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Os neurônios se comunicam eletricamente, portanto, para entender como produzem funções cerebrais, como a memória, os neurocientistas devem acompanhar como sua voltagem muda – às vezes sutilmente – na escala de tempo de milissegundos. Em um novo artigo em Comunicações da Naturezaos pesquisadores do MIT descrevem um novo sensor de imagem com a capacidade de aumentar substancialmente essa capacidade.
A invenção liderada por Jie Zhang, pesquisador de pós-doutorado no laboratório do Instituto Picower de Aprendizagem e Memória do professor Sherman Fairchild Matt Wilson, é uma nova abordagem da tecnologia “CMOS” padrão usada em imagens científicas. Nessa abordagem padrão, todos os pixels ligam e desligam ao mesmo tempo – uma configuração com uma compensação inerente em que amostragem rápida significa capturar menos luz. O novo chip permite que o tempo de cada pixel seja controlado individualmente. Esse arranjo oferece o “melhor dos dois mundos”, no qual os pixels vizinhos podem essencialmente complementar-se para capturar toda a luz disponível sem sacrificar a velocidade.
Nos experimentos descritos no estudo, a equipe de Zhang e Wilson demonstra como a programabilidade “pixelwise” lhes permitiu melhorar a visualização dos “picos” de tensão neural, que são os sinais que os neurônios usam para se comunicar uns com os outros, e até mesmo as flutuações mais sutis e momentâneas em sua voltagem que ocorre constantemente entre esses eventos de pico.
“Medir com resolução de pico único é realmente importante como parte de nossa abordagem de pesquisa”, disse o autor sênior Wilson, professor nos Departamentos de Biologia e Ciências Cérebro e Cognitivas (BCS) do MIT, cujo laboratório estuda como o cérebro codifica e refina memórias espaciais. tanto durante a exploração desperta quanto durante o sono. “Pensar nos processos de codificação dentro do cérebro, nos picos únicos e no tempo desses picos é importante para compreender como o cérebro processa a informação.”
Durante décadas, Wilson ajudou a impulsionar inovações no uso de eletrodos para captar sinais elétricos neurais em tempo real, mas, como muitos pesquisadores, ele também buscou leituras visuais da atividade elétrica porque elas podem destacar grandes áreas de tecido e ainda mostrar quais são exatamente. os neurônios estão eletricamente ativos em um determinado momento. Ser capaz de identificar quais neurônios estão ativos pode permitir aos pesquisadores aprender quais tipos de neurônios estão participando dos processos de memória, fornecendo pistas importantes sobre como funcionam os circuitos cerebrais.
Nos últimos anos, neurocientistas, incluindo o co-autor Ed Boyden, Y. Eva Tan Professor de Neurotecnologia no BCS e no Instituto McGovern de Pesquisa do Cérebro e afiliado do Instituto Picower, trabalharam para atender a essa necessidade inventando “indicadores de tensão geneticamente codificados” ( GEVIs), que fazem as células brilharem à medida que sua voltagem muda em tempo real. Mas, à medida que Zhang e Wilson tentaram empregar GEVIs nas suas pesquisas, descobriram que os sensores de imagem CMOS convencionais perdiam grande parte da ação. Se operassem muito rápido, não captariam luz suficiente. Se operassem muito devagar, perderiam mudanças rápidas.
Mas os sensores de imagem têm uma resolução tão boa que muitos pixels olham essencialmente para o mesmo lugar na escala de um neurônio inteiro, disse Wilson. Reconhecendo que havia resolução de sobra, Zhang aplicou sua experiência em design de sensores para inventar um chip sensor de imagem que permitiria que pixels vizinhos tivessem seu próprio tempo. Os mais rápidos poderiam capturar mudanças rápidas. Os que trabalham mais lentamente poderiam coletar mais luz. Nenhuma ação ou fótons seriam perdidos. Zhang também projetou habilmente os componentes eletrônicos de controle necessários para que eles mal ocupassem o espaço disponível para elementos sensíveis à luz em pixels. Isso garantiu a alta sensibilidade do sensor sob condições de pouca luz, disse Zhang.
Duas demonstrações
No estudo, os pesquisadores demonstraram duas maneiras pelas quais o chip melhorou a imagem da atividade de voltagem de neurônios do hipocampo de camundongos cultivados em uma placa. Eles testaram seu sensor frente a frente com um chip sensor de imagem CMOS científico padrão da indústria.
No primeiro conjunto de experimentos, a equipe procurou visualizar a dinâmica rápida da tensão neural. No chip CMOS convencional, cada pixel tinha um tempo de exposição rápido de 1,25 milissegundos. No sensor de pixel, cada pixel em grupos vizinhos de quatro permaneceu ligado por 5 milissegundos, mas seus tempos de início foram escalonados para que cada um ligasse e desligasse 1,25 segundos depois do próximo. No estudo, a equipe mostra que cada pixel, por estar ligado por mais tempo, reunia mais luz, mas como cada pixel capturava uma nova visão a cada 1,25 milissegundos, equivalia simplesmente a ter uma resolução temporal rápida. O resultado foi uma duplicação da relação sinal-ruído para o chip pixelwise. Isso alcança alta resolução temporal em uma fração da taxa de amostragem em comparação com chips CMOS convencionais, disse Zhang.
Além disso, o chip pixelwise detectou atividades de picos neurais que o sensor convencional não percebeu. E quando os pesquisadores compararam o desempenho de cada tipo de sensor com as leituras elétricas feitas com um eletrodo patch clamp tradicional, eles descobriram que as medições escalonadas pixel a pixel correspondiam melhor às do patch clamp.
No segundo conjunto de experimentos, a equipe procurou demonstrar que o chip pixelwise poderia capturar tanto a dinâmica rápida quanto as variações de tensão “subliminares” mais lentas e sutis que os neurônios exibem. Para fazer isso, eles variaram as durações de exposição dos pixels vizinhos no chip pixel a pixel, variando de 15,4 milissegundos a apenas 1,9 milissegundos. Dessa forma, os pixels rápidos amostravam cada mudança rápida (embora fracamente), enquanto os pixels mais lentos integravam luz suficiente ao longo do tempo para rastrear flutuações ainda mais sutis e mais lentas. Ao integrar os dados de cada pixel, o chip foi de fato capaz de capturar picos rápidos e mudanças subliminares mais lentas, relataram os pesquisadores.
Os experimentos com pequenos aglomerados de neurônios em uma placa foram apenas uma prova de conceito, disse Wilson. O objetivo final de seu laboratório é realizar medições da atividade em tempo real em todo o cérebro em diferentes tipos de neurônios em animais, mesmo quando eles se movem livremente e aprendem a navegar em labirintos. O desenvolvimento de GEVIs e de sensores de imagem como o chip pixelwise, que possam tirar proveito do que mostram, é crucial para tornar esse objetivo viável.
“Essa é a ideia de tudo o que queremos reunir: imagens de voltagem em larga escala de neurônios geneticamente marcados em animais que se comportam livremente”, disse Wilson.
Para conseguir isso, Zhang acrescentou: “Já estamos trabalhando na próxima iteração de chips com menor ruído, maior contagem de pixels, resolução de tempo de múltiplos kHz e pequenos fatores de forma para geração de imagens em animais que se comportam livremente”.
A pesquisa avança pixel por pixel.
Além de Zhang, Wilson e Boyden, os outros autores do artigo são Jonathan Newman, Zeguan Wang, Yong Qian, Pedro Feliciano-Ramos, Wei Guo, Takato Honda, Zhe Sage Chen, Changyang Linghu, Ralph-Etienne Cummings e Eric Fossum.
O Instituto Picower de Aprendizagem e Memória, a Fundação JPB, a Fundação Alana, o Fundo Louis B. Thalheimer para Pesquisa Translacional, os Institutos Nacionais de Saúde, HHMI, Lisa Yang e John Doerr forneceram apoio para a pesquisa.
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