Un estudio revela los distintos patrones de activación de las neuronas de proyección glutamatérgica en la corteza de ratones vivos

Se sabe que la corteza cerebral, la capa externa del cerebro de los mamíferos, desempeña un papel clave en numerosos procesos de alto nivel, incluidos el lenguaje, la memoria y la toma de decisiones. Si bien innumerables estudios han explorado su estructura y función, hasta ahora ha resultado muy difícil obtener imágenes de su dinámica neuronal con la identidad de sus tipos de células en animales que se comportan.

Investigadores del Centro Médico de la Universidad de Duke y del Laboratorio Cold Spring Harbor recientemente llevaron a cabo un estudio destinado a monitorear y comprender mejor la dinámica del circuito neuronal en la corteza cerebral de ratones que se comportan. Sus hallazgos, publicados en Neurociencia de la naturalezamostró que mientras los ratones se involucraban en diferentes comportamientos, distintos tipos de neuronas de proyección glutamatérgica en la corteza cerebral exhibían diferentes patrones de activación.

«El objetivo principal de nuestro estudio era comprender el mecanismo del circuito neuronal que sustenta la función cerebral, en particular la función de la corteza cerebral», dijo a Medical Xpress Josh Huang, uno de los investigadores que llevó a cabo el estudio. «Cuando hacemos esta pregunta, la siguiente pregunta obvia es qué tipo de resolución de células capturamos, ya que las células son elementos básicos de los circuitos neuronales que forman conexiones y tienen diferentes funciones».

Hasta el momento, muchos estudios que examinan la corteza cerebral utilizaron imágenes de resonancia magnética funcional (fMRI), una técnica que detecta y mide pequeños cambios en el flujo sanguíneo asociados con la actividad cerebral. A pesar de su valor en algunos entornos, la resonancia magnética funcional captura la actividad cerebral con una resolución espacial y temporal deficiente. Por lo tanto, no es ideal para examinar en profundidad la dinámica de los circuitos neuronales.

Recientemente, los neurocientíficos comenzaron a usar imágenes de campo amplio para estudiar la actividad en el cerebro. Este es un método de imagen prometedor que se basa en sensores codificados genéticamente para detectar cambios en la actividad cerebral con mayor precisión.

«Si bien las imágenes de campo amplio trajeron un gran progreso, por lo general solo se pueden usar para obtener imágenes de todas las poblaciones neuronales», explicó Huang. «Entonces, nuevamente, no resuelve estos elementos básicos del tipo de célula neuronal, especialmente los tipos de neuronas de proyección. La motivación detrás de nuestro estudio fue estudiar la corteza cerebral utilizando un conjunto sistemático de herramientas genéticas que construimos recientemente, que pueden resolver diferentes clases y tipos de neuronas de proyección glutamatérgica con resolución de tipo celular».

En sus experimentos, Huang y sus colegas midieron la actividad de las neuronas en la corteza cerebral de ratones utilizando una serie de técnicas genéticas y de imágenes. En primer lugar, utilizaron la ingeniería genética para asegurarse de poder controlar específicamente la actividad de diferentes tipos de neuronas de proyección.

«Hicimos esto de manera relativamente sistemática para apuntar a las neuronas de proyección que se proyectan dentro de la corteza, fuera de la corteza a objetivos subcorticales y al tálamo», dijo Huang. «La clave aquí es no solo mirar un tipo de célula, sino mirar múltiples, de una manera de evaluar todos los tipos de células. Combinamos esto con imágenes de campo amplio para no solo mirar un área, asumiendo que esa área es lo que está involucrados en el comportamiento, sino mirar muchas áreas simultáneamente».

Un logro clave de este estudio es que el equipo pudo aplicar técnicas de imagen de campo amplio para estudiar diferentes tipos de neuronas de proyección en ratones despiertos mientras realizaban diferentes actividades. Sin embargo, en comparación con estudios anteriores, lo hicieron de forma sistemática y con una mejor resolución, lo que les permitió distinguir la función del tipo de célula.

«Lo que pudimos lograr, que creo que no se había logrado antes, es observar los elementos básicos de los circuitos neuronales, los tipos de neuronas de proyección y su dinámica en tiempo real y en el comportamiento de los animales en la red cortical global», dijo Huang. . «Esto nos permitió descubrir la base del tipo de célula de la dinámica de la red cortical, mejorando nuestra comprensión de cómo se organiza la corteza».

Hasta ahora se sabe que la corteza cerebral está compuesta por diferentes áreas con distintas funciones. Se descubrió que estas áreas tienen una organización de circuito neuronal similar, ya que incluyen los llamados microcircuitos corticales «canónicos», conjuntos verticales de neuronas que se organizan de manera similar. Hallazgos anteriores sugieren que estos circuitos procesan información y se comunican con otras regiones del cerebro con una organización de circuitos similar.

«Estas columnas de neuronas en diferentes capas corticales se consideran unidades estructurales y, en algunos casos, funcionales», dijo Huang. «Este punto de vista, basado en evidencia tanto anatómica como funcional recopilada en el pasado, ha sido muy influyente durante mucho tiempo. Lo que encontramos aquí, para nuestra sorpresa, es que cuando observas los tipos de neuronas de proyección a lo largo de la profundidad vertical, estos tipos de las neuronas tienen patrones dinámicos bastante distintos».

Esencialmente, Huang y sus colegas identificaron tipos de neuronas de proyección que no siempre funcionan como una sola unidad, específicamente la población intratelencefálica (IT) y piramidal (PT).

Las neuronas TI se proyectan a otras áreas corticales dentro de la corteza cerebral. Las neuronas PT, por otro lado, envían información fuera de la corteza cerebral, a regiones cerebrales subcorticales.

«En muchos casos, aunque no siempre, estos dos tipos amplios de neuronas parecen actuar en patrones espaciales y temporales distintos», dijo Huang. «Estas observaciones se desvían significativamente del concepto histórico más tradicional de organización neuronal columnar y sugieren que estos tipos de células también forman redes separadas de procesamiento y salida».

Los hallazgos recopilados por Huang y sus colegas muestran que las poblaciones de neuronas de proyección de TI y PT a veces operan de forma independiente entre sí y, a veces, juntas como una unidad. Su «modo de operación» podría depender potencialmente de lo que los ratones u otros mamíferos estén haciendo en ese momento, así como de los estados cerebrales asociados y las demandas de comportamiento.

«Observar funciones particulares de la dinámica cortical con resolución de tipo celular realmente nos permitirá descubrir principios en granularidades más finas», explicó Huang. «Diferentes áreas corticales están involucradas en la función del comportamiento y debido a que estos tipos de células también tienen distintas entradas y salidas que ahora podemos medir, nuestras técnicas realmente podrían ayudarnos a examinar los circuitos neuronales a un nivel más fino».

Este estudio actual ofrece nuevos conocimientos sobre la dinámica neuronal que gobierna la función de la corteza cerebral. En el futuro, estas técnicas genéticas que utilizaron podrían ser aplicadas por otros equipos para examinar más a fondo estas dinámicas, lo que podría conducir a nuevos descubrimientos emocionantes.

«En el artículo actual, examinamos principalmente dos tipos de células amplias, a saber, las que se proyectan dentro de la corteza y las que se proyectan fuera de la corteza», dijo Huang. «En realidad, hay mucha más granularidad ya que hay diferentes tipos de células que se proyectan a distintos subconjuntos de áreas corticales y subcorticales. Ahora estamos experimentando con otras herramientas genéticas que nos permitirán observar una resolución más fina y, con suerte, armar una red cortical». vista que no es solo en la población general, sino en un nivel de población más fino que incluye la conectividad anatómica combinada con la actividad funcional».

En sus próximos estudios, los investigadores planean aplicar también técnicas de imagen de campo amplio para estudiar circuitos neuronales en otras áreas del cerebro, incluidos más tipos de células. Además, les gustaría experimentar con métodos que puedan generar imágenes de dos poblaciones celulares en el mismo animal vivo.

«En nuestro estudio reciente, inferimos nuestra conclusión al observar una población en un ratón, otra población en otro ratón, y luego integramos nuestros hallazgos», agregó Huang. «En nuestro próximo trabajo, planeamos etiquetar dos poblaciones de células en el mismo animal, usando un espectro diferente: uno con luz verde y el otro con un sensor de calcio basado en luz roja. Esto nos permitirá observar dos poblaciones de células que están interactuando y examinarlos simultáneamente, lo que debería darnos una precisión aún mayor con una nueva perspectiva».

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