Функциональная структура связей в диссоциированной культуре гиппокампа, выращиваемой на микроэлектродной матрице

Диссоциированные нейрональные культуры используют в качестве удобной модели мозга для изучения фундаментальных механизмов обработки сигналов, памяти, обучения, а также синаптической пластичности в нейронных сетях. Изучение краткосрочной и долговременной памяти в гиппокампальных культурах требует одновременной регистрации сигналов с большого числа электродов и стимулирования биоэлектрической активности.

Цель исследования — выявление особенностей пластичности на уровне нейронной сети в модели первичных культур клеток гиппокампа, изучение стабильности изменений импульсной активности культур, как спонтанной, так и индуцированной электрической стимуляцией.

Материалы и методы. Произведена оценка долгосрочных изменений функциональных характеристик импульсов, распространяющихся между нейронами в гиппокампальных культурах, растущих на микроэлектродных матрицах. Исследовано влияние низкочастотной стимуляции (0,1–0,5 Гц) с частотой, равной частоте спонтанной пачечной активности, на изменение функциональных связей в сети на разных временны'х интервалах.

Результаты. Установлено, что низкочастотная стимуляция гиппокампальных культур, растущих на микроэлектродных матрицах, индуцирует реорганизацию структуры связей сети. Данный эффект сохраняется на протяжении десятков минут. В случае наблюдений на протяжении часов спонтанные изменения структуры связей сети могут подавить индуцированные стимуляцией изменения.

1. Chiappalone M., Massobrio P., Martinoia S. Network plasticity in cortical assemblies. Eur J Neurosci 2008; 28(1): 221–237, https://doi.org/10.1111/j.1460-9568.2008.06259.x.
2. Bakkum D.J., Chao Z.C., Potter S.M. Long-term activity-dependent plasticity of action potential propagation delay and amplitude in cortical networks. PLoS One 2008; 3(5): e2088, https://doi.org/10.1371/journal.pone.0002088.
3. Eytan D., Brenner N., Marom S. Selective adaptation in networks of cortical neurons. J Neurosci 2003; 23(28): 9349–9356.
4. Marom S., Shahaf G. Development, learning and memory in large random networks of cortical neurons: lessons beyond anatomy. Q Rev Biophys 2002; 35(01): 63–87, https://doi.org/10.1017/s0033583501003742.
5. Pimashkin A., Kastalskiy I., Simonov A., Koryagina E., Mukhina I., Kazantsev V. Spiking signatures of spontaneous activity bursts in hippocampal cultures. Front Comput Neurosci 2011; 5: 46, https://doi.org/10.3389/fncom.2011.00046.
6. Shahaf G., Eytan D., Gal A., Kermany E., Lyakhov V., Zrenner C., Marom S. Order-based representation in random networks of cortical neurons. PLoS Comput Biol 2008; 4(11): e1000228, https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1000228.
7. Maccione A., Garofalo M., Nieus T., Tedesco M., Berdondini L., Martinoia S. Multiscale functional connectivity estimation on low-density neuronal cultures recorded by high-density CMOS Micro Electrode Arrays. J Neurosci Methods 2012; 207(2): 161–171, https://doi.org/10.1016/j.jneumeth.2012.04.002.
8. Makarov V.A., Panetsos F., de Feo O. A method for determining neural connectivity and inferring the underlying network dynamics using extracellular spike recordings. J Neurosci Methods 2005; 144(2): 265–279, https://doi.org/10.1016/j.jneumeth.2004.11.013.
9. Ullo S., Nieus T.R., Sona D., Maccione A., Berdondini L., Murino V. Functional connectivity estimation over large networks at cellular resolution based on electrophysiological recordings and structural prior. Front Neuroanat 2014; 8: 137, https://doi.org/10.3389/fnana.2014.00137.
10. Wagenaar D.A. Controlling bursting in cortical cultures with closed-loop multi-electrode stimulation. J Neurosci 2005; 25(3): 680–688, https://doi.org/110.1523/jneurosci.4209-04.2005.
11. Poli D., Pastore V.P., Massobrio P. Functional connectivity in in vitro neuronal assemblies. Front Neural Circuits 2015; 9: 57, https://doi.org/10.3389/fncir.2015.00057.
12. le Feber J., Witteveen T., van Veenendaal T.M., Dijkstra J. Repeated stimulation of cultured networks of rat cortical neurons induces parallel memory traces. Learn. Mem 2015; 22(12): 594–604, https://doi.org/10.1101/lm.039362.115.
13. Bologna L.L., Nieus T., Tedesco M., Chiappalone M., Benfenati F., Martinoia S. Low-frequency stimulation enhances burst activity in cortical cultures during development. Neuroscience 2010; 165(3): 692–704, https://doi.org/10.1016/j.neuroscience.2009.11.018.
14. Maeda E., Kuroda Y., Robinson H.P.C., Kawana A. Modification of parallel activity elicited by propagating bursts in developing networks of rat cortical neurones. Eur J Neurosci 1998; 10(2): 488–496, https://doi.org/10.1046/j.1460-9568.1998.00062.x.
15. Vajda I., van Pelt J., Wolters P., Chiappalone M., Martinoia S., van Someren E., van Ooyen A. Low-frequency stimulation induces stable transitions in stereotypical activity in cortical networks. Biophys J 2008; 94(12): 5028–5039, https://doi.org/10.1529/biophysj.107.112730.
16. Wagenaar D.A., Pine J., Potter S.M. An extremely rich repertoire of bursting patterns during the development of cortical cultures. BMC Neurosci 2006; 7(1): 11, https://doi.org/10.1186/1471-2202-7-11.
17. le Feber J., Rutten W.L., Stegenga J., Wolters P.S., Ramakers G.J., van Pelt J. Conditional firing probabilities in cultured neuronal networks: a stable underlying structure in widely varying spontaneous activity patterns. J Neural Eng 2007; 4(2): 54–67, https://doi.org/10.1088/1741-2560/4/2/006.
18. Pimashkin A., Gladkov A., Agrba E., Mukhina I., Kazantsev V. Selectivity of stimulus induced responses in cultured hippocampal networks on microelectrode arrays. Cogn Neurodyn 2016; 10(4): 287–299, https://doi.org/10.1007/s11571-016-9380-6.

Gladkov A.A., Kolpakov V.N., Pigareva Y.I., Kazantsev V.B., Mukhina I.V., Pimashkin A.S. Functional Connectivity of Neural Network in Dissociated Hippocampal Culture Grown on Microelectrode Array. Sovremennye tehnologii v medicine 2017; 9(2): 61, https://doi.org/10.17691/stm2017.9.2.07