Local oxygen homeostasis during various neuronal network activity states in the mouse hippocampus

小鼠海馬體不同神經元網絡活動狀態下的局部氧穩態

來源:Journal of Cerebral Blood Flow & Metabolism,Vol 39, Issue 5, 2019

《腦血流與代謝雜志》,第39卷第5期,2019年

 

摘要

這篇論文的摘要討論了小鼠海馬體CA3區域在不同神經元網絡活動狀態下的局部腦氧代謝率(CMRO2)。研究重點包括伽馬振蕩和尖銳波漣漪等生理狀態,這些狀態與感覺感知和記憶形成相關,并依賴于抑制性GABA能神經元。摘要指出,局部CMRO2在伽馬振蕩時最高(3.4 mM/min),在尖銳波漣漪、異步活動和異氟烷應用時中等(2.0-1.6 mM/min),在TTX應用時最低(1.4 mM/min)。能量消耗主要與軸突和突觸信號相關,占伽馬振蕩時能量支出的50%以上。CMRO2與突觸活性和同步性正相關。通過微血管定量分析,建模顯示伽馬振蕩需要33 mmHg的血管氧分壓來維持氧化磷酸化。摘要結論是,伽馬振蕩的高能量需求需要血流動力學響應來匹配線粒體氧消耗,且抑制性神經元顯著貢獻于腦能量預算。

 

研究目的

本研究旨在確定海馬體局部神經元網絡在不同活動狀態下的腦氧代謝率(CMRO2)和血管氧供應,探討能量代謝與腦功能(如伽馬振蕩和尖銳波漣漪)的關系,并評估抑制性神經元在能量消耗中的作用。

 

研究思路

研究思路包括使用小鼠急性海馬切片,在體外模擬不同網絡活動狀態(如伽馬振蕩、尖銳波漣漪、異步活動、異氟烷麻醉樣狀態和TTX抑制狀態)。通過記錄局部場電位和氧濃度(使用丹麥Unisense電極),結合免疫組化(染色毛細血管)和數學建模(反應-擴散模型),量化局部CMRO2、毛細血管距離(ICD)和氧供應。研究還分析局部場電位特征(如功率和多單元活動)與CMRO2的相關性,以評估能量消耗與神經活動的關系。

 

測量的數據及研究意義

1 局部CMRO2數據:測量了不同網絡活動狀態下的CMRO2值,顯示伽馬振蕩時最高(3.4 mM/min),尖銳波漣漪時中等(2.0 mM/min),異步活動和異氟烷時較低(1.7-1.6 mM/min),TTX時最低(1.4 mM/min)。這些數據來自圖2和表1。研究意義在于揭示了不同腦活動狀態的能量需求差異,伽馬振蕩作為高能量過程,可能與高級腦功能相關。

 

 

 

2 局部場電位特征數據:分析了伽馬振蕩的峰值功率和半高全寬(FWHM),以及尖銳波漣漪的振幅和頻率。CMRO2與伽馬振蕩功率正相關(r=0.393),與FWHM負相關(r=-0.404),與尖銳波振幅正相關(r=0.517)。這些數據來自圖3。研究意義在于表明能量消耗隨突觸活性和同步性增加而增加,突觸信號是能量支出的主要因素。

 

3 多單元活動數據:通過高通濾波提取動作電位頻率,顯示伽馬振蕩時多單元活動頻率最高,與CMRO2正相關(r=0.852)。這些數據來自圖4。研究意義在于確認神經元放電活動與能量代謝直接相關,支持動作電位和突觸傳遞在能量預算中的貢獻。

 

 

4 毛細血管距離數據:通過抗層粘連蛋白染色測量海馬體CA3區域毛細血管距離(ICD),中位數為44 μm。這些數據來自圖5a和5b。研究意義在于提供了微血管架構的基礎數據,用于建模氧擴散距離。

 

 

5 組織氧濃度和CMRO2衰減數據:建模顯示,在毛細血管氧分壓為23 mmHg時,伽馬振蕩導致組織氧濃度在1/2ICD處接近缺氧閾值(8 mmHg),CMRO2衰減顯著。這些數據來自圖5c、5d和5e。研究意義在于表明高能量活動如伽馬振蕩可能面臨氧供應不足風險,需要血流動力學響應來維持氧穩態。

 

 

結論

研究得出結論,伽馬振蕩是能量需求最高的網絡活動狀態,CMRO2與突觸活性和同步性正相關。抑制性GABA能神經元在能量預算中起重要作用。高能量活動需要血流動力學響應來增加氧供應,以避免缺氧。微血管架構和氧擴散模型顯示,毛細血管距離和氧分壓是維持氧化磷酸化的關鍵因素。

 

使用丹麥Unisense電極測量數據的研究意義

使用丹麥Unisense OX-10氧微傳感器測量數據的研究意義在于提供了高空間分辨率(約10 μm)的局部氧濃度測量,使研究人員能夠精確量化海馬體切片中的氧代謝動態。這種電極通過兩步校準(0%和95% O2飽和)確保數據可靠性,并最小化組織損傷。測量得到的氧深度剖面用于計算CMRO2,揭示了不同網絡活動狀態下的能量需求差異。例如,在伽馬振蕩時,CMRO2最高,表明高同步活動需要更多氧消耗。這些數據結合數學建模,預測了在體條件下的氧供應需求,強調了血流動力學響應在匹配氧消耗中的重要性。Unisense電極的數據直接支持了腦能量代謝與神經功能關聯的量化分析,為理解腦疾病(如中風或阿爾茨海默病)中的代謝紊亂提供了基礎。