Spike Sorting: aprenda a classificar potenciais de ação.

Tuesday, 19 de November de 2019
                                
             

    Como vimos no nosso blog "Implante de microeletrodos intracerebrais: presente, futuro e desafios", o implante de microeletrodo intracerebral é considerado um método em que você pode realizar aquisição da atividade elétrica cerebral (Video abaixo) ou estimular eletricamente (electrostimulation) de forma invasiva, ou seja, é necessário um procedimento cirúrgico para seu implante. Em relação a aquisição do sinal cerebral,  existem várias aplicações clínicas e na pesquisa para o implante do microeletrodo intracerebrais,  como a investigação da atividade elétrica durante a realização de uma tarefa comportamental, em modelos patológicos de doenças ou em regiões cerebrais em estado homeostático; interface cérebro máquina; identificação de regiões de focos de epilepsias, entre outras aplicações. Durante e após a aquisição desses sinais elétricos cerebrais, esse sinal tem que ser processado e classificado. Neste blog você endederá melhor acontece todos esses processos.

          


 
   Após o implante do microeletrodo na região específica a ser estudada do cérebro, e após a recuperação do animal ou humano, é necessário de um equipamento chamado Cereplex (Blackrock), responsável por captar esse sinal e pré amplifica-lo. Isso é possível, pois fios correspondentes a cada canal (cada microeletrodo da matriz implantada no cérebro) são organizados em um conector, que se conectará ao Cereplex.  Após esse sinal ser convertido de analógico para digital (Blackrock digital hub) pré-amplificado (que pode variar de 20.000 a 32.000 vezes) e filtrado (filtro passa banda) no Cereplex, ele segue via HDMI-USB para o computador, onde o sinal será processado e classificado (Imagem abaixo). Com o implante de microeletrodos, é possível captar dois tipos de sinais, o Potencial Field Local (LFP) e o potencial de ação (Spike) (Imagem ao lado). O LFP é um sinal menos específico, derivado da soma da atividade elétrica de um grupo de neurônios. Já o Spike, é um sinal bem mais específico, decorrente da variação do potencial de membrana, podendo de um único neurônio (Single-units) ou de mais de um neurônio (Multi-units). Como estamos falando de classificação de spikes, vamos nos deter a eles. 

                        

     A classificação de spikes (Spike Sorting) é o processo pelo qual o sinal de cada neurônio é selecionado em unidades e isolados dos ruídos. Existe duas fases do spike sorting,  o spike sorting online, que antecede o momento da aquisição, e o spike sorting offline, que é realizado posteriormente ao momento da aquisição do sinal, quando o dado já se encontra salvo no computador. Para a etapa Online e aquisição do sinal, é utilizado o software Central Aquisition (Blackrock), onde será possível o ajuste prévio do ganho e limiar de todos os canais, onde o ganho é determinado pela adequação da amplificação do sinal captado (Imagem ao lado), e o limiar definido através da seleção de ondas a serem gravadas (Video abaixo).

                

     Já para etapa off-line após a gravação do sinal é utilizado software Boss (Blackrock) é caracterizada pela remoção de ruídos e classificação dos spikes semelhantes agrupados em clusters (Ondas coloridas na imagem ao lado), de acordo com os parâmetros como formato de onda de disparo e intervalo entre disparos. Além disso, outros parâmetros foram observados nesse software oferecendo uma classificação mais precisa, como a análise de componentes principais (PCA), visualização tridimensional e auto-correlação de clusters (Video Abaixo). Tanto para classificação on-line quanto para off-line ambos os softwares oferecem seleção dos spikes automática.

                  

       Também é possível diferenciar single-units e multi-units por meio da análise de padrões, como ondas de disparos com maior amplitude, por exemplo, são característicos de single-unit, já que quanto mais próximo o eletrodo estiver do neurônio maior a potência do sinal captado, logo a possibilidade maior desse sinal ser de um único neurônio (Imagem abaixo). Além disso, é importante saber que cada neurônio possui seu padrão de formato de onda específico que dificilmente é encontrado em outro neurônio, logo podemos concluir que o sinal de cada neurônio caracteriza sua identidade. Após todo o processo de classificação, os dados serão salvos em um formato de arquivo específico que logo poderá serem utilizados em programas de análise de dados como Neuroexplorer e a liguagem de programação Matlab, onde dependendo da finalidade da análise, você poderá gerar gráficos de sua referência, como por exemplo o PSTH (peri-stim/event time histogram).
                    
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Referências:

Petrantonakis, Panagiotis C., and Panayiota Poirazi. "A novel and simple spike sorting implementation." IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering 25.4 (2016): 323-333.
 


                                            

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Autor:

Jackson Cionek

Administration

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Skype: jacksoncionek









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