Mi investigación tiene como objetivo comprender cómo el cerebro procesa la información olfativa y espacial. Y estamos tratando de entender el papel de las neuronas CA1 del hipocampo en la navegación de la pluma de olor. Actualmente, la tecnología de registros de neuronas en movimiento libre con microscopios en miniatura se ha utilizado para avanzar en la investigación en el campo.
Descubrimos que es posible decodificar la trayectoria del ratón navegando por el penacho de olor en función de las neuronas y las señales de calcio en la CA1 dorsal. Esta técnica combina las ventajas de la tecnología de miniscopio para registrar las señales de calcio GCaMP con la fila bien establecida de navegación espacial del hipocampo CA1. Para comprender mejor cómo los circuitos neuronales impulsan comportamientos complejos, investigaremos cómo se deteriora la navegación del penacho de olor en un modelo de ratón de enfermedad de Alzheimer con una función anormal del hipocampo CA1.
Para comenzar, construya una cámara con dos paredes acrílicas, un techo acrílico y un piso de cloruro de polivinilo ampliamente expandido. Las otras dos paredes únicas en la parte delantera y trasera deben facilitar el flujo de aire. Coloque cuatro conjuntos de fuentes de olor emparejadas con boquillas de suministro de agua a 10 centímetros de distancia a lo largo del eje X.
Instala una cámara digital rápida sobre la arena para monitorear el comportamiento de los animales. Utilice un código python personalizado para administrar el hardware de la arena de olores, y el software integrará la cámara y todo el hardware para configurar el experimento. Configure la cámara digital para exportar una señal de reloj al grabar fotogramas de vídeo para la sincronización post-hoc con el miniosciloscopio.
Coloque un detector de fotoionización en miniatura de respuesta rápida, o PID, cerca de la fuente de olor y coloque otro 10 centímetros más lejos. Cambie el interruptor de ganancia en el panel frontal del controlador PID a la posición X cinco. A continuación, cambie el interruptor de la bomba en el panel frontal del controlador PID a la posición alta.
Verifique el diodo emisor de luz o la luz de estado LED en el panel frontal del controlador para asegurarse de que la salida del sensor muestre voltaje cero en ausencia de odorantes. Cambie el desplazamiento del potenciómetro a cero, la salida de voltaje en ausencia de odorantes y encienda la válvula de olor en la arena de olores. Mida el retraso en la detección de la columna de olor con el PID en cada ubicación después de abrir la válvula.
Para empezar, configura la cámara, la cámara y el detector de fotoionización, o sensores PID, para el experimento. Para entrenar al ratón, pídele que se mueva a la parte trasera de la arena. Después de que el ratón llegue a la parte trasera, entregue manualmente el olor y el agua en un carril aleatorio, y deje que el ratón localice la fuente y beba el agua.
Una vez que el ratón aprenda a iniciar las pruebas, cambie a un software automatizado para la entrega de olores. En la tarea de navegación de olores de dos carriles, seleccione aleatoriamente uno de los dos puertos de olor para entregar el olor. Y recompense al ratón con agua cuando llegue a la boquilla de agua correcta: Cabeza: fije el ratón y coloque el minivisor encima de la placa base con un micromanipulador.
Apriete el tornillo de fijación para asegurar el minivisor. Ajuste la lente electrohumectante para encontrar el plano focal óptimo, asegurando el mayor número de celdas con la mayor intensidad de fluorescencia. Para obtener un rango dinámico óptimo, utilice CA1 dorsal y ate un ratón GCaMP six-F, ajustando la potencia del miniscopio a alrededor del 30% a una tasa de adquisición de 30 hercios.
Suelte el mouse dentro de la arena de olor con el minivisor conectado a la placa base. Inicie la adquisición con la placa de interfaz para registrar la lógica de transistor-transistor, o la salida TTL de la cámara digital, y el miniosciloscopio para la sincronización. Comience a grabar el miniosciloscopio y las películas de comportamiento, y encienda el software automatizado para la tarea de navegación de olores de dos picos.
A continuación, sincronice los metadatos de la arena de olores, los fotogramas de cámaras digitales grabados y los fotogramas de miniscopio utilizando el código synchronize_files_jove.m. de MATLAB. Con la corrección de normas, realice la corrección de movimiento de los marcos de minivisor sincronizados. Identifique las regiones de interés con señales delta F por F cero que varían en el tiempo mediante la extracción.
Utilice el conjunto de comportamiento y el observatorio de trayectoria neuronal para visualizar el comportamiento y las regiones de interés de cada ensayo por separado. La respuesta de la PID aumentó significativamente tras la liberación de la columna de olor, lo que indica el momento de la entrega del olor. Se observaron múltiples transitorios de calcio en el CA1 dorsal del ratón durante la navegación por el olor, correlacionándose con los eventos de recompensa de olor y agua.
Las respuestas de calcio se asociaron con diferentes etapas de la tarea de navegación, incluido el inicio de la prueba, la toma de decisiones y el regreso. La trayectoria espacial del ratón se decodificó a partir de las señales de calcio, revelando el papel del CA1 dorsal en el mapeo del olor y la información espacial.
