首页 » 国外科研 >

新传感器允许研究人员在大脑中跟踪多巴胺

2021-07-11 10:50:12来源:

一种衡量多巴胺的新麻线发射器克服了较早发射机的限制,为更长的时间段提供准确的读数并覆盖更多的大脑。

麻省理工学院的一支研究人员设计了一种新的技术,可以更精确地测量大脑中的多巴胺,而不是以前可能的,这应该让科学家们能够深入了解学习,记忆和情感中的多巴胺的角色。

多巴胺是众多神经递质之一,即大脑中的神经元用于彼此沟通。以前用于测量这些神经递质的系统受到限制,它们提供了准确的读数以及他们可以覆盖的大脑。新的麻省理工学院装置,一系列微小的碳电极,克服了这些障碍。

“没有人真正测量这种空间秤和时间尺度的神经递质行为。具有这样的工具将使我们能够探讨潜在的任何与神经递质相关的疾病,“MIT型科在综合癌症研究所的麻省理工学院科较委员会成员,David H. Koch教授Michael Cima说,和该研究的高级作者。

此外,因为阵列是如此微小,所以它具有最终适应人类的可能性,以监测旨在促进多巴胺水平的疗法是否成功。许多人类脑疾病,最重要的是帕金森病,与多巴胺的失调相关联。

“现在的深脑刺激正在用于治疗帕金森病,我们假设刺激以某种方式与多巴胺一起重新加上大脑,但没有人真正衡量的是,”海伦·施韦德,博士博览会和领先作者“纸张出现在芯片上的日记实验室。

研究纹章

对于这个项目,CIMA的实验室与David H. Koch Institute教授Robert Langer教授,他曾历史悠久的药物交付研究,以及学院教授Ang Graybiel,他们一直在学习大脑在大脑中的作用,几十年来特别关注一个称为纹章的大脑区域。在纹状体内产生多巴胺的细胞对于习惯形成和奖励加强学习至关重要。

到目前为止,神经科学家使用轴直径约为100微米的碳电极来测量大脑中的多巴胺。然而,这些只能可靠地使用大约一天,因为它们产生干扰电极与多巴胺相互作用的能力的瘢痕组织,并且其他类型的干扰膜也可以随时间形成电极表面上。此外,Schwerdt说,单个电极将在有任何可测量的多巴胺中最终达到50%的几率。

麻省理工学院团队设计电极直径仅为10微米,并将它们组合成八个电极阵列。然后将这些精细电极包裹在称为PEG的刚性聚合物中,这保护它们并将它们保持在进入脑组织时从偏转。然而,佩格在插入期间溶解,因此它不会进入大脑。

这些微小电极以与较大版本的方式相同的方式测量多巴胺。研究人员通过电极应用振荡电压,并且当电压在一定点时,附近的任何多巴胺都经历了产生可测量电流的电化学反应。使用该技术,可以在毫秒时间尺度监测多巴胺的存在。

使用这些阵列,研究人员展示了它们可以立即监测纹状体的许多部分中的多巴胺水平。

“我们追求这一高密度阵列的是什么动机是现在我们有更好的机会测量纹状体中的多巴胺,因为现在我们在纹章中有八个或16个探针,而不是一个,”Schwerdt说。

研究人员发现多巴胺水平在纹状体上很大差异。这并不令人惊讶,因为他们并没有指望整个地区在多巴胺中持续沐浴,但这种变化难以证明,因为之前的方法一次只测量一个区域。

学习如何发生

研究人员现在正在进行测试,看看这些电极可以继续提供可测量的信号的时间,并且到目前为止,该装置一直保持长达两个月。通过这种长期感应,科学家应该能够在长时间追踪多巴胺的变化,因为习惯形成或学习新技能。

“我们和其他人在获得良好的长期读数中努力争取,”Graybiel说,他是麻省理工学院的麦格森大脑研究所的成员。“例如,我们需要能够找到在脑疾病的小鼠模型中发生的多巴胺会发生什么,或者当动物学习某事时,多巴胺会发生什么。”

她还希望了解有关在称为绩序的纹状体中的结构作用。几年前,Graybiel发现的这些细胞簇在整个纹章中分布。她的实验室的最新工作表明,绩序参与制定诱导焦虑的决定。

本研究是CIMA和Graybiel的实验室之间更大合作的一部分,该实验室还包括开发可注射的药物递送装置来治疗脑疾病的努力。

“我们将所有这些研究的链接在一起是我们试图找到一种能够与大脑进行化学接口的方法,”Schwerdt说。“如果我们可以用大脑化学沟通,它会使我们的治疗或我们的测量更加集中和选择性,我们可以更好地了解发生了什么。”

本文的其他作者是McGovern研究所研究科学家Minjung Kim,Satoko Amemori和Hideki Shimazu; McGovern Institute Postdoc Daigo Homma;麦戈尔恩研究所技术助理Tomoko Yoshida;和本科生harshita yerramreddy和ekin karasan。

该研究由国家卫生研究院,国家生物医学成像和生物工程研究所,以及国家神经疾病和中风研究所。

出版物:Helen N.Schwerdt,等,“来自多脑部位的神经化学录音的亚细胞探测”,“2017年的实验室芯片,预先制品; DOI:10.1039 / C6LC01398H.