私たちは、脳がネットワークレベルでどのように機能するかを理解することに興味があります。この方法は、自閉症、統合失調症、双極性障害などの加齢依存性疾患の発達変化を特定するための脳ネットワークの開発を探求する試みです。シリコンプローブ技術は、in vivoでのネットワーク活動を記録するためのよりシンプルで一貫性のある方法を提供します。
しかし、それにもかかわらず、慢性テトラ記録は、脳領域のより広い空間分布にわたって同時に記録するなど、シリコンプローブに比べていくつかの利点を提供します。慢性記録は、記録部位の神経膠症、経時的な記録部位の移動、または付着方法の失敗など、いくつかの要因により、in vivo電気生理学に独特の課題をもたらします。私たちの最近の研究は、動物の活発な動きの間に海馬のシータ振動によってコード化されたスイープが100ミリ秒程度ごとに繰り返し前進し、将来の可能性のある状態を前向きに評価し、以前の行動を遡及的に評価することを実証しました。
幼若マウスでこれらのin vivo記録を行うことは、マウスのサイズが小さいこと、それらの相対的な弱さ、および頭蓋骨の発達の欠如のために、いくつかの工学的課題をもたらす。私たちの方法論はこれらの限界を克服し、発達中のマウスの脳におけるネットワークレベルの活動を毎日慢性的に記録することを可能にします。幼若マウスで慢性的に記録することに加えて、私たちの方法は、それらの領域の空間的関係に関係なく、最大16の異なる両側脳領域から記録することを可能にします。
これらの開発により、健康な脳と自閉症スペクトラム障害などの神経発達障害のマウスモデルの両方で、ネットワークが開発間で機能的コミュニケーションをどのように確立するかを特定できます。
