Графический аннотация. Фото: ACS Nano (2024 г.). DOI: 10.1021/acsnano.4c03983
Понимание динамики нейрональной коммуникации имеет решающее значение для продвижения нейробиологических исследований и разработки эффективных методов лечения неврологических расстройств.
Модели нейронных сетей оказались ценными в нейробиологии и обеспечивают высокую управляемость. и повторяемость для изучения функций мозга, механизмов заболеваний и воздействия неврологических препаратов. Однако традиционные двумерные (2D) микроэлектродные матрицы (МЭА), используемые для мониторинга этих сетей, имеют ограничения, особенно в стабильности и соотношении сигнал/шум, что затрудняет долговременную запись, необходимую для долгосрочных исследований.
В исследовании, опубликованном в ACS NanoГруппа ученых под руководством профессора Цая Синься из Научно-исследовательского института аэрокосмической информации (AIR) Китайской академии наук в сотрудничестве с международными коллегами разработала инновационный подход к исследованию динамики нейронных сетей.
< p>Они значительно улучшили возможности мониторинга и анализа коммуникации внутри нейронных сетей с использованием трехмерных (3D) массивов золотых микроэлектродов.
Ученые представили настраиваемую полимерно-модифицированную 3D-матрицу золотых микроэлектродов, способную обеспечивать стабильные записи с высоким отношением сигнал/шум (SNR) в течение длительных периодов. Это нововведение позволяет детально исследовать клеточную коммуникацию в нейронных сетях в течение длительных периодов, преодолевая недостатки плоских 2D MEA.
Трехмерная структура повышает электропроводность и биосовместимость, обеспечивая более эффективное соединение с электрически активными клеточными мембранами.
Ученые применили направленные пространственные и временные паттерны электрической стимуляции к культивируемым нейронным сетям и отслеживали их динамику в течение трех недель. Используя корреляционные тепловые карты и сети взаимной информации, они количественно оценили синаптическую коммуникацию и связность сетей.
Анализ синаптической задержки и скорости сигнала между клетками привел к разработке модели коммуникационной связности, выявившей динамические изменения в сетевой коммуникации с течением времени.
Результаты этого исследования представляют собой ценный инструмент для будущих исследований динамики нейронных сетей. Возможность отслеживать изменения коммуникации в этих сетях может улучшить понимание как здоровой функции мозга, так и механизмов заболеваний.
Дополнительная информация: Куй Чжан и др., Исследование динамики коммуникации в нейронной сети с использованием 3D золотых микроэлектродных массивов, ACS Nano (2024). DOI: 10.1021/acsnano.4c03983
Информация о журнале: ACS Nano
Предоставлено Китайской академией наук
