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

2018 Apr 12. pii: S0960-9822 (18) 30353-1. doi: 10.1016 / j.cub.2018.03.024. [Epub înainte de imprimare]
 

Abstract

Codificarea informațiilor în memoria declarativă pe termen lung este facilitată de dopamină. Acest proces depinde de semnalele de noutate ale hipocampului, dar rămâne necunoscut modul în care neuronii dopaminergici ai creierului mediu sunt modulați de informații bazate pe memoria declarativă. Am înregistrat neuroni individuali de substanță nigra (SN) și potențiale de câmp cortical la pacienții umani care efectuează o sarcină de recunoaștere a memoriei. Am constatat că 25% dintre neuronii SN au fost modulați de noutatea stimulului. Forma de undă extracelulară și localizarea anatomică au indicat faptul că acești neuroni selectivi pentru memorie au fost supuși dopaminergici. Răspunsurile neuronilor selectivi pentru memorie au apărut la 527 ms după debutul stimulului, s-au schimbat după un singur studiu și au indicat acuratețea recunoașterii. Neuronii SN se blochează la oscilațiile teta-frecvenței corticale frontale, iar amploarea acestei coordonări a prezis formarea memoriei cu succes. Aceste date dezvăluie că neuronii dopaminergici din SN uman sunt modulați de semnale de memorie și demonstrează o progresie a fluxului de informații în bucla hipocampal-bazală ganglion-cortex frontal pentru codificarea memoriei.

CUVINTE CHEIE:

DBS; ECoG; Parkinson; ganglionii bazali; dopamină; unitate umană unică; memorie; coerența spike-field; substantia nigra; teta

figura 1

Locații pentru sarcini, comportament și înregistrare

(A) Rezumatul simplificat al modelului Lisman-Grace.

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

(C) Comportament. Este afișată acuratețea recunoașterii tuturor sesiunilor, rangul ordonat. Barele verzi indică sesiuni cu exactitate la șansă; barele galbene indică sesiuni cu înregistrări localizate în afara SN.

(D și E) Amplasarea site-urilor de înregistrare a microelectrodilor în spațiul Talairach la Y = -16 (D) și Y = -17.2 (E). Contururile indică marginile derivate din atlas ale SN și STN [21]. Un contact este colorat în roșu dacă cel puțin un neuron selectiv pentru memorie (vezi Neuronii SN Diferențiază între stimuli romani și familiari și Analiza tipului de celule) a fost înregistrată în această locație și în albastru, în caz contrar.

(F) Localizarea înregistrărilor corticale. Se arată localizarea mediană a contactelor ECoG înregistrate în cele șase sesiuni de înregistrare pentru care a fost disponibilă o imagine cu raze X intraoperatorii (vezi Metode STAR). Vedea Figura S2D pentru un exemplu de la un subiect individual. Creierul reconstruit prezentat este un creier șablon [22].

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

Deschide imaginea mare

Deschide imaginea mare

Deschide imaginea mare

 

Repere

• Neuronii substanței nigra (SN) umane sunt modulați prin noutatea stimulului

• Neuronii selectivi de memorie din substantia nigra sunt putativ dopaminergici

• Blocarea pe faze a neuronilor SN la oscilațiile frontale prezice formarea memoriei

• Validează predicțiile modelului de buclă VTA / SN-hipocampus de la Lisman și Grace la om

Rezumat

Codificarea informațiilor în memoria declarativă pe termen lung este facilitată de dopamină. Acest proces depinde de semnalele de noutate ale hipocampului, dar rămâne necunoscut modul în care neuronii dopaminergici ai creierului mediu sunt modulați de informații bazate pe memoria declarativă. Am înregistrat neuroni individuali de substanță nigra (SN) și potențiale de câmp cortical la pacienții umani care efectuează o sarcină de recunoaștere a memoriei. Am constatat că 25% dintre neuronii SN au fost modulați de noutatea stimulului. Forma de undă extracelulară și localizarea anatomică au indicat faptul că acești neuroni selectivi pentru memorie au fost supuși dopaminergici. Răspunsurile neuronilor selectivi pentru memorie au apărut la 527 ms după debutul stimulului, s-au schimbat după un singur studiu și au indicat acuratețea recunoașterii. Neuronii SN se blochează la oscilațiile teta-frecvenței corticale frontale, iar amploarea acestei coordonări a prezis formarea memoriei cu succes. Aceste date dezvăluie că neuronii dopaminergici din SN uman sunt modulați de semnale de memorie și demonstrează o progresie a fluxului de informații în bucla hipocampal-bazală ganglion-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]. Puterea și durata plasticității sinaptice depind de nivelurile de dopamină extracelulare [2, 3], un neuromodulator care este eliberat în hipocamp din terminalele axonale care se proiectează din neuronii dopaminergici din substantia nigra (SN) și zona tegmentală ventrală (VTA) [4]. Puterea amintirilor declarative hipocampale este modulată prin eliberarea de dopamină: atât extinderea activării SN / VTA [5, 6] și nivelurile de dopamină din hipocamp [2, 7] modulează succesul codificării. Atunci când animalele sunt expuse la medii noi, nivelurile de dopamină cresc și facilitează potențarea pe termen lung a hipocampului. Această memorie îmbunătățită pentru medii noi, cu toate acestea, se pierde atunci când receptorii de dopamină hipocampală sunt blocate [8]. Deși aceste și alte observații sugerează un rol critic pentru dopamina eliberată de neuronii SN / VTA în memoria declarativă [9, 10, 11], mecanismele de bază care reglementează acest răspuns sunt slab înțelese.

Studierea modului în care neuronii dopaminergici SN / VTA semnalează erorile de răsplată și de așteptare [12, 13, 14] a dezvăluit o înțelegere mecanicistă a rolului SN / VTA în învățarea clasică de condiționare și consolidare [15]. În plus, la oameni, neuronii SN răspund, de asemenea, la sunete rare într-o paradigmă bilă ciudată [16] și codifică rezultatele deciziei [17]. În schimb, se știe puțin despre rolul SN / VTA în achiziționarea de amintiri 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 declarative. Prin urmare, rămâne necunoscut dacă neuronii SN diferențiază familiari de stimuli 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 hipocampală care excită tranzitoriu neuronii dopaminergici din SN / VTA, ceea ce la rândul său duce la întărirea plasticității hipocampului prin activarea receptorilor de dopamină hipocampală (figura 1A) [9, 23]. Deși ipoteza inițială se referă atât la SN, cât și la VTA, accentul nostru este aici doar pe SN, și astfel restricționăm următoarea discuție la predicțiile relevante pentru SN. De asemenea, nu limităm discuția la neuronii SN dopaminergici, deoarece la rândul lor neuronii GABAergici inhibă neuronii dopaminergici (DA) [24], făcând răspunsul lor la fel de relevant pentru ipoteză. Ipoteza buclei hipocamp-SN / VTA [9, 23] face trei predicții specifice în ceea ce privește 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 modulație apare, relativ la debutul stimulului, mai întâi în hipocampus urmată de SN. În al treilea rând, dacă este relevant pentru memoria declarativă, activitatea SN în timpul stimulilor noi ar trebui să prezică succesul sau eșecul formării memoriei, astfel cum este evaluat de un comportament ulterior. Aici, testăm aceste trei predicții direct la oameni prin înregistrarea activității neuronilor SN individuali și corelarea activității acestora cu puterea memoriei evaluată comportamental.

Subiecții noștri au efectuat o sarcină de memorie de recunoaștere pentru care noi și alții am descris neuronii de semnalizare a noutății în hipocampul uman [25]. Măsura în care acești neuroni selectivi de memorie sunt modulați prin oscilații theta în curs de desfășurare este predictivă pentru succesul sau eșecul formării memoriei [26]. Se consideră că dopamina este esențială pentru succesul formării memoriei în această sarcină, ridicând întrebarea dacă activitatea neuronilor SN este sau nu coordonată de oscilațiile în continuă. Frecvența theta și alte oscilații cu frecvență joasă sunt critice în coordonarea fluxului de informații între zonele corticale și subcorticale [27, 28, 29], inclusiv SN / VTA, hipocondrul 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

Sarcina și comportamentul

Subiecte 23 (sesiuni 28; vezi Tabelul S1) în curs de implantare a unui dispozitiv de stimulare a creierului profund (DBS) în nucleul subthalamic (STN) pentru tratamentul fie bolii Parkinson (PD), fie tremor esențial a efectuat o sarcină de memorie de recunoaștere continuă. Două sesiuni de înregistrare au fost excluse, deoarece subiecții au efectuat la nivel de șansă, iar trei sesiuni au fost excluse, deoarece înregistrările au fost făcute în afara SN (a se vedea Cifrele 1D și 1E). Astfel, sesiunile 23 au rămas pentru analiză.

Subiecților li sa solicitat să vizualizeze 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 în mijlocul experimentului). Fiecare imagine a fost prezentată de până la trei ori. Prima prezentare este denumită „roman”, iar restul celor două prezentări sunt „familiare”. Subiecții au avut rezultate bune, cu o precizie medie de recunoaștere de 82% (± 8%, ± SD; figura 1C). De asemenea, subiecții au continuat să învețe, așa cum s-a demonstrat printr-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, permutație asociată t Test). Numai studiile corecte au fost utilizate pentru analiză, cu excepția cazului în care se specifică altfel. Timpul median între apariția ecranului întrebării și apăsarea butonului a fost de 0.69 ± 0.99 s, fără diferențe semnificative în timpul de reacție între răspunsurile noi (1.12 ± 1.06 s) și familiare (1.05 ± 0.90 s, t [22] = 1.17, p = 0.26, permutare test t asociat). Imaginile pe care le-am folosit aparțineau fiecăreia dintre cele trei categorii vizuale diferite (animale, peisaje și fructe). Nu au existat diferențe semnificative în timpul reacției în funcție de categoria vizuală (permutație unidirecțională ANOVA: F [2,44] = 2, p = 0.13). Împreună, aceste date comportamentale arată că pacienții au îndeplinit sarcina cu precizie. Testele de evaluare neuropsihologică preoperatorie au fost în concordanță cu această observație (vezi Tabelul S1).

Electrofiziologie

Am identificat 66 neuroni putativi bine izolați, înregistrați din SN. Cifrele 1D și 1E arată locațiile tuturor site-urilor de înregistrare din spațiul Talairach, astfel cum sunt determinate de la coordonatele stereotactice (vezi și Metode STAR și Cifrele S2E și S2F). Neuronii au fost bine izolați, deoarece au fost evaluați cantitativ folosind metrici de calitate pentru sortarea picurilorFigura S1). De-a lungul manuscrisului, folosim termenii neuron, unitate și celulă în mod interschimbabil pentru a ne referi la un singur neuron supus. De la fiecare microelectrod, am înregistrat, de asemenea, potențialele de câmp utilizând contactul electrodului cu impedanță redusă situat la 3 mm deasupra vârfului microelectrodului (Figura S2A). În plus, am înregistrat semnale de suprafață corticală (electrocorticografie [ECoG]) folosind un electrod cu bandă subdurală plasat de-a lungul suprafeței creierului fronto-parietal dorsal, extinzându-se anterior și posterior spre sulcusul central (Cifrele S2B-S2D). Am localizat poziția electrozilor ECoG și a zonelor corticale aferente acestora folosind o combinație de imagistică intraoperatorie și stimularea nervului median (vezi Metode STAR și Cifrele S2C și S2D). Locația mediană a tuturor înregistrărilor ECoG este prezentată în figura 1F.

Neuronii SN răspund la stimuli vizuali

Am testat pentru prima dată dacă neuronii și-au schimbat ritmul de tragere ca răspuns la debutul imaginii atunci când luăm în considerare toate studiile împreună, indiferent de noutate / familiaritate (vezi Metode STAR). Am constatat că 14/66 (21.2%, p = 0.002, comparativ cu distribuția nulă; figura 2A) de neuroni și-au modificat rata de declanșare ca răspuns la apariția imaginii (comparând vârfurile dintr-o fereastră 0-1.5 s după debutul stimulului cu o fereastră −0.5-0 s care precedă debutul stimulului). Dintre acești neuroni „receptivi la imagine”, cinci și-au crescut rata de tragere față de valoarea inițială (exemplu neuron prezentat în figura 2C) și 9 și-au micșorat rata de ardere (exemplu neuron prezentat în figura 2D). Neuronii care și-au crescut rata de tragere au răspuns semnificativ mai rapid decât cei care au redus rata de tragere (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 diferențiază 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 permutație unidirecțională ANOVA nu a dezvăluit un număr semnificativ de neuroni reglați 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 Diferențiază între stimuli romani și familiari

Am testat ulterior dacă neuronii SN au semnalat că un stimul este nou (arătat prima dată) sau familiar (arătat a doua sau a treia oară). Aici, ne referim la astfel de neuroni precum neuronii selectivi cu memorie (SM) [25]. Am testat dacă răspunsul neuronilor SN a prezentat acest model prin compararea răspunsurilor neuronilor după debutul stimulului între studiile noi și cele familiare. Ne-am concentrat mai întâi pe subgrupul care a avut o rată mai mare de tragere pentru romane în raport cu stimuli 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 SM ca fiind „noutăți”. Această diferență de răspuns între stimuli romani și familiari era deja evidentă când imaginea a fost văzută a doua oară (figura 3D, mijloc). Răspunsul a rămas, dar nu s-a întărit în continuare atunci când a comparat a doua și a treia prezentare a aceleiași imagini (t [10] = 1.36, p = 0.21, test t permutat; vezi figura 3D, dreapta). În plus, diferența de răspuns între stimulii noi și familiari nu a depins de întârzierea dintre două prezentări consecutive ale aceleiași imagini (F [3,30] = 0.22, p = 0.88, permutare unidirecțională ANOVA; vezi figura 3E).

Am testat apoi dacă alți neuroni SN își măresc rata de tragere ca răspuns la imagini familiare. Am constatat că 6 neuroni (9%, p = 0.01, comparativ cu distribuția nulă; vezi și Figura S3B) a arătat o creștere semnificativă pentru familiare comparativ cu imaginile noi. Similar cu neuronii de noutate, răspunsul unor astfel de neuroni de „familiaritate” nu s-a 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 modulat de lungimea întârzierii între prezentările consecutive ale aceleiași imagini (F [3,15] = 2.12, p = 0.14; figura 3E). Împreună, aceste date au demonstrat că ratele de tragere ale 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 de răspuns a fost vizibilă după un singur studiu de învățare (figura 3D) atât pentru neuroni de noutate, cât și pentru familiaritate.

Ne referim la noutățile 17 și la neuronii de familiaritate împreună ca neuroni SM (figura 3A). Neuronii 4 MS s-au calificat, de asemenea, ca neuroni sensibili la imagine (adică au arătat o modificare a vitezei de tragere pentru toate studiile luate în considerare 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 tragere numai a studiilor noi sau familiare (în funcție de ce tip de proces era sensibil neuronul) cu rata de tragere de bază. Acest lucru a dezvăluit 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 inițială (−0.5-0 s, 6.2 ± 20.9 Hz, t [16] = 1.38, p = 0.042 , test t permutat), dar numai pentru tipul lor preferat de studiu (nou sau familiar; rețineți că acest lucru nu se face prin selecție, deoarece rata inițială de tragere nu este luată în considerare la selectarea neuronilor MS).

Am efectuat analize suplimentare de control pentru a verifica dacă acest semnal de memorie nu s-a datorat altor factori, cum ar fi deriva de electrozi sau modificări lente ale ratei de ardere. În primul rând, am verificat că nu a existat nicio diferență similară în perioada de bază: nici neuronii MS de tip inedit și nici familiaritate nu au arătat o astfel de diferență (figura 3D, stânga; nu semnificativ diferit față de 0 pentru neuronii noi [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 bază (-0.5-0 s), mai degrabă decât perioada de debut post-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 efect mixt pentru a identifica factorii care explică varianța ratei de declanșare a neuronilor MS. Ca predictori, am folosit familiaritatea imaginii și numărul studiului (plus ID-ul clusterului de neuroni a fost folosit ca efect aleatoriu). Această analiză a relevat că regresorul de familiaritate a imaginii a fost semnificativ chiar și după ce a luat în considerare efectele numărului de studiu și a fost mult mai puternic decât regresorul numărului de studiu pentru ambele tipuri de neuroni MS (neuroni de noutate: t [864] = 8.95, p <1e-30 pentru noul / regresor vechi versus t [864] = 1.67; p = 0.09 pentru regresorul numărului de studiu; neuroni de familiaritate: t [501] = 7.24, p <1e − 12 pentru regresor nou / vechi versus t [501] = 3.67, p = 0.0002 pentru regresorul numărului procesului). În cele din urmă, rețineți că am amestecat în mod aleatoriu stimuli noi și familiari pe tot parcursul experimentului. Împreună, aceste analize de control verifică dacă diferența de răspunsuri nu poate fi atribuită derivării electrodului.

Neuronii SN MS prezic comportamentul

Am investigat apoi dacă răspunsul neuronilor MS (testat separat pentru neuronii care preferă noutatea și familiaritatea) a fost legat de memorie, evaluând dacă răspunsul lor a variat cu comportamentul subiectului. Mai exact, am comparat răspunsurile neuronale cu stimulii familiari (cei care au fost arătați cel puțin o dată înainte) pe care pacienții le-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) de 74% din imagini în timpul primei repetări („familiar 1”) și 87% după a doua repetare („familiar 2”). Am constatat că răspunsul celulelor de noutate a fost semnificativ atenuat în timpul studiilor în care imaginile familiare au fost în mod eronat calificate ca fiind noi în comparație cu atunci când au fost corect calificate ca fiind familiare, cu o diferență a ratei 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 asociat permutat; metrica utilizată a fost diferența în rata de tragere între momentul în care o imagine era nouă și familiară normalizată de rata de tragere de bază). Pentru această comparație, am exclus testele pentru care prezentarea inițială a romanului a fost incorectă (un fals pozitiv), astfel încât diferența observată ar putea fi atribuită doar imaginilor uitate (negative negative). Cu toate acestea, deși mai mic, răspunsul la stimulii 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 noutăți a indicat dacă un stimul familiar ar fi amintit sau uitat. Pentru neuronii care își cresc rata de tragere (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).

Latenția răspunsului

Cât de repede s-a diferențiat răspunsul neuronilor MS SN între imaginile inedite și cele familiare? Pentru a răspunde la această întrebare, am estimat în primul rând primul moment în care răspunsurile diferă între imaginile romane și cele familiare. Am comparat suma totală a trenurilor spike, o metodă care oferă o estimare a latenței diferențiale a unui neuron cu o precizie ridicată [31]. Am constatat că latența diferențială medie a fost de 527 ms după apariția imaginii (figura 3G). Am comparat această latență cu latența neuronilor MS (n = 122) recodificată în MTL în timpul unei sarcini de recunoaștere noi / vechi similare la 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 comparativ 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 adevărat și atunci când s-au luat în considerare neuronii MS care și-au crescut rata de tragere la stimuli noi și familiari separat (p = 0.002 și p = 0.002, respectiv neuroni, comparativ cu n = 64 noutăți și n = 58 neuroni de familiaritate în MTL). Această ordine de răspunsuri 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: neuronii GABAergici inhibitori și neuronii dopaminergici care se proiectează către ținte la distanță, inclusiv striatul, amigdala și hipocampul [4, 34, 35, 36]. Folosind înregistrări extracelulare, diferite tipuri de celule pot fi deseori distinse pe baza unei combinații a lățimii formei de undă extracelulare și a vitezei medii de tragere [37]. În special, în SN, se știe că neuronii dopaminergici au forme de undă mai largi și rate de ardere 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 lățimilor vârfurilor a fost bimodală (statistica de scădere a lui Hartigan: 0.0717, p = 0.006 [40]; vedea Cifrele 3H și 3I). Astfel, am investigat apoi dacă neuronii MS erau preferențial de un anumit tip de celule. Am constatat că neuronii MS au fost în medie caracterizați de forme de undă mai lungi comparativ 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 [14] a formei de undă; t [65] = 2.65, p = 0.012, testul permutării t; Cifrele 3H și 3I). În plus, neuronii MS au îndeplinit criteriile pentru neuronii DA stabiliți de lucrările anterioare: 15/17 neuroni MS au forme de undă mai mari de 0.8 ms și rate de declanșare mai mici de 15 Hz [14, 41]. Am constatat, de asemenea, că locurile de înregistrare în care neuronii SM au fost identificați erau 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 erau supuși dopaminergici.

Interacțiuni SN-Cortex

A fost înregistrată activitatea neuronilor SN legată de activitatea potențială a câmpului de la nivelul ganglionilor bazali și / sau a suprafeței corticale? Am cuantificat interacțiunile spike-field folosind coerența câmpului spike (SFC) ca metrică 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 de câmp 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 neuronilor SN a fost, de asemenea, coordonată cu potențialele câmpului cortical: neuronii SN au preferat să tragă mai mult în anumite faze ale benzii de frecvență theta și alfa a semnalelor ECoG înregistrate de la suprafața corticală (SFC a fost semnificativ diferit în 6-12 Hz banda 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 adevărat doar pentru o pereche de contacte ECoG situate anterior față de sulcusul central (etichetat 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). Am testat ulterior dacă această conexiune funcțională a fost relevantă comportamental, comparând puterea acesteia între încercările noi care au fost amintite ulterior cu încercările noi care au fost ulterior uitate.

Pe baza cercetărilor anterioare și a predicțiilor modelului [26], am emis ipoteza că amploarea coerenței spike-field în timpul codificării imaginilor noi prezice dacă subiecții ar codifica cu succes o nouă memorie sau nu. Pentru a testa această ipoteză, am comparat SFC în timpul vizualizării de imagini noi între studii care au fost ulterior amintite corect versus studii care au fost ulterior uitate (adică identificate ca romane). Această comparație datorată memoriei a arătat că imaginile care au fost amintite ulterior au fost însoțite de SFC mai mare în gama de frecvențe theta pentru ECoG-uri măsurate anterior sulcusului central în timpul codificării (N = 58 neuroni, 3-9 Hz, p <0.05; figura 4B, panoul din dreapta; vezi legenda pentru statistici). Rețineți că acest calcul include doar încercări în timpul cărora imaginea a fost văzută pentru prima dată (roman) și pe care subiectul a etichetat-o ​​corect ca „nouă”. Prin urmare, răspunsul a fost întotdeauna același („nou”), excluzând posibilitatea ca această diferență să se fi datorat diferențelor în planificarea motorie. Similar cu SFC luând în considerare toate studiile, această diferență a fost semnificativă doar pentru potențialele de câmp înregistrate din contactul anterior +2 situat pe cortexul premotor (sulcus central +2; figura 4B; Cifrele 4C și 4D arată un exemplu SFC neuron și media declanșată vârf). Nu am observat o relație similară cu înregistrările potențiale de teren din ganglionii bazali (STN; figura 4B, panoul din stânga; toate p> 0.05). Ca control, am comparat, de asemenea, 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 termen lung între activitatea neuronală SN și activitatea potențială a câmpului cortical frontal înregistrată de la cortexul premotor a fost predictivă pentru formarea cu succes a memoriei.

Cum s-ar putea realiza această coordonare pe distanță mare / câmp? Pentru a răspunde la această întrebare, am efectuat apoi o analiză de coerență a fazelor între înregistrările potențiale 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 amintiri a fost asociată cu o coerență de fază semnificativ mai mare în gama de frecvențe theta (5-10 Hz; figura 4F; p <0.05; vezi legenda pentru statistici). Similar cu constatarea SFC, acest efect a fost observabil numai pe electrodul central sulcus +2 (figura 4G). Puterea semnalelor ECoG înregistrate de la electrodul sulcus central +2 a prezentat o scădere proeminentă a benzii beta începând cu aproximativ 500 ms după debutul stimulului, care a fost cel mai probabil legată de pregătirea mișcăriifigura 4H). Această scădere beta a fost precedată de o creștere a puterii de frecvență theta (figura 4H), care a început la scurt timp după debutul 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 între activitatea lor și theta corticală frontală. Aici, arătăm că amploarea unei astfel de blocări de faze este predictivă pentru succesul codificării memoriei, ceea ce sugerează că oscilațiile intervalului de frecvență coordonează transferul de informații între zone în timpul codării memoriei.

Discuție

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

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

O a doua considerație este efectul neurodegenerării în curs de desfășurare asupra rezultatelor noastre. Majoritatea subiecților din studiu au avut PD și, prin urmare, au suferit de o pierdere substanțială de celule 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 inegal [48, 49], vizând anumite zone mai sever decât altele. Analizele de țesut post mortem la pacienții cu PD arată de obicei pierderi mari de neuroni dopaminergici în partea caudală a SN, cu aproximativ 90% de celule pierdute. În schimb, pierderea de celule în mai multe zone dorsale este mai moderată (50% sau mai puțin) până la un grad comparabil cu ceea ce poate fi observat la îmbătrânirea normală [49]. Într-adevăr, mai multe studii au reușit să înregistreze de la neuronii dopaminergici putativi la pacienții cu PD supuși unei intervenții chirurgicale STB DBS [14, 41]. Cu ținta chirurgicală în STN, este rezonabil să ne așteptăm ca înregistrările SN să fie localizate cu precădere în zona dorsală a SN. Această presupunere a fost confirmată de analiza pozițiilor electrodului nostru, care a arătat cele mai multe înregistrări situate în partea dorsală a SN, unde se presupune că impactul bolii va fi relativ mic [49]. Rămâne însă 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 gravității bolii cu durata formei de undă (vezi Metode STAR), această problemă rămâne o întrebare deschisă. În cele din urmă, pacienții înscriși în studiul nostru au fost în stadii de PD considerabil mai devreme decât cele incluse 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, precum cele care sunt satisfăcătoare, aliniate obiectivelor unui subiect sau care atrag atenția [9, 23]. Calea propusă pentru acest semnal de a ajunge la SN / VTA se face prin aferenti din nucleul accumbens (NA) și nucleul tegmental pedunculopontinic (PPTg), care sunt ambele structuri implicate în medierea proceselor motivaționale și atenționale [50, 51]. Atât NA, cât și PPTg primesc, la rândul lor, inputuri din cortexul prefrontal (PFC) și 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 hipocampus prin această cale multisinaptică [9, 23]. Aici, am identificat neuroni dopaminergici putativi din SN care sunt compatibili cu această ipoteză, deoarece aceștia răspund cu o creștere a ratei de tragere la stimuli noi. Interesant, pe lângă neuronii de noutate, am identificat și un grup mai mic de neuroni dopaminergici putativi care au răspuns cu o creștere a ratei de tragere la stimuli familiari. Caracteristicile de răspuns ale acestui grup de neuroni au fost 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 ar fi amintit sau uitat (dar rețineți că acest lucru se datorează cel mai probabil lipsei de putere statistică). Deși acești neuroni nu sunt preziți 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 depresie sinaptică, fie la potențare [52] și nivelurile de DA pot controla pragul de potențare pe termen lung (LTP) / depresia 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. Lucrările viitoare sunt necesare 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 vizibile mai întâi la 527 ms după debutul stimulului, un timp care a fost mai mare decât intervalul de 311 ms observat în MTL [32]. Această soluție este aceea că a provenit din două populații diferite de pacienți (PD și, respectiv, epilepsie). Împreună, rezultatele noastre susțin ideea că informațiile despre noutatea stimulilor observate în SN au originea în MTL. Important de important, modul de modulare a celulelor SN a indicat dacă un subiect ar recunoaște în mod 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 pe care au efectuat-o subiecții noștri. Această constatare este în concordanță cu studiile umane care arată că activitatea SN fMRI-nivel de sânge-oxigen-dependent (BOLD) prezice formarea de 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 electrofiziologic anumite tipuri de celule SN și am arătat că este activitatea fazică a neuronilor DA putativ la scurt timp după debutul stimulului care este predictiv pentru formarea memoriei.

Am observat că activitatea neuronilor SN a fost în mod sistematic legată de faza continuă a oscilațiilor theta în cortexul frontal (măsurată peste cortexul premotor). Această coordonare a fost relevantă din punct de vedere comportamental, deoarece amploarea blocării fazelor era predictivă pentru succesul formării memoriei. Oscilațiile din intervalul de frecvență theta se presupune că coordonează fluxul de informații între MTL, ganglionii bazali și cortexul frontal [27, 28, 29]. Aici, arătăm acum că, la om, tragerea neuronală SN este legată de oscilațiile frecvenței theta corticale și că o astfel de coordonare este relevantă comportamental pentru formarea memoriei. Importanța sintezei dintre ganglionii bazali și cortexul frontal a fost stabilită prin înregistrări anterioare ale pacienților umani care efectuează sarcini cognitive [57, 58]. Interesant este că stimularea lentă de 4 Hz a STN îmbunătățește performanța în sarcinile cognitive [58]. O întrebare esențială necunoscută este dacă oscilațiile theta pe care le-am cuantificat sunt legate sau sunt sincronizate cu hipocampul theta [27, 28, 29].

Stimularea antidromică a STN evocă răspunsuri de latență scurtă în cortexul premotor, care este compatibil cu o cale „hiperdirectă” la om [59]. Există astfel cel puțin trei căi prin care informațiile de la MTL ar putea ajunge la SN: (1) prin intermediul NA și PPTg; (2) pe ruta hiperdirectă; și (3) prin striat, care este interconectat cu cea mai mare parte a cortexului frontal [60]. Această inervație bogată dă naștere, cel mai probabil, dependenței funcționale a SN și cortexului frontal, așa cum s-a observat folosind BOLD-fMRI [61, 62]. De asemenea, activitatea BOLD din cortexul frontal prezice codificarea cu succes a noilor amintiri [63], un semnal care este considerat a reflecta rolul 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 să stabilim dacă activitatea neuronală SN este, de asemenea, coordonată cu oscilațiile teta hipocampale și modul în care aceste oscilații teta se leagă de oscilațiile teta corticale frontale măsurate aici.

recunoasteri

Recunoaștem recunoscător dorința pacienților noștri de a participa la acest studiu. Mulțumim personalului sălii de operație Cedars-Sinai pentru asistența lor, Robert Zelaya și Lori Scheinost pentru asistența tehnică de neurofiziologie și lui Jeffrey Wertheimer pentru evaluarea neuropsihologică a pacienților. Mulțumim Ralph Adolphs și tuturor membrilor Laboratorului Rutishauser pentru discuții. Acest studiu a fost posibil prin finanțarea semințelor de la Pfeiffer Foundation și a fost susținut ulterior și de NIH NINDS (U01NS098961), NSF CAREER Award (BCS-1554105) și McKnight Endowment Fund for Neuroscience (toate pentru 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 o intervenție chirurgicală. MT a oferit îngrijiri pacientului. JK, ANM și UR au scris lucrarea. Toți autorii au discutat rezultatele în toate etapele proiectului.

Declarația de interese

Autorii nu declară interese concurente.

Informatii suplimentare

Document S1. Figurile S1 – S4 și Tabelul S1