PseudoSortを使ったスパイクソーティングの進展
新しい方法が神経科学における神経活動の分析を強化してるよ。
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目次
マイクロ電極アレイ、つまりMEAは神経科学の研究で使われる進んだツールだよ。これを使うと、科学者たちはたくさんの神経細胞の活動を一度にモニタリングできるんだ。これは、神経細胞が時間をかけてどうコミュニケーションをとっているかを研究するのに重要だよ。他の方法が侵襲的だったり、短い記録しかできなかったりするのに対して、MEAは非侵襲的に神経細胞の振る舞いを記録する方法を提供してくれる。この技術は、脳の機能についての知識を深めるために便利なんだ。
神経研究の課題
MEAの利点があっても、彼らが生み出すデータの分析にはまだ難しさがあるよ。一番の課題は、電極が記録する信号を正確に解釈することなんだ。それぞれの電極が複数の神経細胞からの信号を拾うことができるから、データは複雑になって、正しく分析するのが難しいことがあるんだ。さらに、さまざまなノイズの原因がデータに干渉して、特定の信号を発している神経細胞を特定するのが難しくなったりもする。これらの問題は、基礎的な脳の研究や神経疾患の治療法の開発に影響を及ぼす可能性があるんだ。
スパイクソーティングの重要性
MEAのデータを分析する上で重要な要素がスパイクソーティングというプロセスだよ。これは、科学者たちがどのスパイク(または活動電位)がどの神経細胞に属するかを特定しようとするところなんだ。それぞれの神経細胞は独自の信号を生成するから、これらの信号を正確にソートすることは、神経細胞が正常な状態と病気の状態でどう機能するかを理解するために重要なんだ。残念ながら、現在のスパイクソーティング手法には、特に多くの神経細胞を扱う際に精度やスケーラビリティに関する問題があるよ。
スパイクソーティングにおける機械学習
機械学習(ML)技術は、スパイクソーティングを改善するための潜在的な解決策として登場してきたんだ。これらの技術は大量のデータを管理し、神経信号の複雑なパターンを特定することができる。最近では、いくつかのMLベースのアプローチがスパイクソーティングの精度を向上させる可能性を示しているよ。これらのアプローチは、従来の方法よりも迅速かつ信頼性高くデータを処理できるんだ。
PseudoSortの紹介
有望な新しい方法の一つがPseudoSortって呼ばれているんだ。この革新的なアプローチは、機械学習を使って自己教師あり学習とデータ拡張の利点を活用しているよ。PseudoSortのユニークな特徴は、より多くのデータを分析するにつれて調整される反復的なプロセスを通じて、ソートの精度を向上させるのに役立つんだ。特に大規模なデータセットを扱う際に効果的で、神経活動の特定に関してより信頼性の高い結果を提供できるんだ。
タウプロテインと神経活動の調査
研究者たちは、タウというタンパク質が神経細胞に及ぼす影響も調査しているよ。タウはアルツハイマー病などの神経変性疾患に関連していることが多いんだ。研究では、主要な海馬の神経細胞をタウに曝露させて、信号伝達能力にどんな影響があるかを見てみたんだ。結果は、タウの濃度が低いと、特に細胞に電気刺激を加えたときに神経の信号が乱れる可能性があることを示していたよ。
MEAとパッチクランプ実験の結果
研究の結果を比較すると、タウ処理された神経細胞は非処理の神経細胞とは違った反応を示したんだ。たとえば、タウは通常刺激に良く反応する神経細胞の活動を抑えるように見えた。また、単一の神経細胞を見るパッチクランプ実験でも、これらの発見が裏付けられ、タウが刺激によって誘導される電流のレベルを低下させる可能性があることが示されたよ。
神経活動変化の分析
PseudoSortを使って、研究者たちはタウ処理のさまざまな影響を個々の神経細胞レベルで分析できたんだ。結果は、全ての神経細胞がタウに同じように反応するわけではないことを示していて、これはタウが異なるタイプの神経細胞にどのように影響を与えるかをより詳細に理解するために重要なんだ。
様々な研究におけるPseudoSortの利点
PseudoSortの開発は、スパイクソーティングの分野における著しい進展を示すものだよ。この技術は、研究者に神経活動へのより微妙な洞察を提供してくれる。これは神経変性疾患を含むさまざまな条件で脳ネットワークの複雑なダイナミクスを研究するのに特に価値があるんだ。
研究の次のステップ
今後の研究は、PseudoSortのようなスパイクソーティング手法の精度を向上させることに焦点を当てる可能性が高いよ。これには、MEAsからの大規模データセットをさらに洗練して分析するために高度な機械学習技術を使用することが含まれるかもしれない。目的は、これらの方法を広くアクセス可能にして、脳の機能を理解し、神経疾患の研究を進めることなんだ。
結論
要するに、マイクロ電極アレイは神経科学において重要なツールで、神経活動を広範囲にモニタリングできるんだ。データ分析には課題が残っているけれど、PseudoSortのような革新的な方法が神経コミュニケーションの理解を深める道を開いているよ。タウの調査とその神経活動への影響は、最先端の技術と基礎研究を組み合わせる可能性を示していて、脳科学の未来の発見の扉を開いているんだ。
タイトル: Machine learning-based spike sorting reveals how subneuronal concentrations of monomeric Tau cause a loss in excitatory postsynaptic currents in hippocampal neurons
概要: Extracellular recordings of neuronal activity constitute a powerful tool for investigating the intricate dynamics of neural networks and the activity of individual neurons. Microelectrode arrays (MEAs) allow for recordings with a high electrode count, ranging from 10s to 1000s, generating extensive datasets of neuronal information. Furthermore, MEAs capture extracellular field potentials from cultured cells, resulting in highly complex neuronal signals that necessitate precise spike sorting for meaningful data extraction. Nevertheless, conventional spike sorting methods face limitations in recognising diverse spike shapes, thereby constraining the full utilisation of the rich dataset acquired from MEA recordings. To overcome these limitations, we have developed a machine learning algorithm, named PseudoSort, which employs advanced self-supervised learning techniques, a distinctive density-based pseudo-labelling strategy, and an iterative fine-tuning process to enhance spike sorting accuracy. Through extensive benchmarking on large-scale simulated datasets, we demonstrate the superior performance of PseudoSort compared to recently developed machine learning-based (ML) spike sorting algorithms. We showcase the practical application of PseudoSort by utilising MEA recordings from hippocampal neurons exposed to subneuronal concentrations of monomeric Tau, a protein associated with Alzheimers disease (AD). Our results, validated against patch clamp experiments, unveil that monomeric Tau at subneuronal concentrations induces stimulation-dependent disruptions in both local and global activity of hippocampal neurons. Remarkably, patch clamp electrophysiology highlights the effect of combined Tau and neuronal stimulation treatment on excitatory postsynaptic currents, whereas PseudoSort excels in identifying neuronal clusters that exhibit diminished firing capacity following Tau treatment alone, i.e., in the absence of stimulation. This comprehensive approach validates the prowess of PseudoSort and unravels the intricate effects of Tau on neuronal activity, particularly in the context of AD.
著者: Gabriele S Kaminski Schierle, M. Brockhoff, J. Träuble, S. Middya, T. Fuchsberger, A. Fernandez-Villegas, A. D. Stephens, M. Robbins, W. Dai, B. Haider, S. Vora, N. F. Läubli, C. F. Kaminski, G. G. Malliaras, O. Paulsen
最終更新: 2024-03-04 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.02.29.582792
ソースPDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.02.29.582792.full.pdf
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
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