Primeiro, o SFC entre os neurônios SN e os potenciais de campo registrados nos gânglios da base (STN) estava significativamente acima do acaso na banda de freqüência teta (figura 4A, painel esquerdo; significativo em p <0.05 em 2-5 Hz em todos os N = 56 neurônios com picos suficientes). Observe que aqui o potencial de campo foi provavelmente registrado a partir do STN e não do SN devido à localização do contato de gravação 3 mm acima da ponta do microeletrodo (ver Métodos STAR e Figura S2UMA). Em segundo lugar, a atividade do neurônio SN também foi coordenada com os potenciais de campo cortical: os neurônios SN tinham uma preferência de disparar mais durante certas fases da banda de frequência teta e alfa dos sinais de ECoG gravados da superfície cortical (SFC foi significativamente diferente em 6-12 Hz banda de frequência, N = 61, p <0.05; figura 4A, painel direito; veja a legenda para estatísticas; Veja também Figura S4 para todos os eletrodos). Isso foi verdadeiro apenas para um par de contatos de ECoG localizados anteriormente ao sulco central (rotulados como +2; outros contatos não foram significativos; consulte Figura S4) Os contatos +2 do ECoG estavam localizados no giro frontal superior na área 6 de Brodmann (córtex pré-motor). Esta descoberta indica que a atividade neuronal SN está funcionalmente conectada a esta região do lobo frontal (ver Discussão). Em seguida, testamos se essa conexão funcional era relevante do ponto de vista comportamental, comparando sua força entre os novos ensaios que mais tarde seriam lembrados com novos ensaios que mais tarde foram esquecidos.

Baseado em pesquisas anteriores e previsões de modelos [26], hipotetizamos que a extensão da coerência do campo de pico durante a codificação de novas imagens prediz se os sujeitos codificariam com sucesso uma nova memória ou não. Para testar essa hipótese, comparamos o SFC durante a visualização de novas imagens entre ensaios que foram posteriormente lembrados corretamente e ensaios que foram posteriormente esquecidos (ou seja, identificados como novos). Essa comparação diferença devida à memória mostrou que as imagens que foram lembradas posteriormente foram acompanhadas por SFC mais alto na faixa de frequência teta para ECoGs medidos anteriormente ao sulco central durante a codificação (N = 58 neurônios, 3-9 Hz, p <0.05; figura 4B, painel direito; veja a legenda para estatísticas). Observe que este cálculo inclui apenas testes durante os quais a imagem foi vista pela primeira vez (romance) e os quais o assunto corretamente rotulado como "novo". Portanto, a resposta foi sempre a mesma (“nova”), excluindo-se a possibilidade de que essa diferença se devesse a diferenças no planejamento motor. Semelhante ao SFC considerando todos os ensaios, essa diferença foi significativa apenas para os potenciais de campo registrados a partir do contato anterior +2 localizado no córtex pré-motor (sulco central +2; figura 4B; Figuras 4C e 4D mostram um exemplo de SFC de neurônio e spike triggered average). Não observamos uma relação semelhante com os registros de potencial de campo dos gânglios da base (STN; figura 4B, painel esquerdo; todos p> 0.05). Como controle, também comparamos a potência do ECoG entre as duas condições, mas não encontramos diferenças significativas (figura 4E; todos p> 0.05). Juntos, isso mostra que a extensão do SFC de longo alcance entre a atividade neuronal SN e a atividade potencial do campo cortical frontal registrada do córtex pré-motor foi preditiva de formação de memória bem-sucedida.

Como essa coordenação de pico / campo de longa distância poderia ser alcançada? Para responder a esta pergunta, realizamos a seguir uma análise de coerência de fase entre os registros de potencial de campo nos gânglios da base (STN) e registros de ECoG do córtex obtidos enquanto os pacientes visualizavam as novas imagens (0-1.5 s em relação ao início do estímulo; consulte Métodos STAR) Esta análise mostrou que a codificação bem-sucedida de novas memórias estava associada a uma coerência de fase significativamente maior na faixa de frequência teta (5–10 Hz; figura 4F; p <0.05; veja a legenda para estatísticas). Semelhante ao achado SFC, este efeito foi observável apenas no sulco central +2 eletrodo (figura 4G). A potência dos sinais de ECoG registrados a partir do sulco central + 2 eletrodo exibiu uma diminuição proeminente da potência da banda beta começando cerca de 500 ms após o início do estímulo, que estava provavelmente relacionado à preparação do movimento (figura 4H) Esta redução beta foi precedida por um aumento na potência da frequência teta (figura 4H), que começou logo após o início do estímulo. Esse padrão mostra que o processamento de uma imagem aumenta o poder das oscilações teta no córtex frontal, o que fornece um mecanismo potencial pelo qual os neurônios SN podem modular a extensão da coordenação entre sua atividade e o teta frontal cortical. Aqui, mostramos que a extensão desse bloqueio de fase é preditiva do sucesso da codificação de memória, o que sugere que as oscilações da faixa de freqüência teta coordenam a transferência de informação entre as áreas durante a codificação da memória.

Discussão

Descobrimos que a atividade de neurônios individuais na substância humana nigra diferencia entre imagens novas e familiares em uma tarefa de memória declarativa dependente do hipocampo. Além disso, descobrimos que o grau de coordenação da atividade dos neurônios SN com as oscilações da freqüência teta frontal foi preditivo da formação de memória bem-sucedida. Embora trabalhos anteriores mostrem que neurônios SN humanos respondem a erros de previsão de recompensa [14] e sons pouco freqüentes em um paradigma de bola estranha [16], nossos dados são, até onde sabemos, o primeiro estudo que descreve a atividade neuronal SN durante a formação da memória declarativa em humanos.

As propriedades eletrofisiológicas das células seletivas de memória que descrevemos indicam que essas células são provavelmente dopaminérgicas. Esta conclusão se baseia em dois dados: a largura de suas formas de onda e localização anatômica. Os neurônios dopaminérgicos têm formas de ondas extracelulares consideravelmente mais amplas em comparação com os neurônios GABAérgicos também localizados no SN [38, 39, 44]. Além disso, embora os neurônios dopaminérgicos existam em todo o SN, a maioria está localizada na sub-região pars compacta do SN [42, 43]. A maioria dos neurônios dopaminérgicos deve, portanto, estar localizada na parte dorsal-medial do SN, que é a área onde encontramos a maioria dos neurônios da EM. Juntos, esses critérios demonstraram separar com segurança os neurônios dopaminérgicos e GABAérgicos no SN com base apenas em características eletrofisiológicas [38, 39, 44, 45, 46]. Uma confirmação definitiva desta afirmação exigirá uma análise histológica [47] ou segmentação genética [38]. Aqui, nos referimos a esses neurônios como supostamente dopaminérgicos para indicar que essa conclusão se baseia apenas em registros extracelulares.

Uma segunda consideração é o efeito da neurodegeneração contínua em nossos resultados. A maioria dos indivíduos no estudo tinha DP e, portanto, sofreu uma perda substancial de células dopaminérgicas no SN. No entanto, nossos registros acessaram uma área anatômica onde uma população suficiente de neurônios dopaminérgicos ainda está funcional, mesmo em DP. A perda dopaminérgica na DP progride de forma desigual [48, 49], visando algumas áreas mais severamente do que outras. Análises de tecido post-mortem em pacientes com DP tipicamente mostram alta perda de neurônios dopaminérgicos na parte caudal da SN, com aproximadamente 90% de células perdidas. Em contraste, a perda de células em áreas mais dorsais é mais moderada (50% ou menos) em um grau comparável ao que pode ser observado no envelhecimento normal [49]. De fato, vários estudos conseguiram registrar a partir de supostos neurônios dopaminérgicos em pacientes com DP submetidos à cirurgia de STN DBS [14, 41]. Com o alvo cirúrgico na STN, é razoável esperar que as gravações SN estejam localizadas predominantemente na área dorsal do SN. Essa suposição foi confirmada pela análise das posições do eletrodo, que mostrou a maioria dos registros localizados na parte dorsal do SN, onde se espera que o impacto da doença seja relativamente menor [49]. Permanece desconhecido, no entanto, se a DP poderia ter influenciado as formas de onda dos neurônios DA remanescentes que registramos. Embora não tenhamos detectado uma correlação da gravidade da doença com a duração da forma de onda Métodos STAR), esta questão permanece uma questão em aberto. Finalmente, os pacientes incluídos em nosso estudo encontravam-se em estágios consideravelmente mais precoces da DP do que aqueles incluídos na análise post mortem [48, 49], preservando assim uma maior densidade de células dopaminérgicas nas áreas dorsais do SN.

Foi proposto que o papel da modulação dopaminérgica dos processos de memória do hipocampo é aumentar a plasticidade sináptica para eventos importantes, como aqueles que são gratificantes, alinhados com os objetivos de um sujeito ou que atraem a atenção [9, 23]. A via proposta para que este sinal alcance a SN / VTA é através de aferências do núcleo accumbens (NA) e do núcleo tegmentar pedunculopontino (PPTg), que são ambas estruturas envolvidas na mediação de processos motivacionais e de atenção [50, 51]. Tanto o NA como o PPTg, por sua vez, recebem dados do córtex pré-frontal (PFC) e do hipocampo, permitindo-lhes integrar sinais sobre os objetivos atuais e a novidade do estímulo [23, 50, 51] Foi hipotetizado que os sinais de novidade do hipocampo causam a liberação de dopamina dentro do hipocampo através desta via multissináptica [9, 23]. Aqui, identificamos neurônios dopaminérgicos putativos dentro do SN que são compatíveis com essa hipótese, porque respondem com um aumento na taxa de disparo a novos estímulos. Curiosamente, além dos neurônios de novidade, também identificamos um grupo menor de supostos neurônios dopaminérgicos que responderam com um aumento na taxa de disparo a estímulos familiares. As características de resposta desse grupo de neurônios eram similares aos neurônios novidade (Figuras 3D, 3E e 3H), com a exceção de que eles não foram significativamente indicativos de se um estímulo familiar seria lembrado ou esquecido (mas observe que isso é provavelmente devido à falta de poder estatístico). Embora esses neurônios não sejam previstos diretamente pelo modelo teórico de Lisman e Grace, é provável que também desempenhem um papel na aprendizagem. Por exemplo, diferentes concentrações de DA podem levar à depressão sináptica ou potenciação [52] e os níveis de DA podem controlar o limiar de potenciação a longo prazo (LTP) / depressão a longo prazo (LTD) [53] Isso sugere que os neurônios que aumentam os níveis de DA para estímulos familiares podem participar na manutenção dessa homeostase. Além disso, diferentes tipos de receptores de dopamina têm diferentes sensibilidades e limiares de ativação e medeiam diferentes aspectos da plasticidade, incluindo codificação versus consolidação de memórias [54, 55]. Juntos, essa literatura combinada com nossa descoberta apóia a hipótese de que os neurônios da familiaridade têm um papel nos mecanismos de plasticidade que servem para fortalecer as memórias já codificadas. O trabalho futuro é necessário para testar diretamente esta hipótese.

A latência das respostas SN também foi compatível com o modelo de Lisman e Grace, ou seja, que as respostas SN MS surgiram significativamente mais tarde em comparação com as observadas no MTL [33] Aqui, descobrimos que as respostas SN foram primeiro visíveis 527 ms após o início do estímulo, um tempo que foi maior do que o intervalo de 311 ms observado no MTL [32]. Uma ressalva dessa comparação é que ela foi derivada de duas populações diferentes de pacientes (DP e epilepsia, respectivamente). Juntos, nossos resultados apóiam a ideia de que as informações sobre a novidade do estímulo observadas no SN originam-se no MTL. Importante, a extensão da modulação de células SN foi indicativa de se um sujeito reconheceria corretamente um estímulo familiar. Esse resultado indica que a resposta das células SN foi comportamentalmente relevante para a tarefa de memória declarativa que nossos sujeitos realizaram. Esse achado também está de acordo com estudos em humanos mostrando que a atividade SNFf-dependente de oxigênio no sangue (BOLD) prediz a formação bem-sucedida de memória [5, 6]. No entanto, permanece desconhecido qual é a relação entre a atividade de diferentes tipos de células no sinal SN e BOLD (mas veja [56]). Em contraste, aqui nós identificamos eletrofisiologicamente tipos específicos de células SN e mostramos que é a atividade fásica de neurônios DA putativos logo após o início do estímulo que é preditivo de formação de memória.

Observamos que a atividade dos neurônios SN foi sistematicamente relacionada à fase de oscilações teta em curso no córtex frontal (medido sobre o córtex pré-motor). Essa coordenação foi comportamentalmente relevante porque a extensão do travamento de fase era preditiva do sucesso da formação de memória. Acredita-se que oscilações na faixa de freqüência teta coordenam o fluxo de informações entre o MTL, os gânglios da base e o córtex frontal [27, 28, 29]. Aqui, mostramos agora que, em humanos, o disparo neuronal SN está relacionado a oscilações de freqüência teta cortical e que tal coordenação é comportamentalmente relevante para a formação da memória. A importância da sincronia teta entre os gânglios da base e o córtex frontal foi estabelecida por registros anteriores de pacientes humanos realizando tarefas cognitivas [57, 58] Curiosamente, a estimulação lenta de 4 Hz do STN melhora o desempenho em tarefas cognitivas [58]. Uma questão chave e desconhecida é se as oscilações teta que quantificamos estão relacionadas ou sincronizadas com o teta do hipocampo [27, 28, 29].

A estimulação antidrômica do NST evoca respostas de curta latência no córtex pré-motor, compatível com uma via "hiperdirecta" em humanos [59]. Existem, portanto, pelo menos três caminhos pelos quais as informações do MTL poderiam alcançar o SN: (1) via NA e PPTg; (2) pela via hiperdirecta; e (3) através do estriado, que está interligado com a maior parte do córtex frontal [60]. Essa inervação rica provavelmente dá origem à dependência funcional do SN e do córtex frontal, conforme observado por meio do BOLD-fMRI [61, 62]. Além disso, a atividade BOLD no córtex frontal prevê a codificação bem-sucedida de novas memórias [63], um sinal que é pensado para ser um reflexo do papel do córtex frontal (incluindo áreas pré-motoras) em facilitar a codificação de informações relevantes para o objetivo e na organização de múltiplas informações em uma memória individual [63] Aqui, agora mostramos um possível mecanismo pelo qual essas informações poderiam influenciar a força da codificação da memória, modulando a atividade SN dopaminérgica. Um experimento futuro chave será determinar se a atividade neuronal SN também é coordenada com as oscilações teta do hipocampo e como essas oscilações teta se relacionam com as oscilações teta corticais frontais medidas aqui.

Agradecimentos

Reconhecemos com gratidão a disposição de nossos pacientes em participar deste estudo. Agradecemos ao pessoal da sala de operações do Cedars-Sinai por sua assistência, Robert Zelaya e Lori Scheinost pelo apoio técnico em neurofisiologia, e Jeffrey Wertheimer pela avaliação neuropsicológica dos pacientes. Agradecemos a Ralph Adolphs e a todos os membros do Laboratório Rutishauser pela discussão. Este estudo foi possível graças ao financiamento de sementes da Fundação Pfeiffer e mais tarde foi também apoiado pelo NIH NINDS (U01NS098961), um Prêmio NSF CAREER (BCS-1554105) e o Fundo McKnight Endowment for Neuroscience (todos para UR).

Contribuições do autor

UR e JK projetaram o experimento. JK, UR, KB e CPM realizaram experimentos. JK e UR realizaram análise. ANM e KB realizaram cirurgia. O MT prestou assistência ao paciente. JK, ANM e UR escreveram o artigo. Todos os autores discutiram os resultados em todas as etapas do projeto.

Declaração de Interesses

Os autores declaram não haver interesses conflitantes.

Informação complementar

Documento S1. Figuras S1 – S4 e Tabela S1