МЕТОДИКА
УДК 612.821.6
ДЛИТЕЛЬНАЯ РЕГИСТРАЦИЯ ОДИНОЧНЫХ НЕЙРОНОВ И КРИТЕРИИ ЕЕ ОЦЕНКИ
© 2014 г. Л. Н. Васильева13, А. М. Бадаква2, Н. В. Миллер2, Л. Н. Зобова2, В. Ю. Рощин1, И. В. Бондарь1
1Институт высшей нервной деятельности и нейрофизиологии РАН, Москва, 2Институт медико-биологических проблем РАН, Москва, 3Российский национальный исследовательский медицинский университет им. Н.И. Пирогова, Москва,
e-mail: bondar@ihna.ru Поступила в редакцию 23.12.2013 г. Принята в печать 01.09.2014 г.
Стабильное отведение активности одиночных нейронов головного мозга позвоночных способно обеспечить исследователей информацией о процессах, лежащих в основе пластичности нервной системы. В прикладном аспекте регистрация активности одних и тех же нейронов в течение длительного времени актуальна для разработки инвазивных интерфейсов "мозг—компьютер". Мы предлагаем критерий для поиска нейронов, активность которых присутствует на записях более одного дня. Классификация лишь на основе формы потенциала действия крайне ненадежна. Добавление к классификации дополнительных параметров сравнения, таких как форма распределения межимпульсных интервалов или характеристик такого распределения, существенно снижает вероятность ошибочных классификаций. Применение критерия к нейрофизиологическим данным позволило выявить в наших экспериментальных данных 82 нейрона, активность которых присутствовала на записях 2 дня и более, а один нейрон удалось записывать в течение 94 дней.
Ключевые слова: хроническая регистрация активности одиночных нейронов, интерфейсы "мозг-компьютер", первичная моторная кора обезьян, критерии оценки стабильности отведения экстраклеточной активности.
Long-Term Recording of Single Unit Activity and Criteria for Estimation of Stability
L. N. Vasilyeva13, A. M. Badakva2, N. V. Miller2, L. N. Zobova2, V. Y. Roschin1, I. V. Bondar1
1Institute of Higher Nervous Activity and Neurophysiology of Russian Academy of Sciences, Moscow, 2Institute of Biomedical problems of Russian Academy of Sciences, Moscow, 3Pirogov Russian National Research Medical University, Moscow, e-mail: bondar@ihna.ru
Stable single-unit recording in the brain of vertebrates allows to investigate processes underlying neural plasticity. In applied aspect long-term single-unit recording can be useful for development of invasive brain-computer interface. Here we propose a criterion for identification of neurons that were recorded for more than one day. Based only on the spike forms classification yields ambiguous result. Additional parameters (such as form of interspike interval histogram or certain parameters of that histogram) decreased misclassifi-cation probability considerably. Using proposed criterion we were able to identify 82 neurons that were recod-ed for more than one day. In extreme case activity of one neuron was observed for 94 days.
Keywords: chronic recording of single-unit activity, brain-computer interface, primary motor cortex of monkeys, criteria for estimation of stability of extracellular activity.
DOI: 10.7868/S004446771406015X
693
8
Пластичность является неотъемлемым свойством нервной системы, которое обеспечивает приспособление организма к изменяющимся условиям внешней среды. Под действием внешних факторов одиночные нейроны способны менять характеристики разряда (частоту и временной паттерн), что может коррелировать с адаптационными изменениями в поведении животного [Op de Beeck et al., 2007]. Как правило, исследования механизмов пластичности на уровне одиночных нервных клеток ограничены во времени несколькими часами [Op de Beeck, Baker, 2010]. Изучение свойств одного и того же нейрона более длительное время — в течение дней, недель, месяцев и даже лет — способно обеспечить исследователей уникальной информацией о механизмах пластичности мозга. В настоящее время существуют исследовательские технологии для долгосрочного наблюдения за активностью одиночных нейронов, позволяющие в течение нескольких недель или даже месяцев следить за жизнью одной и той же клетки [Fraser, Schwartz, 2012; Jackson, Fetz, 2007; Tollas et al., 2007]. В таких исследованиях необходимо на основе объективных критериев отсортировать регистрируемую в разные промежутки времени активность на предмет принадлежности одному и тому же или разным нейронам. Успешность сортировки требует выявления неизменных во времени характеристик клеточного разряда.
Наиболее предпочтительна разработка критериев оценки стабильности отведений на основе спонтанной активности одиночных нейронов. Естественно, что в первую очередь были предложены критерии оценки стабильности регистрации нейронов на основе формы потенциалов действия (ПД) [Jackson, Fetz, 2007]. В качестве основного критерия оценки стабильности использовали линейный коэффициент корреляции между формами ПД. Такой подход критикуют за высокую долю ошибочных классификаций [Fraser, Schwartz, 2012], возникающих при идентификации активности нейронов, зарегистрированных в разные дни. Высока вероятность приписать ПД различных нейронов одному, так и наоборот — ПД одного нейрона, зарегистрированные в разные дни, приписать различным нейронам. В первую очередь необходимо снизить вероятность ошибочных классификаций, используя наряду со сравне-
нием форм ПД другие характеристики спонтанного разряда нейронов.
В качестве дополнительных характеристик для сравнения может выступать, например, форма гистограмм межимпульсных интервалов (ГМИ). Критерий сравнения ГМИ может иметь недостаточную мощность в силу морфологических особенностей мозговых структур, в которых ведется регистрация. В случае корковых областей, имеющих колончатую организацию, активность клеток одной колонки может быть синхронизирована, что ведет к увеличению вероятности появления схожих ГМИ и, как следствие, ошибок классификации [Tolias et al., 2007]. В своем исследовании А. То-лиас с коллегами проводили регистрацию нейронной активности с помощью хронически имплантированных тетродов в первичной зрительной коре и пытался выделить "электрофизиологическую подпись" нейрона, по которой было бы возможно отслеживать его активность в течение длительного времени. Для оценки стабильности использовали расстояние между характеристиками ПД в 28-мерной системе координат. При использовании такого подхода было показано, что отдельные нейроны можно хронически регистрировать в течение дней и недель.
Другим дополнительным параметром для классификации может быть характер разряда нейрона в перистимульный период [Bondar et al., 2009]. На основе значения коэффициента корреляции между перистимульными гистограммами судили о том, принадлежит ли активность, отводимая в разные дни, одному или разным нейронам. Такой критерий не может быть использован в случае записи лишь спонтанной нейронной активности.
Недавно был разработан еще один классификатор стабильных нейронов, учитывающий четыре различных параметра разряда нейрона: форму ПД, среднюю частоту спонтанного разряда, кросс-коррелограммы с активностью других нейронов и ГМИ [Fraser, Schwartz, 2012]. На их основе вычисляли значение показателя сходства нейронов. Если он оказывался достаточно высоким, ПД приписывали одному нейрону. Выяснилось, что некоторые нейроны регистрировали более 100 дней. Отслеживание активности одиночных нейронов в течение длительных промежутков времени позволит судить о перестройках, обеспечивающих модификацию поведения животных.
При выполнении данной работы мы преследовали цель разработать на основе характеристик спонтанного разряда критерии оценки стабильности отведения одних и тех же одиночных нейронов и оценить возможность длительного наблюдения за активностью отдельных нервных клеток первичной моторной коры с помощью хронически имплантированных микроэлектродов.
МЕТОДИКА Регистрация нейрофизиологических данных
Эксперименты были проведены на двух обезьянах. Все манипуляции с животными выполнялись в соответствие с требованиями Директивы Совета Европейского Сообщества (86/609/EEC) об использовании животных для экспериментальных исследований.
Регистрацию нейрофизиологического сигнала осуществляли с помощью пучков нихро-мовых микропроволок диаметром 12 мкм. Имплантацию пучков микропроволок в мозговую ткань осуществляли через направляющие канюли, заранее вживленные в череп животного [Миллер, 2008]. Подробное описание процедуры вживления пучков приведены в предшествующей статье [Бондарь и др., 2014].
Для отслеживания качества регистрации регулярно проводили запись нейронной активности по 5 мин на 15 микропроволоках пучка. Для регистрации нейронного сигнала использовали оборудование фирмы "Нейро-биолаб" (Россия). Частота оцифровки регистрируемого сигнала составляла 25 кГц, а частотная фильтрация проводилась в диапазоне 0-10 кГц.
Сортировка потенциалов действия
Обработку зарегистрированного нейрофизиологического сигнала проводили с помощью программы Spike2 7.02 ("Cambridge Electronic Design", Великобритания). Натив-ные данные отфильтровали в диапазоне 300 Гц-10 кГц, после чего по порогу амплитуды в непрерывном нейронном сигнале выделяли ПД. Пороговую амплитуду для выделения ПД устанавливали приблизительно равной двум стандартным отклонениям средней амплитуды фонового шума. Выделенные ПД в дальнейшем окончательно разделяли на кластеры с помощью метода главных компонент. О чистоте разделения ПД судили по форме
гистограмм межимпульсных интервалов: наличие четкого рефрактерного периода позволяет утверждать об успешном выделении активности одиночного нейрона.
Участки записи длительностью 2.1 мс, содержащие ПД, сохраняли в формате МайаЪ и дальнейшую обработку данных осуществляли с помощью программ, созданных в среде МаНаЪ 7.6. С помощью этих программ было выполнено усреднение ПД, расчет коэффициентов корреляции между формами ПД, а также все вычисления, описываемые ниже.
Разработка критериев стабильности
Было принято решение разработать критерий стабильности регистрации нейронной активности, позволяющий сделать вывод о том, принадлежит ли активность, зарегистрированная в различные дни, одному или разным нейронам.
Чтобы понять,
Для дальнейшего прочтения статьи необходимо приобрести полный текст. Статьи высылаются в формате PDF на указанную при оплате почту. Время доставки составляет менее 10 минут. Стоимость одной статьи — 150 рублей.