Neuronii dopaminergici sensibili la nou-născuți în substanța umană Nigra prezică succesul formării memoriei declarative (2018)

figura 1

Locații pentru sarcini, comportament și înregistrare

(A) Rezumat simplificat al modelului Lisman-Grace.

(B) Sarcina. Sus: ecrane prezentate subiecților în timpul unui exemplu de încercare. De jos: duratele de timp pentru care a fost afișat fiecare ecran.

(C) Comportament. Se afișează acuratețea recunoașterii tuturor sesiunilor, în ordinea rangului. Barele verzi indică sesiunile cu acuratețe la ocazie; barele galbene indică sesiuni cu înregistrări localizate în afara SN.

(D și E) Locația locurilor de înregistrare a microelectrodului în spațiul Talairach la Y = -16 (D) și Y = -17.2 (E). Contururile indică granițele derivate din atlas ale SN și STN [21]. Un contact este colorat în roșu dacă cel puțin un neuron selectiv de memorie (vezi Neuronii SN fac diferența între stimulii noi și cei familiari și Analiza tipului de celule) a fost înregistrată în această locație și albastră în caz contrar.

(F) Locația înregistrărilor corticale. Este afișată locația mediană a contactelor ECoG înregistrate în cele șase sesiuni de înregistrare pentru care a fost disponibilă o imagine cu raze X intraoperatorie (vezi Metode STAR). Vedea Figura S2D de exemplu dintr-un subiect individual. Creierul reconstruit prezentat este un creier șablon [22].

Afișați imaginea mare | Vizualizați imaginea Hi-Res | Descărcați prezentarea PowerPoint

Important de subliniat

•Neuronii umani de substanță neagră (SN) sunt modulați de noutatea stimulului

•Neuronii selectivi ai memoriei din substanța nigra sunt presupus dopaminergici

• Blocarea de fază a neuronilor SN la oscilațiile frontale prezice formarea memoriei

• Validează predicțiile modelului de buclă VTA/SN-hippocampus Lisman și Grace la oameni

Rezumat

Codificarea informațiilor în memoria declarativă pe termen lung este facilitată de dopamină. Acest proces depinde de semnalele de noutate din hipocamp, dar rămâne necunoscut modul în care neuronii dopaminergici ai creierului mediu sunt modulați de informații bazate pe memorie declarativă. Am înregistrat neuronii individuali ai substanței negre (SN) și potențialele câmpului cortical la pacienții umani care efectuează o sarcină de memorie de recunoaștere. Am descoperit că 25% dintre neuronii SN au fost modulați de noutatea stimulului. Forma de undă extracelulară și locația anatomică au indicat că acești neuroni selectivi pentru memorie au fost presupus dopaminergici. Răspunsurile neuronilor selectivi pentru memorie au apărut la 527 ms după debutul stimulului, s-au schimbat după o singură încercare și au indicat acuratețea recunoașterii. Faza neuronilor SN blocată la oscilațiile de frecvență teta corticale frontale, iar amploarea acestei coordonări a prezis formarea reușită a memoriei. Aceste date arată că neuronii dopaminergici din SN uman sunt modulați de semnale de memorie și demonstrează o progresie a fluxului de informații în bucla hipocampal-ganglioni bazali-cortex frontal pentru codificarea memoriei.

Introducere

Formarea amintirilor declarative se bazează pe capacitatea sinapselor hipocampale de a-și schimba rapid puterea prin potențare și depresie pe termen lung.1]. Forța și durata plasticității sinaptice depind de nivelurile extracelulare de dopamină.2, 3], un neuromodulator care este eliberat în hipocamp de la terminalele axonale care se proiectează din neuronii dopaminergici din substanța neagră (SN) și zona tegmentală ventrală (VTA).4]. Puterea amintirilor declarative hipocampale este modulată de eliberarea de dopamină: atât gradul activării SN/VTA [5, 6] și nivelurile de dopamină din hipocamp [2, 7] modulează succesul codificării. Când animalele sunt expuse la noi medii, nivelul de dopamină crește și facilitează potențarea pe termen lung în hipocamp. Această memorie îmbunătățită pentru medii noi, totuși, se pierde atunci când receptorii de dopamină din hipocamp sunt blocați.8]. Deși aceste și alte observații sugerează un rol critic pentru dopamina eliberată de neuronii SN/VTA în memoria declarativă.9, 10, 11], mecanismele care stau la baza care reglează acest răspuns sunt puțin înțelese.

Studierea modului în care neuronii dopaminergici SN/VTA semnalează erorile de recompensă și așteptări [12, 13, 14] a dezvăluit o înțelegere mecanicistă a rolului SN/VTA în condiționarea clasică și învățarea prin întărire [15]. În plus, la oameni, neuronii SN răspund, de asemenea, la sunete rare într-o paradigmă ciudată.16] și codifică rezultatele deciziei [17]. În schimb, se știe puțin despre rolul SN/VTA în achiziția amintirilor declarative. Deși neuronii dopaminergici SN răspund la stimuli noi în timpul condiționării [13, 18, 19, 20], nu există înregistrări ale neuronilor SN în timpul sarcinilor de memorie declarativă. Prin urmare, rămâne necunoscut dacă neuronii SN se diferențiază de stimulii familiari de noi și dacă o astfel de activare este legată de succesul codificării memoriei.

S-a propus ca sistemul dopaminergic și hipocampul să formeze o buclă multisinaptică care începe cu un semnal de noutate a hipocampului care excită tranzitoriu neuronii dopaminergici din SN/VTA, care, la rândul său, duce la întărirea plasticității hipocampului prin activarea receptorilor dopaminergici din hipocamp.figura 1A) [9, 23]. Deși ipoteza inițială se referă atât la SN, cât și la VTA, accentul nostru aici este doar pe SN și, astfel, limităm următoarea discuție la predicțiile relevante pentru SN. De asemenea, nu limităm discuția la neuronii SN dopaminergici, deoarece neuronii GABAergici inhibă la rândul lor neuronii dopaminergici (DA).24], făcând răspunsul lor la fel de relevant pentru ipoteză. Ipoteza buclei hipocampus-SN/VTA [9, 23] face trei predicții specifice cu privire la amintirile declarative: în primul rând, prezice că activitatea neuronilor SN este modulată de noutatea stimulului în timpul sarcinilor de memorie declarativă. În al doilea rând, prezice că această modulare apare, în raport cu debutul stimulului, mai întâi în hipocamp, urmat de SN. În al treilea rând, dacă este relevant pentru memoria declarativă, activitatea SN în timpul stimulilor noi ar trebui să predice succesul sau eșecul formării memoriei, așa cum este evaluat de comportamentul ulterior. Aici, testăm aceste trei predicții direct la oameni, înregistrând activitatea neuronilor SN individuali și relaționând activitatea lor cu puterea memoriei evaluată comportamental.

Subiecții noștri au efectuat o sarcină de recunoaștere a memoriei pentru care noi și alții am descris neuronii de semnalizare a noutății din hipocampul uman.25]. Măsura în care acești neuroni selectivi pentru memorie sunt modulați de oscilațiile theta în curs de desfășurare este predictivă pentru succesul sau eșecul formării memoriei.26]. Se crede că dopamina este esențială pentru succesul formării memoriei în această sarcină, ridicând întrebarea dacă activitatea neuronilor SN este sau nu coordonată suplimentar de oscilațiile theta în curs. Frecvența teta și alte oscilații de joasă frecvență sunt esențiale în coordonarea fluxului de informații între zonele corticale și subcorticale.27, 28, 29], inclusiv SN/VTA, hipocampul și cortexul. Cu toate acestea, rămâne necunoscut dacă coordonarea activității neuronale între neuronii SN și cortex joacă, de asemenea, un rol în formarea memoriei declarative. Aici, am înregistrat simultan activitatea neuronilor SN împreună cu potențialele câmpului cortical peste lobul frontal pentru a evalua dacă activitatea neuronilor SN este coordonată cu activitatea corticală și dacă o astfel de coordonare este predictivă pentru succesul formării memoriei.

REZULTATE

Sarcină și comportament

23 de subiecte (28 de sesiuni; vezi Tabelul S1) în curs de implantare a unui dispozitiv de stimulare a creierului profund (DBS) în nucleul subtalamic (STN) pentru tratamentul fie al bolii Parkinson (PD), fie al tremorului esențial a efectuat o sarcină de recunoaștere continuă a memoriei. Două sesiuni de înregistrare au fost excluse deoarece subiecții s-au executat la nivel de șansă și trei sesiuni au fost excluse deoarece înregistrările au fost făcute în afara SN (vezi Cifrele 1D și 1E). Astfel, au rămas pentru analiză 23 de ședințe.

Subiecților li s-a cerut să vadă o secvență de imagini și să identifice fiecare imagine ca fiind nouă sau familiară (figura 1B). Subiecții au apăsat fie butonul „nou” fie „vechi” pentru a-și oferi răspunsurile (identitatea butonului a fost inversată la mijlocul experimentului). Fiecare imagine a fost prezentată de până la trei ori. Prima prezentare este denumită „roman”, iar celelalte două prezentări „familiare”. Subiecții au avut rezultate bune, cu o acuratețe medie de recunoaștere de 82% (±8%, ±SD; figura 1C). De asemenea, subiecții au continuat să învețe, așa cum a demonstrat o creștere semnificativă a performanței în timpul celei de-a doua prezentări familiare (87% ± 13%), comparativ cu prima (74% ± 12%, t [22] = 5.62, p = 0.0005, permutare pereche t Test). Doar studiile corecte au fost utilizate pentru analiză, dacă nu se specifică altfel. Timpul median dintre apariția ecranului de întrebare și apăsarea butonului a fost de 0.69 ± 0.99 s, fără nicio diferență semnificativă în timpul de reacție între răspunsurile noi (1.12 ± 1.06 s) și cele familiare (1.05 ± 0.90 s, t [22] = 1.17, p = 0.26, testul t pereche de permutare). Imaginile pe care le-am folosit fiecare aparțineau uneia dintre cele trei categorii vizuale diferite (animale, peisaje și fructe). Nu au existat diferențe semnificative în timpul de reacție în funcție de categoria vizuală (ANOVA cu permutare unidirecțională: F [2,44] = 2, p = 0.13). Împreună, aceste date comportamentale arată că pacienții au îndeplinit sarcina cu acuratețe. Testele de evaluare neuropsihologică preoperatorie au fost în concordanță cu această observație (vezi Tabelul S1).

Electrofiziologie

Am identificat 66 de neuroni unici presunți bine izolați, înregistrați din SN. Cifrele 1D și 1E arată locațiile tuturor locurilor de înregistrare din spațiul Talairach așa cum sunt determinate din coordonatele stereotactice (vezi, de asemenea, Metode STAR și Cifrele S2E și S2F). Neuronii au fost bine izolați așa cum au fost evaluați cantitativ folosind metrici de calitate a sortării vârfurilor (Figura S1). De-a lungul manuscrisului, folosim termenii neuron, unitate și celulă în mod interschimbabil pentru a ne referi la un singur neuron presupus. De la fiecare microelectrod, am înregistrat și potențialele de câmp folosind contactul electrodului cu impedanță scăzută situat la 3 mm deasupra vârfului microelectrodului (Figura S2A). În plus, am înregistrat semnale de suprafață corticale (electrocorticografie [ECoG]) folosind un electrod subdural de bandă plasat de-a lungul suprafeței dorsale fronto-parietale a creierului, extinzându-se anterior și posterior de șanțul central (Cifrele S2B–S2D). Am localizat poziția electrozilor ECoG și a zonelor corticale aferente acestora folosind o combinație de imagistică intraoperatorie și stimulare a nervului median (vezi Metode STAR și Cifrele S2C și S2D). Locația mediană a tuturor înregistrărilor ECoG este afișată în figura 1F.

Neuronii SN răspund la stimulii vizuali

Am testat mai întâi dacă neuronii și-au modificat rata de declanșare ca răspuns la apariția imaginii atunci când am luat în considerare toate încercările împreună, indiferent de noutate/familiaritate (vezi Metode STAR). Am constatat că 14/66 (21.2%, p = 0.002, comparativ cu distribuția nulă; figura 2A) dintre neuroni și-au schimbat rata de declanșare ca răspuns la apariția imaginii (comparând vârfurile într-o fereastră 0-1.5 s după debutul stimulului cu o fereastră -0.5-0 s înainte de debutul stimulului). Dintre acești neuroni „responsivi la imagine”, cinci și-au crescut rata de declanșare în raport cu valoarea de bază (exemplu de neuron prezentat în figura 2C) și 9 și-au scăzut rata de declanșare (exemplu de neuron prezentat în figura 2D). Neuronii care și-au crescut rata de declanșare au răspuns semnificativ mai repede decât cei care și-au scăzut rata de declanșare (224.8 ± 138.5 ms față de 426 ± 141.9 ms, t [12] = 2.58, p = 0.03, test t permutat; vezi figura 2B).

În multe zone ale creierului uman, neuronii fac diferența între categoriile vizuale [30]. Prin urmare, am întrebat dacă răspunsul neuronilor SN a diferențiat între cele trei categorii vizuale diferite (animale, peisaje și fructe) ale imaginilor. Nu am găsit dovezi pentru neuronii din categoria SN: o ANOVA cu permutare unidirecțională nu a evidențiat un număr semnificativ de neuroni adaptați la categoria vizuală (N = 6, 9.1%, p = 0.16; figura 2A). Spre deosebire de lobul temporal medial (MTL) [30], nu am găsit un semnal de categorie vizuală în SN.

Neuronii SN fac diferența între stimulii noi și cei familiari

Apoi am testat dacă neuronii SN au semnalat că un stimul este nou (afișat prima dată) sau familiar (afișat a doua sau a treia oară). Aici, ne referim la astfel de neuroni ca neuroni de memorie selectivă (MS) [25]. Am testat dacă răspunsul neuronilor SN a prezentat acest model, comparând răspunsurile neuronilor după declanșarea stimulului între studiile noi și familiare. Ne-am concentrat mai întâi pe subgrupul care a avut o rată de declanșare mai mare pentru stimuli noi față de cei familiari (vezi Metode STAR). Am identificat 11 astfel de neuroni (Cifrele 3A–3C; 16.6%, p = 0.002, comparativ cu distribuția nulă; Vezi si Figura S3A). Ne referim la acest subset de neuroni MS ca neuroni „noutati”. Această diferență de răspuns între stimulii noi și cei familiari era deja evidentă când imaginea a fost văzută a doua oară (figura 3D, mijloc). Răspunsul a rămas, dar nu s-a consolidat mai mult atunci când a comparat a doua și a treia prezentare a aceleiași imagini (t [10] = 1.36, p = 0.21, testul t pereche permutat; vezi figura 3D, dreapta). În plus, diferența de răspuns între stimulii noi și cei familiari nu depindea de întârzierea dintre două prezentări consecutive ale aceleiași imagini (F [3,30] = 0.22, p = 0.88, ANOVA cu permutare unidirecțională; vezi figura 3E).

Apoi am testat dacă alți neuroni SN își măresc rata de declanșare ca răspuns la imagini familiare. Am descoperit că 6 neuroni (9%, p = 0.01, în comparație cu distribuția nulă; vezi și Figura S3B) a arătat o creștere semnificativă a imaginilor familiare în comparație cu imaginile noi. Similar neuronilor de noutate, răspunsul unor astfel de neuroni de „familiaritate” nu sa schimbat în continuare între a doua și a treia prezentare a aceleiași imagini (t [5] = 0.7, p = 0.06; figura 3D) și nu a fost modulată de lungimea întârzierii dintre prezentările consecutive ale aceleiași imagini (F [3,15] = 2.12, p = 0.14; figura 3E). Împreună, aceste date au demonstrat că ratele de declanșare a unei proporții substanțiale de neuroni SN (16.6% și 9.0%; figura 3A) au fost modulate de noutatea sau familiaritatea imaginilor într-o sarcină de memorie declarativă. Important, această schimbare a răspunsului a fost vizibilă după o singură încercare de învățare (figura 3D) atât pentru neuronii de noutate, cât și pentru cei de familiaritate.

Ne referim la cei 17 neuroni de noutate și familiaritate împreună ca neuroni MS (figura 3A). 4 Neuronii MS s-au calificat, de asemenea, drept neuroni sensibili la imagine (adică, au arătat o schimbare a ratei de declanșare pentru toate studiile luate împreună; vezi figura 2). Motivul acestei mici suprapuneri este absența unui răspuns la categoria de stimul nepreferată. Pentru a arăta acest lucru, am comparat rata de declanșare numai a testelor noi sau familiare (în funcție de tipul de încercare la care neuronul a fost sensibil) cu rata de declanșare de bază. Acest lucru a arătat că celulele MS au avut o rată de declanșare semnificativ mai mare în timpul prezentării imaginii (0–1.5 s, 7.23 ± 17.9 Hz) comparativ cu valoarea de bază (−0.5–0 s, 6.2 ± 20.9 Hz, t [16] = 1.38, p = 0.042). , testul t pereche permutat), dar numai pentru tipul lor preferat de încercare (roman sau familiar; rețineți că acest lucru nu este prin selecție, deoarece rata de declanșare de bază nu este luată în considerare la selectarea neuronilor MS).

Am efectuat analize de control suplimentare pentru a verifica că acest semnal de memorie nu se datorează altor factori, cum ar fi deplasarea electrodului sau modificările lente ale ratei de ardere. În primul rând, am verificat că nu a existat nicio diferență similară în timpul perioadei de referință: nici neuronii MS de tip nou, nici de familiaritate nu au arătat o astfel de diferență (figura 3D, stânga; nu este semnificativ diferit față de 0 pentru neuronii de noutate [t [10] = 0.07, p = 0.94] și neuronii de familiaritate [t [5] = 0.58; p = 0.54]). De asemenea, am testat câți neuroni MS ar fi selectați dacă am folosi perioada de referință (-0.5-0 s) mai degrabă decât perioada de declanșare după stimul pentru selecție. Această analiză a relevat doar 1 (1.5%) din 66 de unități cu o diferență semnificativă între imaginile noi și cele familiare. În cele din urmă, am folosit un model de regresie cu efecte mixte pentru a identifica factorii care explică variația ratei de declanșare a neuronilor MS. Ca predictori, am folosit familiaritatea imaginii și numărul de încercare (plus ID-ul clusterului de neuroni a fost folosit ca efect aleatoriu). Această analiză a dezvăluit că regresorul familiarității imaginii a fost semnificativ chiar și după luarea în considerare a efectelor numărului de probă și a fost mult mai puternic decât regresorul numărului de probă pentru ambele tipuri de neuroni MS (neuroni noutati: t [864] = 8.95, p < 1e−30 pentru noi /regresor vechi față de t [864] = 1.67; p = 0.09 pentru regresorul numărului de probă; neuroni de familiaritate: t [501] = 7.24, p < 1e−12 pentru regresor nou/vechi față de t [501] = 3.67, p = 0.0002 pentru regresorul numărului de probă). În cele din urmă, rețineți că am amestecat aleatoriu stimuli noi și familiari de-a lungul experimentului. Împreună, aceste analize de control verifică că diferența de răspunsuri nu poate fi atribuită deplasărilor electrozilor.

SN MS Neuronii prezic comportamentul

Apoi am investigat dacă răspunsul neuronilor MS (testați separat pentru neuronii care preferă noutatea și familiaritatea) a fost legat de memorie, evaluând dacă răspunsul lor a variat împreună cu comportamentul subiectului. Mai exact, am comparat răspunsurile neuronale la stimuli familiari (cei care au fost arătati cel puțin o dată înainte) pe care pacienții și-au amintit corect (răspunsul „vechi”) cu cei pe care i-au uitat din greșeală (răspunsul „nou”). Din punct de vedere comportamental, pacienții au prezentat performanțe bune: și-au amintit (rata adevărată pozitivă) 74% din imagini în timpul primei repetari („familiar 1”) și 87% după a doua repetiție („familiar 2”). Am constatat că răspunsul celulelor noutate a fost atenuat semnificativ în timpul încercărilor în care imaginile familiare au fost evaluate eronat ca noi, comparativ cu atunci când au fost evaluate corect ca familiare, cu o diferență de rată de tragere de 0.36 ± 0.36 Hz pentru incorecte și de 0.60 ± 0.24 Hz. pentru încercări corecte (vezi figura 3F; t [11] = 2.72, p = 0.02, test t pereche permutat; metrica utilizată a fost diferența de rată de tragere între momentul în care o imagine era nouă și familiarizată normalizată de rata de declanșare de bază). Pentru această comparație, am exclus studiile pentru care prezentarea inițială a romanului a fost incorectă (un fals pozitiv), astfel încât diferența observată a putut fi atribuită doar imaginilor uitate (negative false). Cu toate acestea, deși mai mic, răspunsul la stimuli familiari uitați a fost încă semnificativ diferit de zero (figura 3F; t [11] = 3.98, p = 0.002, test t permutat). Împreună, această analiză arată că răspunsul neuronilor de noutate a indicat dacă un stimul familiar va fi amintit sau uitat. Pentru neuronii care își măresc rata de declanșare (n = 6) la imagini familiare, această corelație comportament-activitate neuronală a fost similară cantitativ, dar nu semnificativă (figura 3F; t [5] = 2.31, p = 0.056).

Latența de răspuns

Cât de repede după apariția stimulului răspunsul neuronilor MS SN a făcut diferența între imaginile noi și cele familiare? Pentru a răspunde la această întrebare, am estimat în continuare primul moment în timp în care răspunsurile au fost diferite între imaginile noi și cele familiare. Am comparat suma cumulativă a trenurilor spike, o metodă care oferă o estimare a latenței diferențiale a unui neuron cu precizie ridicată.31]. Am descoperit că latența diferențială medie a fost de 527 ms după apariția imaginii (figura 3G). Am comparat această latență cu latența neuronilor MS (n = 122) recodați în MTL în timpul unei sarcini similare de recunoaștere noi/vechi într-o altă populație de pacienți.32, 33]. Neuronii MS din MTL au avut o latență diferențială medie de 311 ms, care a fost semnificativ mai rapidă în comparație cu SN (p = 0.013, estimată pe baza unei distribuții nule estimate empiric pentru care etichetele de zonă au fost reatribuite aleatoriu). Acest rezultat a fost, de asemenea, adevărat atunci când se iau în considerare neuronii MS care și-au crescut rata de declanșare la noutate și stimuli familiari separat (p = 0.002 și p = 0.002, respectiv neuroni, comparativ cu n = 64 de neuroni de noutate și n = 58 de neuroni de familiaritate în MTL). Această ordine a răspunsurilor este compatibilă cu modelul Lisman și Grace al interacțiunii dintre hipocamp și VTA/SN.9].

Analiza tipului de celule

SN conține două tipuri principale de neuroni: neuroni inhibitori GABAergici și neuroni dopaminergici care se proiectează către ținte îndepărtate, inclusiv striatul, amigdala și hipocampul.4, 34, 35, 36]. Folosind înregistrări extracelulare, diferite tipuri de celule pot fi adesea distinse pe baza unei combinații a lățimii formei de undă extracelulare și a ratei medii de declanșare.37]. În special, în SN, se știe că neuronii dopaminergici au forme de undă mai largi și rate de declanșare mai mici în comparație cu neuronii GABAergici.38, 39], care are ca rezultat o distribuție bimodală a lățimii formei de undă pe toți neuronii. Am constatat că, pe toți neuronii înregistrați (N = 66), distribuția lățimii vârfurilor a fost bimodală (statistica dip Hartigan: 0.0717, p = 0.006 [40]; vedea Cifrele 3H și 3I). Astfel, am investigat în continuare dacă neuronii MS erau preferabil de un anumit tip de celulă. Am descoperit că neuronii MS au fost, în medie, caracterizați prin forme de undă mai lungi în comparație cu neuronii non-MS (1.15 ± 0.23 ms față de 0.96 ± 0.32 ms; lungimea formei de undă a fost măsurată ca timp care a trecut între cele două vârfuri pozitive [XNUMX] ).14] a formei de undă; t [65] = 2.65, p = 0.012, testul t de permutare; Cifrele 3H și 3I). În plus, neuronii MS au îndeplinit criteriile pentru neuronii DA stabilite de lucrările anterioare: 15/17 neuroni MS aveau forme de undă mai lungi de 0.8 ms și rate de declanșare mai mici de 15 Hz.14, 41]. De asemenea, am constatat că locurile de înregistrare în care au fost identificați neuronii MS au fost predominant în părțile dorsale ale SN (Cifrele 1D și 1E). Aceste rezultate sunt în concordanță cu localizarea pars compacta, în care sunt localizați majoritatea neuronilor dopaminergici.42, 43]. Împreună, aceste analize susțin opinia că neuronii MS pe care i-am identificat au fost presupus dopaminergici.

Interacțiuni SN-Cortex

Activitatea neuronilor SN a fost legată de activitatea potențială a câmpului înregistrată din ganglionii bazali și/sau de pe suprafața corticală? Am cuantificat interacțiunile spike-field folosind coerența câmpului spike (SFC) ca măsură pentru a răspunde la această întrebare. În primul rând, SFC între neuronii SN și potențialele de câmp înregistrate în ganglionii bazali (STN) a fost semnificativ peste șansă în banda de frecvență theta (figura 4A, panoul din stânga; semnificativ la p < 0.05 în 2–5 Hz pe toți N = 56 neuroni cu suficiente vârfuri). Rețineți că aici potențialul câmpului a fost cel mai probabil înregistrat de la STN și nu de la SN datorită locației contactului de înregistrare la 3 mm deasupra vârfului microelectrodului (vezi Metode STAR și Figura S2A). În al doilea rând, activitatea neuronului SN a fost, de asemenea, coordonată cu potențialele câmpului cortical: neuronii SN au avut o preferință să declanșeze mai mult în timpul anumitor faze ale benzii de frecvență teta și alfa a semnalelor ECoG înregistrate de pe suprafața corticală (SFC a fost semnificativ diferit în intervalul 6-12 Hz). bandă de frecvență, N = 61, p < 0.05; figura 4A, panoul din dreapta; vezi legenda pentru statistici; Vezi si Figura S4 pentru toți electrozii). Acest lucru a fost valabil doar pentru o pereche de contacte ECoG situate anterior de sulcusul central (etichetate ca +2; alte contacte nu au fost semnificative; vezi Figura S4). Contactele +2 ECoG au fost localizate pe girusul frontal superior în zona 6 Brodmann (cortexul premotor). Această constatare indică faptul că activitatea neuronală SN este conectată funcțional la această regiune a lobului frontal (vezi Discuție). Apoi am testat dacă această conexiune funcțională a fost relevantă din punct de vedere comportamental, comparând puterea ei între studii noi care au fost amintite ulterior cu studii noi care au fost ulterior uitate.

Pe baza cercetărilor anterioare și a predicțiilor modelului [26], am emis ipoteza că amploarea coerenței câmpului de vârf în timpul codificării imaginilor noi prezice dacă subiecții vor codifica cu succes o nouă memorie sau nu. Pentru a testa această ipoteză, am comparat SFC în timpul vizionării imaginilor noi între studiile care ulterior au fost reținute corect și studiile care au fost ulterior uitate (adică, identificate ca noi). Această diferență datorată memoriei comparației a arătat că imaginile care au fost amintite ulterior au fost însoțite de SFC mai mare în intervalul de frecvență theta pentru ECoG măsurate anterior de sulcusul central în timpul codificării (N = 58 neuroni, 3–9 Hz, p < 0.05; figura 4B, panou din dreapta; vezi legenda pentru statistici). Rețineți că acest calcul include doar încercările în care imaginea a fost văzută pentru prima dată (roman) și pe care subiectul le-a etichetat corect drept „nou”. Prin urmare, răspunsul a fost întotdeauna același („nou”), excluzând posibilitatea ca această diferență să se fi datorat diferențelor de planificare motorie. Similar cu SFC luând în considerare toate studiile, această diferență a fost semnificativă doar pentru potențialele de câmp înregistrate de la contactul anterior +2 situat pe cortexul premotor (sulcus central +2; figura 4B; Cifrele 4C și 4D arată un exemplu de SFC al neuronului și media declanșată de vârf). Nu am observat o relație similară cu înregistrările potențialului de câmp din ganglionii bazali (STN; figura 4B, panoul din stânga; toate p > 0.05). Ca control, am comparat și puterea ECoG între cele două condiții, dar nu am găsit diferențe semnificative (figura 4E; toate p > 0.05). Împreună, acest lucru arată că amploarea SFC pe distanță lungă între activitatea neuronală SN și activitatea potențială a câmpului cortical frontal înregistrată din cortexul premotor a fost predictivă pentru formarea cu succes a memoriei.

Cum ar putea fi realizată această coordonare pe distanțe lungi de vârf/câmp? Pentru a răspunde la această întrebare, am efectuat apoi o analiză de coerență de fază între înregistrările potențialului de câmp în ganglionii bazali (STN) și înregistrările ECoG din cortex obținute în timp ce pacienții au vizualizat imaginile noi (0-1.5 s în raport cu debutul stimulului; vezi Metode STAR). Această analiză a arătat că codificarea cu succes a noilor memorii a fost asociată cu o coerență semnificativ mai mare de fază în intervalul de frecvență theta (5-10 Hz; figura 4F; p < 0.05; vezi legenda pentru statistici). Similar cu descoperirea SFC, acest efect a fost observabil numai pe electrodul sulcus central +2 (figura 4G). Puterea semnalelor ECoG înregistrate de la electrodul sulcus central +2 a prezentat o scădere proeminentă a puterii benzii beta începând cu aproximativ 500 ms după debutul stimulului, care a fost cel mai probabil legată de pregătirea mișcării (figura 4H). Această scădere beta a fost precedată de o creștere a puterii frecvenței theta (figura 4H), care a început la scurt timp după declanșarea stimulului. Acest model arată că procesarea unei imagini crește puterea oscilațiilor theta în cortexul frontal, ceea ce oferă un mecanism potențial prin care neuronii SN ar putea modula gradul de coordonare dintre activitatea lor și teta corticală frontală. Aici, arătăm că amploarea unei astfel de blocări de fază este predictivă pentru succesul codificării memoriei, ceea ce sugerează că oscilațiile intervalului de frecvență theta coordonează transferul de informații între zone în timpul codificării memoriei.

Discuție

Am descoperit că activitatea neuronilor individuali din substanța neagră umană diferențiază între imaginile noi și cele familiare într-o sarcină de memorie declarativă dependentă de hipocamp. În plus, am constatat că gradul de coordonare a activității neuronilor SN cu oscilații frontale ale frecvenței teta a fost predictiv pentru formarea cu succes a memoriei. Deși lucrările anterioare arată că neuronii SN umani răspund la erorile de predicție a recompensei [14] și sunete rare într-o paradigmă ciudată [16], datele noastre sunt, după cunoștințele noastre, primul studiu care descrie activitatea neuronală SN în timpul formării memoriei declarative la oameni.

Proprietățile electrofiziologice ale celulelor selective de memorie pe care le descriem indică faptul că aceste celule sunt cel mai probabil dopaminergice. Această concluzie se bazează pe două date: lățimea formelor de undă și locația anatomică. Neuronii dopaminergici au forme de undă extracelulare considerabil mai largi în comparație cu neuronii GABAergici localizați și în SN.38, 39, 44]. De asemenea, deși neuronii dopaminergici există pe tot cuprinsul SN, majoritatea sunt localizați în subregiunea pars compacta a SN.42, 43]. Majoritatea neuronilor dopaminergici ar trebui, prin urmare, să fie localizați în partea dorsal-medială a SN, care este zona în care am găsit majoritatea neuronilor MS. Împreună, s-a demonstrat că aceste criterii separă în mod fiabil neuronii dopaminergici și GABAergici în SN numai pe baza caracteristicilor electrofiziologice.38, 39, 44, 45, 46]. O confirmare definitivă a acestei afirmații va necesita fie o analiză histologică [47] sau țintirea genetică [38]. Aici, ne referim la acești neuroni ca presupus dopaminergici pentru a indica faptul că această concluzie se bazează numai pe înregistrările extracelulare.

Un al doilea aspect este efectul neurodegenerării continue asupra rezultatelor noastre. Majoritatea subiecților din studiu au avut PD și, prin urmare, au suferit de o pierdere substanțială a celulelor dopaminergice în SN. Cu toate acestea, înregistrările noastre au accesat o zonă anatomică în care o populație suficientă de neuroni dopaminergici este încă funcțională chiar și în PD. Pierderea dopaminergică în PD progresează neuniform [48, 49], vizând unele zone mai sever decât altele. Analizele tisulare post mortem la pacienții cu PD arată de obicei pierderi mari de neuroni dopaminergici în partea caudală a SN, cu aproximativ 90% din celule pierdute. În schimb, pierderea celulară în mai multe zone dorsale este mai moderată (50% sau mai puțin) într-un grad comparabil cu ceea ce poate fi observat la îmbătrânirea normală.49]. Într-adevăr, mai multe studii au reușit să înregistreze din presupusi neuroni dopaminergici la pacienții cu PD supuși unei intervenții chirurgicale STN DBS.14, 41]. Cu ținta chirurgicală în STN, este rezonabil să ne așteptăm ca înregistrările SN să fie localizate predominant în zona dorsală a SN. Această ipoteză a fost confirmată de analiza pozițiilor electrozilor noștri, care a arătat majoritatea înregistrărilor situate în partea dorsală a SN, unde impactul bolii este de așteptat să fie relativ minor.49]. Cu toate acestea, rămâne necunoscut dacă PD ar fi putut influența formele de undă ale neuronilor DA rămași pe care i-am înregistrat. Deși nu am detectat o corelație a severității bolii cu durata formei de undă (vezi Metode STAR), această problemă rămâne o întrebare deschisă. În cele din urmă, pacienții înscriși în studiul nostru se aflau în stadii de PD considerabil mai devreme decât cei incluși în analiza post mortem.48, 49], prin urmare păstrând o densitate mai mare de celule dopaminergice în zonele dorsale ale SN.

S-a propus că rolul modulării dopaminergice a proceselor de memorie hipocampală este de a spori plasticitatea sinaptică pentru evenimente importante, cum ar fi cele care sunt gratificante, aliniate cu obiectivele unui subiect sau care atrag atenția.9, 23]. Calea propusă pentru ca acest semnal să ajungă la SN/VTA este prin aferentele din nucleul accumbens (NA) și nucleul tegmental pedunculopontin (PPTg), care sunt ambele structuri implicate în mediarea proceselor motivaționale și atenționale.50, 51]. Atât NA, cât și PPTg primesc, la rândul lor, intrări de la cortexul prefrontal (PFC) și de la hipocamp, permițându-le să integreze semnale despre obiectivele actuale și noutatea stimulului.23, 50, 51]. S-a emis ipoteza că semnalele de noutate ale hipocampului cauzează eliberarea de dopamină în hipocamp prin această cale multisinaptică.9, 23]. Aici, am identificat neuroni dopaminergici presupuși în SN care sunt compatibili cu această ipoteză, deoarece răspund cu o creștere a ratei de declanșare la stimuli noi. Interesant, pe lângă neuronii de noutate, am identificat și un grup mai mic de neuroni dopaminergici presupuși care au răspuns cu o creștere a ratei de declanșare la stimuli familiari. Caracteristicile de răspuns ale acestui grup de neuroni au fost de altfel similare cu neuronii de noutate (Cifrele 3D, 3E și 3H), cu excepția faptului că nu au indicat în mod semnificativ dacă un stimul familiar va fi amintit sau uitat (dar rețineți că acest lucru se datorează, cel mai probabil, lipsei puterii statistice). Deși acești neuroni nu sunt preziși direct de modelul teoretic al lui Lisman și Grace, este probabil ca aceștia să joace și un rol în învățare. De exemplu, diferite concentrații de DA pot duce fie la deprimare sinaptică, fie la potențare [52] și nivelurile de DA pot controla pragul de potențare pe termen lung (LTP)/depresie pe termen lung (LTD) [53]. Acest lucru sugerează că neuronii care cresc nivelurile de DA pentru stimuli familiari ar putea participa la menținerea acestei homeostazii. În plus, diferite tipuri de receptori de dopamină au sensibilități și praguri de activare diferite și mediază diferite aspecte ale plasticității, inclusiv codificarea versus consolidarea amintirilor.54, 55]. Împreună, această literatură combinată cu descoperirea noastră susține ipoteza că neuronii de familiaritate au un rol în mecanismele de plasticitate care servesc la întărirea amintirilor deja codificate. Sunt necesare lucrări viitoare pentru a testa direct această ipoteză.

Latența răspunsurilor SN a fost, de asemenea, compatibilă cu modelul Lisman și Grace, și anume că răspunsurile SN MS au apărut semnificativ mai târziu în comparație cu cele observate în MTL.33]. Aici, am constatat că răspunsurile SN au fost mai întâi vizibile la 527 ms după debutul stimulului, un timp care a fost mai mare decât intervalul de 311 ms observat în MTL.32]. Un avertisment al acestei comparații este că a fost derivată de la două populații diferite de pacienți (PD și, respectiv, epilepsie). Împreună, rezultatele noastre susțin ideea că informațiile despre noutatea stimulilor observate în SN își au originea în MTL. Este important că amploarea modulării celulelor SN a indicat dacă un subiect ar recunoaște corect un stimul familiar. Acest rezultat indică faptul că răspunsul celulelor SN a fost relevant din punct de vedere comportamental pentru sarcina de memorie declarativă efectuată de subiecții noștri. Această constatare este, de asemenea, în concordanță cu studiile umane care arată că activitatea SN fMRI-dependentă de nivelul de oxigen din sânge (BOLD) prezice formarea cu succes a memoriei.5, 6]. Cu toate acestea, rămâne necunoscut care este relația dintre activitatea diferitelor tipuri de celule din SN și semnalul BOLD (dar vezi [56]). În schimb, aici am identificat tipuri specifice de celule SN din punct de vedere electrofiziologic și am arătat că activitatea fazică a neuronilor DA presupusi la scurt timp după debutul stimulului este cea care predică formarea memoriei.

Am observat că activitatea neuronilor SN a fost legată sistematic de faza de oscilații theta în curs de desfășurare în cortexul frontal (măsurată peste cortexul premotor). Această coordonare a fost relevantă din punct de vedere comportamental, deoarece gradul de blocare a fazei era predictiv pentru succesul formării memoriei. Se crede că oscilațiile în intervalul de frecvență theta coordonează fluxul de informații între MTL, ganglionii bazali și cortexul frontal [1].27, 28, 29]. Aici, arătăm acum că, la oameni, declanșarea neuronală SN este legată de oscilațiile de frecvență teta corticale și că o astfel de coordonare este relevantă din punct de vedere comportamental pentru formarea memoriei. Importanța sincroniei theta între ganglionii bazali și cortexul frontal a fost stabilită de înregistrările anterioare ale pacienților umani care îndeplinesc sarcini cognitive.57, 58]. Interesant, stimularea lentă de 4 Hz a STN îmbunătățește performanța în sarcinile cognitive.58]. O întrebare cheie necunoscută este dacă oscilațiile theta pe care le-am cuantificat sunt legate de sau sunt sincronizate cu teta hipocampului.27, 28, 29].

Stimularea antidromică a STN evocă răspunsuri scurte de latență în cortexul premotor, care este compatibil cu o cale „hiperdirectă” la om.59]. Există astfel cel puțin trei căi prin care informațiile din MTL ar putea ajunge la SN: (1) prin NA și PPTg; (2) pe calea hiperdirectă; și (3) prin striatul, care este interconectat cu cea mai mare parte a cortexului frontal [60]. Această inervație bogată dă naștere, cel mai probabil, la dependența funcțională a SN și a cortexului frontal, așa cum s-a observat folosind BOLD-fMRI.61, 62]. De asemenea, activitatea BOLD în cortexul frontal prezice codificarea reușită a noilor amintiri.63], un semnal despre care se crede că este o reflectare a rolului cortexului frontal (inclusiv zonele premotorii) în facilitarea codificării informațiilor relevante pentru obiectiv și în organizarea mai multor informații într-o memorie individuală.63]. Aici, prezentăm acum un posibil mecanism prin care astfel de informații ar putea influența puterea codificării memoriei prin modularea activității SN dopaminergice. Un experiment cheie viitor va fi acela de a determina dacă activitatea neuronală SN este, de asemenea, coordonată cu oscilațiile theta din hipocamp și modul în care aceste oscilații theta se raportează la oscilațiile teta corticale frontale măsurate aici.

recunoasteri

Recunoaștem cu recunoștință dorința pacienților noștri de a participa la acest studiu. Mulțumim personalului din sala de operație Cedars-Sinai pentru asistență, Robert Zelaya și Lori Scheinost pentru sprijinul tehnic neurofiziologic și Jeffrey Wertheimer pentru evaluarea neuropsihologică a pacienților. Mulțumim lui Ralph Adolphs și tuturor membrilor Laboratorului Rutishauser pentru discuții. Acest studiu a fost posibil prin finanțarea semințelor de la Fundația Pfeiffer și mai târziu a fost susținut și de NIH NINDS (U01NS098961), un NSF CAREER Award (BCS-1554105) și McKnight Endowment Fund for Neuroscience (toate către UR).

Contribuțiile autorului

UR și JK au conceput experimentul. JK, UR, KB și CPM au efectuat experimente. JK și UR au efectuat analize. ANM și KB au efectuat intervenții chirurgicale. MT a oferit îngrijiri pacientului. JK, ANM și UR au scris lucrarea. Toți autorii au discutat rezultatele în toate etapele proiectului.

Declaratie de Interese

Autorii nu declară interese concurente.

Informatii suplimentare

Documentul S1. Figurile S1–S4 și Tabelul S1