신경 픽셀 프로브를 위한 재사용 가능하고 유연하며 가벼운 만성 이식물

Grunnleggende konsepter

신경 활성을 안정적으로 기록하고 자유롭게 움직이는 동물에서 신경 세포를 추적할 수 있는 가벼운 만성 이식물을 개발했습니다.

Sammendrag

이 논문은 신경 픽셀 프로브를 위한 새로운 만성 이식물인 "아폴로 이식물"을 소개합니다. 이 이식물은 다음과 같은 특징을 가지고 있습니다:

1. 신경 세포를 수주 동안 안정적으로 기록할 수 있습니다.
2. 이식물을 제거한 후 신경 픽셀 프로브를 재사용할 수 있습니다.
3. 마우스에서 사용하기에 충분히 가볍습니다.

이 이식물은 두 개의 모듈로 구성되어 있습니다: 회수 가능한 "페이로드" 모듈과 두개골에 고정되는 "도킹" 모듈. 이 설계는 유연성이 뛰어나 프로브 간 거리, 삽입 깊이, 삽입 각도 등을 쉽게 조정할 수 있습니다.

8개 연구실에서 자유롭게 움직이는 마우스와 랫드, 고정된 마우스 등 다양한 실험 환경에서 이 이식물을 성공적으로 사용했습니다. 동일한 신경 픽셀 프로브를 최대 6회 재사용할 수 있었고, 수주 또는 수개월 동안 안정적인 기록을 유지했습니다. 이를 통해 학습, 기억 형성 등 장기적인 인지 과정을 연구할 수 있게 되었습니다.

Statistikk

아폴로 이식물의 무게는 신경 픽셀 1.0, 2.0α, 2.0 프로브 버전에 따라 각각 약 1.7 g, 1.3 g, 0.9 g입니다.
이식물을 재사용하거나 삽입 위치를 변경해도 기록된 뉴런 수와 신호 품질에 큰 영향을 미치지 않습니다.
마우스에서 기록된 뉴런 수는 수주 동안 안정적으로 유지되었습니다.
기록된 신호의 RMS 값도 수주 동안 안정적이었습니다.

Sitater

"신경 활성을 안정적으로 기록하고 자유롭게 움직이는 동물에서 신경 세포를 추적할 수 있는 가벼운 만성 이식물을 개발했습니다."
"동일한 신경 픽셀 프로브를 최대 6회 재사용할 수 있었고, 수주 또는 수개월 동안 안정적인 기록을 유지했습니다."

Viktige innsikter hentet fra

An adaptable, reusable, and light implant for chronic Neuropixels probes

by Bimbard,C., ... klokken www.biorxiv.org 08-06-2023

https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2023.08.03.551752v3

Dypere Spørsmål

이식물 설계를 적용할 수 있는 다른 전극 기술은 무엇이 있을까요?

이 이식물은 Neuropixels 프로브 외에도 다른 전극 기술에도 적용할 수 있습니다. 예를 들어, 심층 뇌의 특정 영역에 대한 뇌파 레코드를 위해 깊이 전극을 사용하는 경우, 이식물 설계를 수정하여 해당 전극을 수용할 수 있습니다. 또한, 다중 전극을 사용하는 경우에도 이식물을 조정하여 여러 전극을 동시에 삽입할 수 있습니다. 따라서 다양한 전극 기술에 대해 이식물 설계를 적용하여 다양한 뇌 영역의 활동을 연구할 수 있습니다.

생물학적 반응에 대한 장기 사용의 영향은 무엇일까요?

이식물의 장기 사용에 따른 생물학적 반응은 다양한 요인에 따라 달라질 수 있습니다. 예를 들어, 장기 사용으로 인한 염증 반응은 주로 외부 요인(예: 이식물 재사용 빈도, 삽입 깊이 등)에 의해 영향을 받을 수 있습니다. 또한, 섬유화는 장기 사용으로 인한 조직 손상 및 치유 과정에서 발생할 수 있습니다. 이러한 생물학적 반응은 장기 사용의 지속 시간, 동물의 생리학적 특성 등에 따라 다를 수 있으며, 적절한 모니터링과 조절을 통해 최소화할 수 있습니다.

신경 활성과 행동 간의 관계를 장기적으로 연구한다면 어떤 새로운 통찰을 얻을 수 있을까요?

이식물을 사용하여 신경 활성과 행동 간의 관계를 장기적으로 연구한다면 다양한 새로운 통찰을 얻을 수 있습니다. 예를 들어, 특정 행동 패턴이 특정 뇌 영역의 활성과 어떻게 관련되는지, 그 관계가 시간이 지남에 따라 어떻게 변하는지 등을 연구할 수 있습니다. 또한, 장기적인 관찰을 통해 특정 행동이나 학습 과정이 뇌 회로에 미치는 영향을 보다 자세히 이해할 수 있습니다. 이를 통해 신경 활성과 행동 간의 복잡한 상호작용을 깊이 있게 연구하고 이해할 수 있습니다.