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新方法基于电信号对脑细胞进行分类

几十年来,神经科学家一直依赖于一种技术来读取活体,行为主体中大脑活动的电“尖峰”,这些技术很少告诉他们他们正在监测的细胞类型。在一项新的研究中,图宾根大学和麻省理工学院的Picower学习和记忆研究所的研究人员展示了一种通过区分四种不同类型的细胞和尖峰信息来增加洞察力的方法。

这一进步为大脑研究人员提供了更好地了解不同类型的神经元如何促成行为,感知和记忆,以及它们在精神疾病或神经疾病中如何发生故障的机会。很像机械师可以通过观察每个部件在运行过程中的工作原理来更好地理解和排除机器故障,神经科学家也可以更好地理解大脑,因为他们可以分辨出不同细胞在思考时所扮演的角色。

“我们从解剖学研究中了解到,大脑中存在多种类型的细胞,如果它们在那里,它们必须存在,”麻省理工学院脑与认知科学系Picower神经科学教授Earl Miller说。当前生物学论文的共同高级作者。“在我们完全理解这些不同细胞类型可能发挥的不同作用之前,我们无法真正理解大脑的功能电路。”

Miller与Tuebingen的主要作者Caterina Trainito,Constantin von Nicolai和Markus Siegel教授合作,他是联合资深作者,也是Miller实验室的前博士后,开发了从电生理学测量中获取更多神经元类型信息的新方法。这些测量跟踪神经元在电路中通信时​​表现出的快速电压变化或尖峰,这是大脑功能必不可少的现象。

“识别不同的细胞类型将是了解大脑局部和大规模信息处理的关键,”西格尔说。

四是大于两

到目前为止,神经科学家至多只能从电生理学中确定神经元是兴奋性的还是抑制性的。那是因为他们只分析了尖峰宽度的差异。米勒说,电生理学研究中典型的数据量 - 来自几百个神经元的峰值 - 只支持单一程度的区分。

但这项新研究可能会走得更远,因为它来自近2,500个神经元的记录数据集。米勒和西格尔多年前在麻省理工学院从动物皮层的三个区域收集数据,这些区域正在执行整合感知和决策的实验任务。

“我们认识到我们可以利用的非常丰富的资源,”西格尔说。

因此,该团队决定通过复杂的统计和计算工具来分析数据集,以分析尖峰的波形。他们的分析表明,波形实际上可以按两个维度进行分类:波形在最低和最高电压之间的范围(“波谷到峰值持续时间”),以及电压随后再次变化的速度,从峰值恢复到正常水平(“复极化时间”)。将这两个因子相互绘制,将细胞整齐地分成四个不同的“聚类”。不仅整个数据集中的聚类明显,而且三个皮质区域中的每一个都是单独的。

为了区分具有任何意义,四类细胞必须具有功能差异。为了测试这一点,研究人员决定根据其他标准对细胞进行分类,例如它们的“射击率”(它们飙升的频率),它们是否会突然发射,以及它们之间的间隔在尖峰之间的变化 - 所有因素如何他们参与并影响他们所连接的电路。事实上,通过这些措施,细胞类别仍然不同。

在另一个分析阶段,细胞类别也保持可区分,因为研究人员观察它们对感知和处理视觉刺激的动物做出反应。但在这种情况下,他们看到细胞在不同地区扮演着不同的角色。例如,1类单元格在一个区域中的响应可能与在另一个区域中的响应不同。

“这些细胞类型是真正不同的细胞类型,具有不同的特性,”米勒说。“但它们在不同的皮层区域具有不同的功能,因为不同的皮层区域具有不同的功能。”

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