Innere Funktionen von Gehirnzellen durch Roboter offenbart

Betritt die inneren Werke von a Neuron Im lebenden Gehirn ist solch eine mühsame, komplexe und komplizierte Aufgabe, dass es als eine Kunstform betrachtet wird, die nur in einer kleinen Anzahl von Laboratorien weltweit durchgeführt werden kann.
Das Innenleben eines Neurons im lebenden Gehirn liefert eine große Menge nützlicher Informationen. Zum Beispiel bietet es Informationen über die elektrischen Aktivitätsmuster des Gehirns, seine Form und sogar ein Profil dessen Gene in einem bestimmten Moment aktiviert sind.
Laut der Ausgabe vom 6. Mai Natur MethodenForscher am MIT und Georgia Tech haben eine Methode entwickelt, um den Prozess des Findens und Aufzeichnens von Informationen aus Neuronen im lebenden Gehirn zu automatisieren.
In einer Kollaboration zwischen Ed Boydens Labor, Associate Professor für Bioingenieurwesen und Gehirn- und Kognitionswissenschaften am MIT und Craig Forest, Assistenzprofessor für Maschinenbau an der Georgia Tech, zeigten die Forscher, dass ein Roboterarm durch einen zell-erkennenden Computeralgorithmus geführt wurde höhere Genauigkeit und Geschwindigkeit bei der Identifizierung und Aufzeichnung von Neuronen im lebenden Mausgehirn als bei einem menschlichen Experimentator.
Mit diesem neuen automatisierten Verfahren können lang gehegte Informationen über Aktivitäten lebender Zellen gewonnen werden, ohne dass die Forscher monatelang geschult werden müssen. Diese neue Technik ermöglicht Wissenschaftlern, die Tausenden von verschiedenen Gehirnzelltypen zu klassifizieren und zu kartieren, wie sie miteinander verbunden sind, und zu lernen, wie kranke Zellen sich von normalen Zellen unterscheiden.
Der Wald sagt:

"Unser Team war von Anfang an interdisziplinär und dadurch konnten wir die Prinzipien des Präzisions-Maschinendesigns auf das Studium des lebenden Gehirns übertragen."

Forest's Doktorand Suhasa Kodandaramaiah ist der Hauptautor der Studie und hat die letzten zwei Jahre als Gaststudent am MIT verbracht.
Laut Boyden, einem Mitglied des Medienlabors und des McGovern-Instituts für Hirnforschung am MIT, könnte die Methode besonders nützlich sein bei der Untersuchung von Hirnerkrankungen wie Schizophrenie, Parkinson-Krankheit, Autismus und Epilepsie.
Er fährt fort:

"In all diesen Fällen blieb eine molekulare Beschreibung einer Zelle, die in ihre elektrischen und Schaltkreiseigenschaften integriert ist, schwer fassbar. Wenn wir wirklich beschreiben könnten, wie Krankheiten Moleküle in bestimmten Zellen im lebenden Gehirn verändern, könnte dies bessere Medikamente ermöglichen Ziele gefunden werden. "

Boyden, Forest und Kodandaramaiah beschlossen, eine 30 Jahre alte Technik zu automatisieren, die als Ganzzellen-Patch-Clamping bekannt ist und ein gewisses Maß an Fähigkeiten erfordert, das ein Postdoc-Doktorand normalerweise erst nach mehreren Monaten erlernen kann. Bei dieser Technik wird eine winzige hohle Glaspipette in Kontakt mit der Zellmembran eines Neurons gebracht und dann eine kleine Pore in der Membran geöffnet, um die elektrische Aktivität in der Zelle aufzuzeichnen.
Nach vier Monaten des Erlernens der manuellen Patch-Clamp-Technik sagt Kodandaramaiah:

"Als ich einigermaßen gut darin war, konnte ich spüren, dass es, obwohl es eine Kunstform ist, auf eine Reihe stereotyper Aufgaben und Entscheidungen reduziert werden kann, die von einem Roboter ausgeführt werden können."

Kodandaramaiah und sein Team bauten einen Roboterarm, der eine Glaspipette mikrometergenau in das Gehirn einer narkotisierten Maus senkt. Wenn sich der Arm bewegt, überwacht die Pipette die elektrische Impedanz, d. H. Ein Maß dafür, wie schwierig es für die Elektrizität ist, aus der Pipette zu fließen. Wenn keine Zellen vorhanden sind, fließt der Strom und die Impedanz ist niedrig. Wenn die Spitze jedoch auf eine Zelle trifft, kann keine Elektrizität frei fließen und die Impedanz steigt an. Die Pipette misst zwei Mikrometer, misst die Impedanz zehn Mal pro Sekunde und sobald sie eine Zelle erkennt, kann sie sofort stoppen, sodass sie nicht durch die Membran stochert.

Boyden sagt:

"Das ist etwas, was ein Roboter tun kann, was ein Mensch nicht kann."

Sobald die Pipette eine Zelle detektiert hat, wird sie abgesaugt, um eine Abdichtung mit der Zellmembran zu bilden, so dass die Elektrode durch die Membran brechen kann, um die interne elektrische Aktivität der Zelle aufzuzeichnen.
Die Genauigkeitsrate des Robotersystems beim Detektieren von Zellen ist 90%, mit einer Erfolgsrate von 40% beim Herstellen einer Verbindung mit den detektierten Zellen. Das neue Verfahren kann auch zur Bestimmung der Form einer Zelle durch Injektion eines Farbstoffs verwendet werden. Die Forscher erforschen derzeit, um den Inhalt einer Zelle zu extrahieren, um ihr genetisches Profil zu lesen, sowie um die Anzahl der Elektroden zu vergrößern, um Aufzeichnungen von mehreren Neuronen gleichzeitig zu ermöglichen. Sie stellen die Hypothese auf, dass dies ihnen ermöglichen könnte zu bestimmen, wie verschiedene Teile des Gehirns miteinander verbunden sind.
Sie arbeiten auch daran, die Tausenden von Neuronentypen im Gehirn zu kategorisieren. Das gebräuchlichste Mittel zur Klassifizierung dieser "Teileliste" für das Gehirn besteht darin, die Neuronen anhand ihrer Form zu identifizieren. Die neue Methode ermöglicht jedoch die weitere Klassifizierung der Neuronen anhand ihrer elektrischen Aktivität und ihres genetischen Profils.
Der Wald erklärt:

"Wenn Sie wirklich wissen wollen, was ein Neuron ist, können Sie die Form betrachten, und Sie können sehen, wie es feuert. Wenn Sie dann die genetische Information herausziehen, können Sie wirklich wissen, was vor sich geht. Jetzt wissen Sie alles Das ist das ganze Bild. "

Boyden glaubt, dass dies nur der Beginn der Verwendung von Robotik in den Neurowissenschaften ist, um lebende Tiere zu untersuchen, da ein Roboter wie dieser auch in Zukunft verwendet werden könnte, um Medikamente an bestimmten Punkten im Gehirn zu infundieren oder Gentherapievektoren zu liefern. Er hofft, dass ihre Erfindung Neurowissenschaftler dazu anregen wird, andere Formen von Roboterautomatisierungen zu entwickeln. Zum Beispiel in der Optogenetik, mit Licht, um gezielte neuronale Schaltkreise zu stören und zu bestimmen, welche Rolle Neuronen in Gehirnfunktionen spielen.
Mit der Feststellung, dass die Eurowissenschaft einer der wenigen Bereiche der Biologie ist, in dem Roboter noch keine großen Auswirkungen haben, kommt Boyden zu folgendem Schluss:

"Das Genomprojekt wurde von Menschen und einer riesigen Menge von Robotern gemacht, die die gesamte Genomsequenzierung durchführen würden. In der gerichteten Evolution oder in der synthetischen Biologie machen Roboter viel von der Molekularbiologie. In anderen Teilen der Biologie sind Roboter essentiell."

Geschrieben von Petra Rattue