Mikroelektródás agyi mérések elemzése

1. Mikroelektródás agyi mérések elemzése Kőrössy Csaba, IV. éves fizikus ELTE Biofizika szeminárium Budapest 2007.

2. Amiről szó lesz • Idegsejtek aktívak: • Transzmembrán áramok • Extracelluláris potenciál Erre vagyunk kíváncsiak ? Ezt mérjük

3. (Mikro)elektródás mérések előnyei • Közvetlen információ az idegsejtek működéséről • Nagyon jó időbeli felbontás (~ms) • Mikroelektródákkal lokális sejtpopuláció aktivitása jó időbeli felbontással nyomonkövethető

4. A mérések vázlata elektródasor agykérgi rétegek

5. A mért potenciál két fő komponensre bontható 0-500 Hz: posztszinaptikus áramok Ezt fogjuk elemezni > 300 Hz: akciós potenciál

6. Borbély Sándor, Világi Ildikó • ELTE Élettani és Neurobiológiai Tanszék • in vitro kiváltott epilepszia patkányagyszeleten • Potenciált mikroelektródákkal regisztrálják • Aktivitás térbeli kiterjedtségét megjelenítik epilepsziás aktivitás nincs aktivitás Egy példa a mérésre

7. → Potenciál → Áramok ? • kvázisztatikus közelítés • EC folyadék híg elektrolit → Ohm-törvény • agyszövet elektromos szempontból homogén, izotróp j: transzmembrán áramsűrűség σ: ExtraCelluláris vezetőképesség Φ: EC potenciál

8. 3d deriválás 1d mérés x és y szerinti deriváltakat elhanyagolják feltételezve, hogy az agykérgi rétegekben homogén az aktivitás A hagyományos forrásmeghatározó módszer

9. Nem tekinthető végtelen síkokban homogénnek az aktivitás Figyelembe kell venni az agykérgi oszlopokat Agykérgi rétegek, oszlopok …és annak problémája

10. Másik probléma • Mivel nem ismerjük a z-tengely mentén minden pontban a potenciált, a megoldás nem egyértelmű • Pl.: minden gömbszimmetrikus, azonos össztöltésű forráseloszlás ugyanazt a teret kelti a forrásokon kívül eső térrészben

11. EEG/MEG • Ez a probléma az EEG/MEG-es képalkotás során is felmerül • Globális kényszerfeltételekkel (legkisebb norma, ‘simaság’) teszik a megoldást egyértelművé

12. Fij: a j. egységnyi ‘töltésű’ körlap tere az i. mérési pontban Ij Figyelembe veszi az oszlopokat, de a valódi források folytonosak. A hagyományos helyett új módszer kell

13. Több téglalap, mint mérési pont, alulhatározott a feladat Több téglalap, mint mérési pont, alulhatározott a feladat Extra kritérium kell, pl.: legkisebb normájú vagy legsimább megoldás Extra kritérium kell, pl.: legkisebb normájú vagy legsimább megoldás Ij Ij • Minimum Norm • Weighted Minimum Morm • Loreta • Minimum Norm • Weighted Minimum Morm • Loreta Modellforrás Modellforrás Kritérium Kritérium Új módszer 2.

14. Az EEG-s módszerek • MN: legkisebb normájú megoldás • WMN: MN torzítását javítja a súlyozással • Loreta: legsimább megoldás → Ωaz a diagonális mátrix, aminek a főátlójában FTF főátlója van

15. módszerek Iteszt Eltérés? Átlagos A forrásmeghatározó módszerek tesztelése

16. Ezt kell visszaadnia a módszereknek

17. Különböző módszerek forrásbecslése Forrássűrűség (μA/mm3) Módosított Loreta WMN MN Dirac-δ ∂2 Így adják vissza

18. Forrássűrűség (μA/mm3) Módosított Loreta WMN MN A fekete görbét kell visszaadnia a módszernek Dirac-δ ∂2 A hagyományos módszer problémája

19. Forrássűrűség (μA/mm3) Van jó módszer

20. Összefoglalás • Van egy fizikai egyenletünk a problémára, ami a mérési korlátok miatt közvetlenül nem alkalmazható • Figyelembe véve a biológiai realitást, a forráseloszlás kiszámítható • Ezzel nyomon követhetjük lokális sejtpopulációk tér- és időbeli aktivitását, ami fontos információ pl. betegségek (epilepszia) megértésében

21. VÉG(r)E Köszönöm a figyelmet!