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【24h】

Localization of cell body of cultured neuronon high density CMOS array

机译:培养神经元高密度CMOS阵列细胞体的定位

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摘要

脳には記憶や学習といった高次機能があり,それらの機能は脳を構成する神経ネットワークの可塑性によってもたらされている.そのような可塑性を研究するために,微小電極アレイ上に分散培養された神経細胞ネットワークが用いられている.著者らは,高密度CMOS アレイ上に神経ネットワークを分散培養することで,高い時空間分解能で活動パターンを計測し,同パターンから神経ネットワークを推定することを試みてきた.なお,CMOS アレイは,約2×2 mm~2 におよそ1万個の電極を有し,個々の細胞体での活動電位を精度良く計測できる.これまでに,著者らは,各神経細胞から計測された発火系列から,相互相関や相互情報量に基づいて,統計的に細胞間の結合を推定してきた.しかし,このようにして推定された結合の妥当性は生理学的に検証されていない.そこで,高密度CMOS アレイ上の任意の細胞に対し,細胞内電気刺激を与え,その刺激で誘発される神経活動パターンを調べれば,細胞間の機能結合を生理学的に明らかにできる可能性がある.そのためには,任意の細胞に,微小電極を刺入する必要がある.しかし,CMOS アレイは光を透過しないため,通常の光学顕微鏡では細胞を観察することができず,微小電極を特定の細胞体へと誘導できない.そこで,本研究では,光学顕微鏡を使用せず,刺激電極を細胞まで誘導する方法を検討する.具体的には,刺激用の微小電極から培地に対して通電し,それにより生じた電位の空間分布をCMOS アレイで観測し,微小電極の位置を同定する.更に,神経細胞の活動電位の空間的な分布から細胞体位置を同定する.これら刺激電極と細胞体の位置について,刺激電極は印加電圧や針先の高さと空間分解能の関係を評価し,細胞体は活動電位の空間的な分布と染色による細胞位置を比較した.
机译:大脑具有高阶功能,如记忆和学习,它们的功能是由构成大脑的神经网络的可塑性带来的。为了研究这种可塑性,使用在微电极阵列上培养的神经元网络。作者试图通过在高密度CMOS阵列上分配神经网络来测量具有高空间分辨率和估计神经网络的活动模式。 CMOS阵列具有约2×2mm至2的大约10,000个电极,并且可以高精度地测量每个细胞体的活动电位。到目前为止,我们基于从每个神经元细胞测量的点火序列统计估计来自相互作用和互信息。然而,因此估计的组合的有效性尚未生理验证。因此,如果高密度CMOS阵列上的任何细胞置于细胞内的电刺激,并且检查通过它的刺激诱导的神经活动模式,有一种可能性,即细胞的功能结合可以生理学揭示。为此,必须将微电极插入任何细胞。然而,由于CMOS阵列不透射光,细胞不能在正常的光学显微镜观察,并microsargers不能导出到特定的细胞体。因此,在本研究中,我们将检查诱导刺激电极到电池的方法而不使用光学显微镜。具体地,由CMOS阵列观察由此产生的电位的空间分布,并且通过CMOS阵列观察微电子的位置。此外,从神经元的活性电位的空间分布中识别细胞体位置。关于这些刺激电极和电池体的位置,刺激电极评估了施加的电压和针尖高度与空间分辨率之间的关系,并且细胞体通过染色比较了活动电位和电池位置的空间分布。

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