1. osa: Dopamiini gradient kontrollib juurdepääsu hajutatud töömälule suuremahulises ahvikoores
Mar 19, 2022
Kontakt: Audrey Huaudrey.hu@wecistanche.com
Sean Froudist-Walsh, 1 Daniel P. Bliss, 1 Xingyu Ding, 1 Lucija Rapan, 2 Meiqi Niu, 2 Kenneth Knoblauch, 3, 4 Karl Zilles, 2, 8 Henry Kennedy, 3, 4, 5, 7 Nicola Palomero-Gallagher ,2,6,7 ja Xiao-Jing Wang1,7,9,*
1Närviteaduste keskus, New Yorgi Ülikool, New York, NY 10003, USA
2 Uurimiskeskus Julich, INM-1, Julich, Saksamaa
3 INSERM U846, Tüvirakkude ja ajuuuringute instituut, 69500 Bron, Prantsusmaa
4 Universite´ de Lyon, Universite´ Lyon I, 69003 Lyon, Prantsusmaa
5 Neuroteaduste instituut, osariigi neuroteaduste võtmelabor, Hiina teaduste akadeemia (CAS), primaatide neurobioloogia võtmelabor CAS, Shanghai, Hiina
2. osa vaatamiseks klõpsake siin
KOKKUVÕTE
Dopamiini on vajatöömälu, kuid kuidas see suuremahulist ajukooret moduleerib, pole teada. Siin teatame, et autoradiograafiaga mõõdetud dopamiini retseptori tihedus neuroni kohta näitab makroskoopilist gradienti koos makaaki kortikaalse hierarhiaga. See gradient on ühendatud konnekoomipõhise suuremahulise ajukoore mudeliga, millel on mitu neuronitüüpi. Mudel kajastab ümberpööratud U-kujulist sõltuvusttöömäludopamiini ja püsiva aktiivsuse ruumiliste mustrite kohta, mida on täheldatud enam kui 90 eksperimentaalses uuringus. Lisaks näitame, et dopamiin on ülioluline ebaoluliste stiimulite välja filtreerimisel, suurendades dendriiti sihtivate interneuronite pärssimist. Meie mudel näitas, et aktiivsus-vaikse mälu jälgi saab realiseerida piirkondadevaheliste ühenduste hõlbustamisega ja et kortikaalse dopamiini reguleerimine kutsub esile ülemineku sellest sisemälu olekust hajutatud püsivale aktiivsusele. Meie töö esindab tasanditevahelist arusaamist molekulidest ja rakutüüpidest kuni korduvate vooluringide dünaamikani, mis on primaatide ajukoores jaotatud kognitiivse põhifunktsiooni aluseks.
SISSEJUHATUS
Meie võime mõelda keerulistest probleemidest läbi ilma tähelepanu hajutamiseta on tunnetuse tunnus. Kui seisame silmitsi pideva teabevooga, peame teatud teavet silmas pidama ja kaitsma seda tähelepanu hajumise eest. Näiteks supermarketis oma lemmikvõid otsides on oluline meeles pidada selle iseloomulikku kuldset pakendit ja mitte lasta end segada paljudest teistest piimatoodetest. Seda ajufunktsiooni nimetataksetöömälu. Töömälu hõlmab sageli püsivat närvitegevust, mis on spetsiifiline teabele, mida tuleb meeles pidada. See mnemooniline aktiivsus säilib sisemiselt mitmes kortikaalses ja subkortikaalses piirkonnas välise stimulatsiooni puudumisel (Funahashi et al., 1989; Fuster ja Alexander, 1971; Guo jt, 2017; Leavitt jt, 2017; Mejias ja Wang, 2021; Men-doza-Halliday jt, 2014; Murray jt, 2017; Romo jt, 1999; Romo ja Salinas, 2003; Vergara jt, 2016; Wang, 2001; Zhang et al., 2019 ).
Töömäluja prefrontaalne ajukoor on monoaminergilise modulatsiooni mõju all (Goldman-Rakic, 1995; Robbins ja Arnsten, 2009). Tegelikult põhjustab dopamiini vähenemine prefrontaalsest ajukoorest ja prefrontaalse ajukoore täielik ablatsioon sarnaseid töömälu puudulikkusi (Brozoski et al., 1979). Dopamiin moduleerib kortikaalset aktiivsust oma retseptorite kaudu. D1 retseptorid on ajukoores kõige tihedamalt ekspresseeritud dopamiini retseptori tüüp. Prefrontaalse neuroni aktiivsus töömälu ajal sõltub D1-retseptorite aktivatsiooni täpsest tasemest, kusjuures liiga vähe või liiga palju D1-stimulatsiooni häirib viivitusperioodi aktiivsust (Vijayraghavan et al., 2007; Wang et al., 2019). D1-retseptorite tihedus on aga teada ainult suhteliselt väikeste ahvikoore lõikude puhul (Goldman-Rakic et al., 1990; Impieri et al., 2019; Lidow et al., 1991; Niu et al., 2020; Richfield et al., 1989). Uuringutes analüüsitud alade nappuse tõttu ei ole selge, kas D1-retseptorite tiheduse varieerumine kortikaalsetes piirkondades esindab juhuslikku heterogeensust või kortikaalse dopamiini modulatsiooni süstemaatilist gradienti.
Dopamiini retseptoreid ekspresseeritakse erinevat tüüpi inhibeerivates neuronites erinevalt (Mueller et al., 2018, 2020). Erinevad inhibeerivad rakutüübid keskenduvad peamiselt püramiidrakkude dendriitidele või somatitele või teistele inhibeerivatele neuronitele (Jiang et al., 2015; Tremblay et al., 2016). Erinevatele interneuronitele avaldatava erineva toime tõttu vähendab dopamiin püramiidrakkude soomade inhibeerimist ja suurendab dendriitide inhibeerimist (Gao et al., 2003). Varajases teoreetilises uuringus tehti ettepanek, et püramiidrakkude dendriitidele ja somaatidest eemale suunatud inhibeerimine võib suurendada töömälu vastupidavust tähelepanu hajumisele (Wang et al., 2004a). Dopamiini erineva toime funktsionaalset tähtsust erinevatele inhibeerivatele neuronitüüpidele ei ole veel uuritud.
Selles töös käsitlesime kahte avatud küsimust. Esiteks, kuidas jaotub dopamiini modulatsioontöömäluüle mitme piirkonna suuremahulise kortikaalse süsteemi? Teiseks, pidades silmas rõhuasetust rakutüüpidele tänapäevases kortikaalses füsioloogias, kas dopamiin aitab kaasa tugevale töömälule segajate vastu tänu erinevatele neuroniklassidele avalduvatele erinevustele? Nende küsimuste lahendamiseks teostasime in vitro autoradiograafia abil dopamiini D1 retseptori tiheduse kvantitatiivse kaardistamise 109 kortikaalses piirkonnas ja koostasime makaaki ajukoore suuremahulise arvutusmudeli, mis on võimeline täitma töömälu ülesandeid. Mudel on üles ehitatud retrograadse trakti jälgimise ühenduvusandmete abil ja sisaldab D1-retseptorite gradiente ja ergastavaid sünapse. Veelgi enam, meile teadaolevalt on see esimene suuremahuline ajukoore mudel, millel on kolm inhibeerivate neuronite alatüüpi. Meie tulemused näitavad, et dopamiini neuronite käivitamine võib reageerida käitumuslikult olulistele stiimulitele distraktoritele vastupidava, stiimulitele selektiivse ja püsiva aktiivsusega mitmes ajupiirkonnas. Lisaks laiendame kohalikust piirkonnast mitut piirkonda hõlmava ajukooreni aktiivsust vaikivat mehhanismi, mis on välja pakutud teatud lühiajalise mälujälje vormide jaoks ilma püsiva aktiivsuseta (Mongillo et al., 2008; Rose et al., 2016; Wolff jt, 2017). Leidsime, et see stsenaarium tugineb peamiselt piirkondadevaheliste ühenduste lühiajalisele hõlbustamisele, kuid ei suuda segajatele vastu seista. Täiustatud dopamiini modulatsioon võib muuta sisemälu jälje aktiivseks püsivaks aktiivsuseks, mis on vajalik segajate välja filtreerimiseks. Seetõttu aitavad meie tulemused lahendada praegust arutelu kahe vastandliku stsenaariumi üle, mis aitavad kaasatöömälu(Constantinidis et al., 2018; Lundqvist jt, 2018; Wa-Tanabe ja Funahashi, 2014) ja millistel tingimustel iga mehhanismi rakendatakse (Barbosa et al., 2020; Masse jt, 2019; Trbutschek et al. , 2019).
TULEMUSED
Dopamiini D1 retseptorite hierarhiline gradient neuroni kohta ahvi ajukoores
Esmalt analüüsisime D1 ja D2 retseptorite jaotusmustreid kogu makaaki ajus, kasutades in vitro retseptori autoradiograafiat (joonis S1). Autoradiograafia võimaldab radioaktiivsete ligandide abil määrata endogeenseid retseptoreid rakumembraanis (Niu et al., 2020; Palomero-Gallagher ja Zilles, 2018; Rapan et al., 2021). Mõlema retseptoritüübi suurimad tihedused (fmol/mg valku) leiti basaalganglionides, kus on sabatuum (D1, 298±28; D2, 188±30) ja putamen (D1, 273±40; D2, 203). ±37), millel on tunduvalt kõrgemad väärtused kui globus palliduse sisemised (D1, 97±34; D2, 22±12) või välised (D1, 55±16; D2, 30±11) alajaotused. Kortikaalse D1 retseptori töötlemata tihedus oli vahemikus 49 ± 13 fmol/mg valku primaarse motoorse ajukoore piirkonnas 4a kuni 101 ± 35 fmol/mg valguni orbitofrontaalses piirkonnas 11l (joonis 1A).
D2 retseptori tihedus ajukoores on nii madal, et siin kasutatava meetodiga pole see tuvastatav.
D1 retseptorite gradiendi võrdlemiseks teiste teadaolevate anatoomilise korralduse gradientidega ahvikoores kaardistasime hoolikalt retseptori andmed (joonis 1A), samuti andmed neuronitiheduse (joonis 1B; Collins et al., 2010) ja selgroo arvu kohta. (joonis 1C; Elston, 2007) Yerkes19 ühisele kortikaalsele mallile, millele on varem kaardistatud anatoomilised trakti jälgimise andmed (joonis 1D, i) (Donahue et al., 2016). Siia lisame 40 piirkonna retrograadse jälgimise andmed, mis on kvantifitseeritud sama protokolli abil nagu eelmistes väljaannetes (Markov et al., 2014b). See suurendab süstitud ajukoore piirkondade arvu 33 protsenti, ühendused piirkondadega 1, 3, V6, F4, F3, 25, 32, 9, 45A ja OPRO (orbitaalne proiso cortex) on nüüd kaasatud andmebaasi (südamikust allalaaditav). -nets.org). Hindasime ajukoore hierarhiat laminaarse ühenduvuse andmete abil (joonis 1D, ii; STAR meetodid; Markov et al., 2014a), laiendades varasemaid kortikaalse hierarhia kirjeldusi vähemate piirkondade põhjal (Markov et al., 2014a; Mejias et al., 2016). Ühemõõtmeline hierarhia on tõenäoliselt kortikaalse ühenduvusstruktuuri liigne lihtsustamine. Kuna meil on ühenduvusandmed kahe erineva sensoorse modaalsuse kohta, arvutasime välja ka ühenduvusandmete ümmarguse manustamise, kusjuures radiaalne kaugus servast tähistab hierarhilist asukohta ja punktide vaheline nurkkaugus on nende ühenduvuse tugevuse pöördväärtus (Chaudhuri et al., 2015). Selles ümmarguses esituses saab selgelt hinnata eraldi visuaalseid ja somatosensoorseid hierarhiaid, kusjuures assotsiatsioonipiirkonnad langevad nurga all peamistest sensoorsetest hierarhiatelgedest (joonis 1E).
Funktsionaalse tõlgendamise hõlbustamiseks jagasime D1 retseptori tiheduse neuronite tihedusega (Collins et al., 2010), et võimaldada hinnata, mil määral dopamiin moduleerib üksikuid neuroneid kogu ajukoores. D1 retseptori tihedus neuroni kohta saavutas haripunkti parietaalses ja eesmises ajukoores ning oli suhteliselt madal varases sensoorses ajukoores (joonis 1F). D1 retseptori tiheduse neuroni kohta ja kortikaalse hierarhia vahel oli tugev positiivne korrelatsioon (joonis 1G; r=0.81). Kortikaalsete tunnuste vahelise ruumilise autokorrelatsiooni tõttu (st ajukoore lähedalasuvate osade anatoomia on tavaliselt sarnane), on võimalik tuvastada aju anatoomia erinevate tunnuste vahelisi valesid seoseid. Selle arvessevõtmiseks genereerisime 10,{10}} asenduskaarti, millel on hierarhiakaardiga sarnane ruumiline autokorrelatsioon (Burt et al., 2020). Ükski neist asenduskaartidest ei olnud nii tugevas korrelatsioonis D1 retseptori tiheduse kaardiga kui hierarhia, andes D1 retseptori hierarhia korrelatsiooni p-väärtuseks alla 0, 0001. Puudus oluline seos D1 retseptori ekspressiooni ja selle vahel, kas kortikaalsel alal oli granuleeritud IV kiht (Wilcoxon rank-sum Z=0.39, p=0.70) või deksternopüramidalisatsiooni astme vahel (Kruskal). - Wallis c2=1.47, p=0.48; Goulas et al., 2018; Sanides, 1962; joonis S2). See retseptori ekspressiooni muster viitab sellele, et dopamiin moduleerib peamiselt piirkondi, mis aitavad kaasa kõrgemale kognitiivsele töötlemisele.
Seejärel ehitasime makaagi ajukoore suuremahulise mudeli. Asetasime kohaliku vooluringi igasse 40 kortikaalsesse piirkonda (joonis 2A, paremal). Nende kohalike vooluahelate omadused varieerusid piirkonniti kaugühenduvuse makroskoopiliste gradientide (Wang, 2020) kujul (määratud jälgimisandmetega), ergastuse tugevuse (määratud selgroo arvu järgi) ja D1-retseptorite modulatsiooni (seatud). retseptori autoradiograafia andmete põhjal). Määratlesime piirkondadevahelised seosed kvantitatiivse retrograadse trakti jälgimise andmete abil. Mudelis on piirkondadevahelised ühendused ergastavad ja sihivad püramiidrakkude dendriite (Petreanu et al., 2009). Piirkondadevahelised ergastavad ühendused on suunatud ka kalretiniini (CR) / vasoaktiivsete soolepeptiidi (VIP) rakkudele suuremal määral kui parvalbumiini (PV) või kalbindiini (CB) / somatostatiini (SST) rakkudele (Lee et al., 2013; Wall et al. ., 2016). Frontaalsilmaväljadel (FEF) on ebatavaliselt suur CR (siin CR/VIP) rakkude tihedus (Pouget et al., 2009). Selle arvessevõtmiseks suurendasime FEF-is CR / VIP rakkudesse piirkondadevahelise sisendi osakaalu ja vähendasime PV ja CB / SST rakkude sisendi tugevust.
Pööratud U-suhe kortikaalse D1 retseptori stimulatsiooni ja hajutatud töömälu aktiivsuse vahel
Simuleerisime suuremahulist kortikaalset mudelit a sooritamise ajaltöömäluülesanne (joonis 2C) erineva kortikaalse dopamiini saadavuse tasemega. Simulatsioonides stiimul-selektiivnePiirkondadevaheline ühenduvus määrab hajutatud töömälu aktiivsusmustri.Järgmisena võrdlesime viivitusperioodi aktiivsuse mustrit mudelis viivitusperioodi aktiivsusega, mida täheldati enam kui 90 elektrofüsioloogia uuringus (Leavitt et al., 2017). Valisime mudeli parameetrid, mis tekitaksid prefrontaalses ajukoores püsivat aktiivsust, kuid me ei sobitanud mudelit katseandmetega. 19 kortikaalsest piirkonnast, milles sellist aktiivsust on viivitusperioodi jooksul hinnatud vähemalt kolmes eksperimentaalses uuringus, 18 olid simulatsiooni ja katsetulemuste vahel kooskõlas (c{5}}:03; p=0: 0001 Joonis 3A). Üldiselt reprodutseeritakse paljude uuringute eksperimentaalselt täheldatud püsiv aktiivsus, mis kinnitab mudelit. See võimaldab meil kontrollida anatoomilisi omadusi, mis on hajutatud aktiivsusmustri aluseks, ja saada ülevaadet ajumehhanismidest, mis võivad seda tekitada.
Pärast anatoomiliste andmete segamist kordasime mudelisimulatsioone. Segatud anatoomial põhinevate 30,{1}} simulatsioonide viivitusperioodi aktiivsusmustreid võrreldi eksperimentaalselt täheldatud mustriga. Kümme tuhat simulatsiooni viidi läbi, kasutades eraldi segatud piirkondadevahelisi ühendusi, segatud D1 retseptori ekspressiooni ja segatud dendriitide ekspressiooni. Kattuvus katselise püsiva aktiivsuse mustri ja mudeli püsiva aktiivsuse mustri vahel sõltus tugevalt piirkondadevahelistest seostest (p=0,0004), kuid mitte D1 retseptorite mustrist (p=0,71). ) või lülisamba dendriitide arvu (p=0.46) (joonis 3B). See analüüs viitab sellele, et võrgu sõlmede vahelised servad (st piirkondadevahelised ühendused) on olulised viivitusperioodi aktiivsuse ruumilise mustri määratlemisel. Järgmisena küsisime, kuidas sõlmed ise (st üksikud kortikaalsed piirkonnad) panustavad hajutatud töömällu erinevalt.
Töömälu puudulikkus on kõige tõsisem pärast suure D1-retseptoritihedusega prefrontaalsete piirkondade kahjustusi.
Järgmisena kvantifitseerisime, mil määral mudeli üksikute piirkondade fokaalsed kahjustused häirisid püsivat aktiivsust töömälu ülesande ajal (ilma segajateta). Mõju sõltus kahjustatud piirkonnast ja kortikaalse dopamiini tasemest (joonis 3C). Prefrontaalsete ja tagumiste parietaalsete piirkondade kahjustused põhjustasid viivitusperioodi tulistamissageduse suurima vähenemise (joonis 3D, E). Esiosa kahjustused vähendasid oluliselt suuremat viivitusperioodi tulistamissagedust kui parietaalsete piirkondade kahjustused (Mann-Whitney U=46.0, p=0.027). Testisime järk-järgult suuremate kahjustuste mõju eesmisele ja parietaalsele ajukoorele. Kahjustuse suurendamiseks kahjustasime esmalt iga loba puhul piirkonda, mis põhjustas viivitusaktiivsuse suurima languse, kui seda üksikult kahjustada, ja seejärel täiendavalt piirkonda, mis põhjustas suuruselt teise languse ja nii edasi (frontaalne kahjustus 1: 46d, kahjustus 2: 46d pluss 8B, kahjustus 3: 46d pluss 8B pluss 8 m jne; parietaalne kahjustus 1: LIP, kahjustus 2: LIP pluss 7m, kahjustus 3: LIP pluss 7 m pluss 7B jne). Kahe eesmise piirkonna kahjustamisel hävis mälumisviivituse aktiivsus kogu ajukoores täielikult, mistõttu võrk ei suutnud enam ülesannet täita. Seevastu parietaalse ajukoore järk-järgult suuremad kahjustused põhjustasid frontoparietaalse viivituse aktiivsuse ainult järkjärgulist vähenemist ja isegi kui kogu parietaalne ajukoor eemaldati (10 piirkonda), jäi alles piisav märguande viivitusperioodi aktiivsus, et võimaldada vihje stiimulit dekodeerida ( Joonis 3F).
Seejärel käsitlesime mudeli võimet säilitada signaal-spetsiifiline viivitusperiood häirivate tegurite juuresolekul pärast iga kortikaalse piirkonna täpset kahjustust. Analüüsisime uuringuid kortikaalse dopamiini kättesaadavuse kõigil tasanditel. Kahjustused kolmes prefrontaalses piirkonnas (8m, 46d ja 8B), kuid mitte teistes piirkondades, põhjustasid distraktoritele vastupidava töömälu täieliku katkemise kõigis uuringutes. Kahjustused paljudes teistes piirkondadespõhjustas distraktoritele vastupidava töömälu aktiivsuse täieliku vähenemise mõnede katsete puhul (mis vastab teatud dopamiinivahemikule), kuid mitte teistes. Seitse kahjustust, mis põhjustasid suurimat häiret töömälu toimimises, olid eesmises ajukoores (kuus prefrontaalset piirkonda ja premotoorset piirkonda F7; joonis 3G). Tulemuslikkuse vähenemine oli märkimisväärselt suurem eesmiste kortikaalsete piirkondade kahjustuste korral kui parietaalsete piirkondade puhul (Mann-Whitney U=48.5, p=0.032). Meie simulatsioonid näitavad seega, et (1) prefrontaalse ja tagumise parietaalse ajukoore kahjustused võivad põhjustada viivitusperioodi aktiivsuse märkimisväärset häiret, (2) otsmikukahjustused mõjutavad käitumist paremini kui parietaalsed kahjustused ja (3) väiksemad kahjustused, eriti prefrontaalses ajukoores, võib oluliselt häirida raskemate töömäluülesannete (nt distractoritega) toimimist. Seevastu lihtsate töömäluülesannete jõudluse häirimiseks on vaja suuremaid kahjustusi.
