Sostegno fornito dalla University of Alabama a Birmingham Facoltà Programma di Sviluppo Grant.

<html> 1. Psicofisiologia Il Biopac Systems, sistema di monitoraggio fisiologico Inc. (vedi Tabella di attrezzature specifiche) non è standard attrezzature in strutture più immagini. Calendario 15-30 minuti prima dell&#39;arrivo dei partecipanti per impostare il monitoraggio fisiologico e altre apparecchiature descritte in questo protocollo (Figura 1). <ol><li> Collegare una sala di controllo operativo del computer AcqKnowledge (Biopac Systems, Inc.), software di monitoraggio fisiologico alla MP150 Biopac (MP150WSW) utilizzando un cavo crossover Ethernet standard (CBLETH2). </li><li> Collegare il Biopac isolata Digital Interface (STP100C) per una presentazione di controllo operativo sala computer (sistemi neurocomportamentali, Inc; Albany, CA) software utilizzando un DB25 M / F cavo a nastro. </li><li> Collegare il Biopac GSR amplificatore (EDA-100C-MRI) per l&#39;interferenza RF filtro (MRIRFIF) all&#39;interno della sala di controllo con un cavo schermato estensione (MECMRI-3). </li><li> Collegare il filtro interferenze RF (MRIRFIF) ad un cavo di estensione schermato (MECMRI-1) all&#39;interno della camera di scansione MRI. </li><li> Collegare il cavo schermato estensione per portare i cavi in ​​fibra di carbonio (LEAD 108) che si attaccano agli elettrodi Radio traslucido (EL508). Nota: La torsione del conduce in una spirale stretta riduce gli artefatti nei dati conduttanza della pelle che possono essere creati durante la scansione. </li><li> Collegare gli elettrodi Radio traslucido (EL508) alla falange distale del dito medio e l&#39;anulare della mano sinistra del partecipante. </li><li> A causa della natura di scansione attrezzature, risonanza magnetica temperatura ambiente della camera sono spesso al di sotto 21 ° C. Coprire il partecipante con una coperta per mantenere la temperatura a mano. </li></ol> 2. Le risposte comportamentali (joystick) <ol><li> Collegare una sala di controllo del computer del software operativo di presentazione (Sistemi neurocomportamentali, Inc; Albany, California) per il joystick Interface Unit fORP (disegni attuali, Inc, Philadelphia, PA) utilizzando un cavo mini-USB. </li><li> Collegare un cavo in fibra ottica per l&#39;unità di interfaccia fORP all&#39;interno della sala di controllo, quindi passare il cavo attraverso una guida d&#39;onda nella camera di risonanza magnetica. </li><li> Collegare il cavo in fibra ottica per la MR-compatibile joystick. </li><li> Ai partecipanti di posizionare il joystick in una posizione comoda e facilmente raggiungibile. </li></ol> 3. Presentazione stimolo <ol><li> Collegare una sala di controllo del computer software operativo Presentazione alla porte esterne VGA e audio del IFIS-SA (Invivo Corp., Orlando, FL) consolle di controllo camera (Figura 1). </li><li> Controllare le connessioni in fibra ottica tra la console sala di controllo IFIS e l&#39;interfaccia IFIS Unità periferica all&#39;interno della camera di risonanza magnetica, così come i collegamenti tra l&#39;Unità e la Peripheral Interface Audio / Visual Display Unit. </li><li> Posizionare l&#39;Audio / Visual Display Unit dietro la testa-coil in modo che il partecipante può visualizzare sul monitor attraverso uno specchio attaccato alla testa-coil. </li><li> Collegare cassa acustica interfaccia Audio / Visual Display Unit per cuffie stereo del sistema IFIS MR-compatibili che utilizzano tubi in vinile. </li><li> Calibrare il volume di stimoli uditivi utilizzando un fonometro di pressione. </li></ol> 4. Procedura sperimentale <ol><li> Informare i partecipanti che 2 toni saranno presentati più volte nel corso dello studio, e che il volume dei toni varia sopra e sotto la loro soglia percettiva (Figura 2). </li><li> I partecipanti diretti a spingere un pulsante sulla scatola joystick immediatamente dopo aver sentito sia il segnale, quindi di aggiornare le loro aspettative di ricevere l&#39;UCS muovendo il joystick per controllare la posizione di una barra di voto su una scala da 0 a 100 (Figura 3). </li><li> Istruire i partecipanti a valutare la loro aspettativa di UCS su una scala continua da 0 a 100. Informarli che i rating pari a 0 indicano che sono certo l&#39;UCS non saranno presentate, le valutazioni di 50 indicano che sono incerti se il sistema UCS sarà presentato, e le valutazioni di 100 indicano che sono certo l&#39;UCS saranno presentati. Ai partecipanti di utilizzare altri valori sulla scala per indicare aspettative intermedi. Poi, permettere ai partecipanti di praticare utilizzando il joystick per fare valutazioni. </li><li> Esporre i partecipanti ad una procedura di condizionamento differenziale paura con 2 toni (700 e 1300 Hz; durata 10s, 20s ITI) come stimolo condizionato (CS) e un forte rumore bianco (100dB, 500ms) come l&#39;UCS. </li><li> Presenti 60 studi del + CS (coterminating con l&#39;UCS) e 60 prove del CS-(presentata senza il UCS) in un ordine pseudo tali che non più di 2 studi dello stesso CS sono presentati consecutivamente. </li><li> Controbilanciare i toni che servono come il CS + e CS-tra i partecipanti. </li><li> Modulare il volume del CS + e CS-indipendente. Regolare il volume CS sul successivo processo con lo stesso CS. Diminuire il volume CS 5dB se pressione di un pulsante è fatto (cioè di un processo percepita). Aumentare il volume se 5dB pressione di un pulsante non è fatto (cioè a seguito di un processo impercettibile). </li></ol><html> ve_title &quot;&gt; 5. Procedura di scansione <ol><li> Standard di raccogliere immagini ad alta risoluzione strutturale pesate in T1 (ad esempio MPRAGE) che funga da riferimento per i dati anatomo funzionale. </li><li> Raccogliere fMRI BOLD del cervello durante tutta la procedura di condizionamento. Trentasei, 4mm fette spesse dovrebbe essere sufficiente a coprire il cervello con i parametri di imaging relativamente standard (ad esempio TR = 2000 ms, TE = 30ms, FOV = 24cm, matrice 64x64). Sincronizzare l&#39;acquisizione fMRI con presentazione dello stimolo utilizzando una scatola fMRI grilletto. </li></ol> 6. SCR acquisizione dati e analisi <ol><li> Esempio di conduttanza cutanea a 2.000 Hz utilizzando AcqKnowledge software e la MR-compatibile sistema di monitoraggio fisiologico Biopac descritto nella sezione 1. </li><li> Applicare un 1 Hz Infinite Impulse Response (IIR), filtro passa-basso digitale ai dati conduttanza della pelle per ridurre gli artefatti prodotti durante l&#39;imaging (vedi Figura 4). </li><li> Ricampionare i dati conduttanza cutanea a 250 Hz. </li><li> Calcolare SCR come la differenza di livello di conduttanza cutanea dall&#39;insorgenza risposta al picco di risposta. </li><li> Dati SCR può essere trasformato radice quadrata di normalizzare la distribuzione delle ampiezze di risposta prima dell&#39;analisi statistica. </li></ol> 7. UCS Aspettativa di Acquisizione Dati e analisi <ol><li> Campione (40 Hz) e registrare i dati aspettativa UCS utilizzando il software di presentazione. </li><li> Calcolare l&#39;aspettativa di UCS come media (campione 1s) risposta durante l&#39;ultimo secondo di presentazione CS. </li></ol> 8. Risonanza magnetica funzionale l&#39;acquisizione dei dati e analisi <ol><li> Pre-elaborazione di serie completa dei dati di imaging cerebrale (ad esempio fetta di correzione tempi, registrazione delle immagini, smoothing spaziale) utilizzando un pacchetto di analisi funzionale software di imaging (ad esempio AFNI 18). </li><li> Creare fastidio standard (ad esempio il movimento) e di stimolo a base di regressori per prove percepiti e non percepiti del CS + e CS-, così come l&#39;UCS. </li><li> Creare una risposta basata motore della forma d&#39;onda di riferimento per servire come regressore fastidio per tenere conto di attività motoria legati alle risposte pressione del pulsante. <ol class="lalpha"><li> Creare una funzione bastone che codifica per i tempi di risposta premere il pulsante. </li><li> Condensa la funzione premere il pulsante bastone con la funzione canonica risposta emodinamica (HRF). </li></ol></li><li> Crea risposta basata motore della forma d&#39;onda di riferimento per servire come regressore fastidio per tenere conto di attività motoria legati alle risposte joystick. <ol class="lalpha"><li> Creare una funzione bastone che codifica per la tempistica delle variazioni di pendenza (pendenza es. valore assoluto&gt; 10) dei rating aspettativa di UCS. </li><li> Condensa la pendenza funzione joystick rimanere con il HRF canonica. </li></ol></li><li> Eseguire le analisi di primo livello con tutti i regressori stimolo-based e fastidio. </li><li> Eseguire un secondo livello, misure ripetute ANOVA per identificare regioni in cui l&#39;attivazione mostra un effetto principale del CS tipo, un effetto principale della percezione, o di un tipo di percezione CS X interazione. </li></ol> 9. Rappresentante dei risultati: La metodologia qui presentata in genere si traduce in valutazioni relativamente alta aspettativa di UCS durante percepito CS + prove e le valutazioni basse durante percepito CS-trial (Figura 5) 10,15,19. Tali risultati indicano partecipanti sono consapevoli di CS-UCS contingenze. Sulle prove inosservato, l&#39;aspettativa di rating UCS di solito restano invariate rispetto pre-CS rating. Aspettative UCS su questi inosservata CS + e CS-prove in genere rientrano vicino 50 partecipanti indicando è certi che l&#39;UCS sarà presentato 10,15,19 (Figura 5). Questa incapacità di produrre differenziali voti aspettativa di UCS al inosservati CS + e CS-indica che i partecipanti non sono in grado di esprimere la loro consapevolezza di contingenza sulle sperimentazioni condizionata inosservati (Figura 6). Al contrario, l&#39;apprendimento modifiche relative a SCR sono stati osservati durante gli studi sia condizionata percepiti e non percepiti 10,15,19. In particolare, SCR erano più grandi al percepita CS + rispetto al percepito CS-. Allo stesso modo, grandi SCR sono stati dimostrati durante inosservati CS + di quanto non percepito CS-trial 10,15,19 (Figura 6). Presi insieme, questi dati comportamentali e autonomiche dimostrare condizionamento alla paura con la consapevolezza di contingenza sulle sperimentazioni percepito e condizionamento alla paura, senza la consapevolezza di contingenza sulle sperimentazioni inosservato. La ricerca di imaging funzionale utilizzando questa metodologia ha dimostrato di apprendimento legate all&#39;attivazione dell&#39;ippocampo sul percepito, ma non inosservati prove condizionata 15 (Figura 7). Al contrario, differenziale l&#39;attività dell&#39;amigdala è stata osservata in entrambi gli studi condizionata percepiti e non percepiti 15. Questi risultati sono coerenti con la visione che l&#39;ippocampo supporta i processi legati alla consapevolezza di contingenza, mentre l&#39;amigdala supporta espressione CR con e senza consapevolezza. / &quot;Alt =&quot; 3083/3083fig1.jpg Figura 1 &quot;/&gt; Figura 1. Schema di attrezzature di base per la presentazione dello stimolo e monitoraggio risposta comportamentale / psicofisiologiche. Software di presentazione viene utilizzato per presentare stimoli audio-visivi e monitorare le valutazioni aspettativa UCS fatto muovendo un joystick con la mano destra. AcqKnowledge Biopac software e le attrezzature sono utilizzati per monitorare la conduttanza della pelle dalla mano sinistra. Solido (Biopac), singolo linee tratteggiate (IFIS Audio-Visual), e doppia tratteggiata (fibra ottica joystick) raffigurano i cavi per la presentazione stimolo distinte e sistemi di monitoraggio della risposta. Frecce nere indicano la direzione del flusso di informazioni. <img src="/files/ftp_upload/3083/3083fig2.jpg" alt="Figura 2"/> Figura 2. Stimoli condizionati. Presentare il CS + e CS-in un ordine pseudo tali che non più di 2 studi dello stesso CS sono presentati consecutivamente. Variare il volume del CS + e CS-indipendente. Se un CS è percepita (indicato da un pulsante), diminuire il volume CS 5dB sul processo successivo dello stesso CS. Se un CS è inosservato (indicato da non premere il pulsante), aumentare il volume CS 5db sul processo successivo con lo stesso CS. <img src="/files/ftp_upload/3083/3083fig3.jpg" alt="Figura 3"/> Figura 3. Scala aspettativa UCS valutazione. Istruire i partecipanti a valutare la loro aspettativa di presentazione UCS su una scala da 0 a 100. Valutazioni di 0 indicano certezza l&#39;UCS non saranno presentate, le valutazioni di 100 indicare certezza l&#39;UCS sarà presentato, e valutazioni di 50 riflettono l&#39;incertezza sul fatto che l&#39;UCS saranno presentati. Valutazioni intermedie deve essere usato per indicare gradazioni nella speranza di UCS. <img src="/files/ftp_upload/3083/3083fig4.jpg" alt="Figura 4"/> Figura 4. Confronto dei dati grezzi e filtrati pelle conduttanza. a) dati grezzi conduttanza cutanea raccolti durante fMRI. b) i dati di conduttanza della pelle dopo l&#39;applicazione di un filtro passa-1Hz IIR basso. <img src="/files/ftp_upload/3083/3083fig5.jpg" alt="Figura 5"/> Figura 5. Rating aspettativa di UCS. -I partecipanti genere segnalano alte aspettative UCS su percepita CS + prove e le aspettative basse sulla percezione CS-prove. Aspettative UCS su inosservata CS + e CS-prove non differiscono. <img src="/files/ftp_upload/3083/3083fig6.jpg" alt="Figura 6"/> Figura 6. Aspettativa di UCS e SCR. Le differenze nell&#39;aspettativa di UCS sono tipicamente osservati su percepita CS + e CS-prove che indicano i partecipanti sono consapevoli delle contingenze stimolo. Sulle prove inosservato, l&#39;aspettativa di rating UCS tipicamente non differiscono indicando i partecipanti sono in grado di esprimere la loro consapevolezza di contingenza. Al contrario, le differenze di SCR condizionata si osservano di solito su entrambi i processi di condizionamento percepiti e non percepiti. Questi risultati riflettono la paura appreso con espressione (cioè sulle sperimentazioni percepita) e senza (cioè sulle sperimentazioni non percepiti) la consapevolezza di contingenza. <img src="/files/ftp_upload/3083/3083fig7.jpg" alt="Figura 7"/> Figura 7. Risonanza magnetica funzionale l&#39;ippocampo e l&#39;amigdala. Le risposte dell&#39;ippocampo sono generalmente più grandi al + CS di CS-on percepito, ma non inosservati prove condizionata. Differenziale risposte amigdala si osservano di solito in entrambi gli studi condizionata percepiti e non percepiti. Questi risultati sono coerenti con la visione che l&#39;ippocampo supporta i processi legati alla consapevolezza di contingenza, mentre l&#39;amigdala supporta espressione paura con e senza consapevolezza.

<ol>
	<li>LaBar, K. S., Gatenby, J. C., Gore, J. C., LeDoux, J. E., Phelps, E. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Human+amygdala+activation+during+conditioned+fear+acquisition+and+extinction:+a+mixed-trial+fMRI+study.">Human amygdala activation during conditioned fear acquisition and extinction: a mixed-trial fMRI study.</a> Neuron. 20, 937-945 (1998).</li><li>Buchel, C., Morris, J., Dolan, R. J., Friston, K. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Brain+systems+mediating+aversive+conditioning:+an+event-related+fMRI+study.">Brain systems mediating aversive conditioning: an event-related fMRI study.</a> Neuron. 20, 947-957 (1998).</li><li>Cheng, D. T., Knight, D. C., Smith, C. N., Stein, E. A., Helmstetter, F. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Functional+MRI+of+human+amygdala+activity+during+Pavlovian+fear+conditioning:+stimulus+processing+versus+response+expression.">Functional MRI of human amygdala activity during Pavlovian fear conditioning: stimulus processing versus response expression.</a> Behav. Neurosci. 117, 3-10 (2003).</li><li>Knight, D. C., Smith, C. N., Stein, E. A., Helmstetter, F. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Functional+MRI+of+human+Pavlovian+fear+conditioning:+patterns+of+activation+as+a+function+of+learning.">Functional MRI of human Pavlovian fear conditioning: patterns of activation as a function of learning.</a> Neuroreport. 10, 3665-3670 (1999).</li><li>Cheng, D. T., Knight, D. C., Smith, C. N., Helmstetter, F. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Human+amygdala+activity+during+the+expression+of+fear+responses.">Human amygdala activity during the expression of fear responses.</a> Behav. Neurosci. 120, 1187-1195 (2006).</li><li>Balderston, N. L., Helmstetter, F. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Conditioning+with+masked+stimuli+affects+the+timecourse+of+skin+conductance+responses.">Conditioning with masked stimuli affects the timecourse of skin conductance responses.</a> Behav. Neurosci. 124, 478-489 (2010).</li><li>Esteves, F., Parra, C., Dimberg, U., Ohman, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Nonconscious+associative+learning:+Pavlovian+conditioning+of+skin+conductance+responses+to+masked+fear-relevant+facial+stimuli.">Nonconscious associative learning: Pavlovian conditioning of skin conductance responses to masked fear-relevant facial stimuli.</a> Psychophysiology. 31, 375-385 (1994).</li><li>Cheng, D. T., Richards, J., Helmstetter, F. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Activity+in+the+human+amygdala+corresponds+to+early,+rather+than+late+period+autonomic+responses+to+a+signal+for+shock.">Activity in the human amygdala corresponds to early, rather than late period autonomic responses to a signal for shock.</a> Learn. Mem. 14, 485-490 (2007).</li><li>Knight, D. C., Nguyen, H. T., Bandettini, P. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+role+of+the+human+amygdala+in+the+production+of+conditioned+fear+responses.">The role of the human amygdala in the production of conditioned fear responses.</a> Neuroimage. 26, 1193-1200 (2005).</li><li>Knight, D. C., Nguyen, H. T., Bandettini, P. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+role+of+awareness+in+delay+and+trace+fear+conditioning+in+humans.">The role of awareness in delay and trace fear conditioning in humans.</a> Cogn. Affect. Behav. Neurosci. 6, 157-162 (2006).</li><li>Schultz, D. H., Helmstetter, F. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Classical+conditioning+of+autonomic+fear+responses+is+independent+of+contingency+awareness.">Classical conditioning of autonomic fear responses is independent of contingency awareness.</a> J. Exp. Psychol. Anim. Behav. Process. 36, 495-500 (2010).</li><li>Dunsmoor, J. E., Bandettini, P. A., Knight, D. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Neural+correlates+of+unconditioned+response+diminution+during+Pavlovian+conditioning.">Neural correlates of unconditioned response diminution during Pavlovian conditioning.</a> Neuroimage. 40, 811-817 (2008).</li><li>Katkin, E. S., Wiens, S., Ohman, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Nonconscious+fear+conditioning,+visceral+perception,+and+the+development+of+gut+feelings.">Nonconscious fear conditioning, visceral perception, and the development of gut feelings.</a> Psychol. Sci. 12, 366-370 (2001).</li><li>Knight, D. C., Waters, N. S., King, M. K., Bandettini, P. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Learning-related+diminution+of+unconditioned+SCR+and+fMRI+signal+responses.">Learning-related diminution of unconditioned SCR and fMRI signal responses.</a> Neuroimage. 49, 843-848 (2010).</li><li>Knight, D. C., Waters, N. S., Bandettini, P. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Neural+substrates+of+explicit+and+implicit+fear+memory.">Neural substrates of explicit and implicit fear memory.</a> Neuroimage. 45, 208-214 (2009).</li><li>Lovibond, P. F., Shanks, D. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+role+of+awareness+in+Pavlovian+conditioning:+empirical+evidence+and+theoretical+implications.">The role of awareness in Pavlovian conditioning: empirical evidence and theoretical implications.</a> J. Exp. Psychol. Anim. Behav. Process. 28, 3-26 (2002).</li><li>Hippocampus, . <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> 8, 620-626 (1998).</li><li>Cox, R. W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=AFNI:+software+for+analysis+and+visualization+of+functional+magnetic+resonance+neuroimages.">AFNI: software for analysis and visualization of functional magnetic resonance neuroimages.</a> Comput. Biomed. Res. 29, 162-173 (1996).</li><li>Knight, D. C., Nguyen, H. T., Bandettini, P. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Expression+of+conditional+fear+with+and+without+awareness.">Expression of conditional fear with and without awareness.</a> Proc. Natl. Acad. Sci. U. S. A. 100, 15280-15283 (2003).</li><li>Bunce, S. C., Bernat, E., Wong, P. S., Shevrin, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Further+evidence+for+unconscious+learning:+preliminary+support+for+the+conditioning+of+facial+EMG+to+subliminal+stimuli.">Further evidence for unconscious learning: preliminary support for the conditioning of facial EMG to subliminal stimuli.</a> J. Psychiatr. Res. 33, 341-347 (1999).</li><li>Kotze, H. F., Moller, A. T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Effect+of+auditory+subliminal+stimulation+on+GSR.">Effect of auditory subliminal stimulation on GSR.</a> Psychol. Rep. 67, 931-934 (1990).</li><li>Miller, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Threshold+variability+in+subliminal+perception+experiments:+fixed+threshold+estimates+reduce+power+to+detect+subliminal+effects.">Threshold variability in subliminal perception experiments: fixed threshold estimates reduce power to detect subliminal effects.</a> J. Exp. Psychol. Hum. Percept. Perform. 17, 841-851 (1991).</li><li>Tabbert, K., Stark, R., Kirsch, P., Vaitl, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Dissociation+of+neural+responses+and+skin+conductance+reactions+during+fear+conditioning+with+and+without+awareness+of+stimulus+contingencies.">Dissociation of neural responses and skin conductance reactions during fear conditioning with and without awareness of stimulus contingencies.</a> Neuroimage. 32, 761-770 (2006).</li></ol>

Nessun conflitto di interessi dichiarati.

La metodologia di condizionamento alla paura qui descritto fornisce un mezzo per indagare i meccanismi neurali dei processi paura consapevoli e inconsapevoli della memoria. Questo metodo sfrutta il monitoraggio simultaneo di dati comportamentali, autonomo e fMRI. Monitoraggio risposte comportamentali (ad esempio l&#39;aspettativa di UCS) e autonomo (cioè SCR) è un componente fondamentale di questo metodo. L&#39;aspettativa di UCS fornisce un mezzo per valutare la consapevolezza di contingenza, mentre SCR fornisce un i...

<table border="1"><tbody><tr><td> Attrezzatura </td><td> Azienda </td><td> Numero </td></tr><tr><td> Sistema Integrato di imaging funzionale (IFIS-SA) </td><td> Invivo Corp., Orlando, FL </td><td></td></tr><tr><td> Maestro unità di controllo (che si trova nella sala di controllo) Interfaccia unità periferica (che si trova nella camera di risonanza magnetica) Audio / Visual Display Unit (che si trova nella camera di risonanza magnetica), include: <ul><li> 6,4 &quot;(diagonale) LCD screen video <ul><li> 640 x 480 di risoluzione e campo di 15 ° di vista </li></ul></li><li> interfaccia di cassa acustica <ul><li> pneumatico offre un suono in stereo </li></ul></li><li> MR-compatibile cuffie stereo </li></ul></td><td></td><td></td></tr><tr><td> SISTEMA DI MONITORAGGIO FISIOLOGICA </td><td> Biopac Systems, Inc., Goleta, CA </td><td></td></tr><tr><td> Sistema di acquisizione dati e analisi per Windows (MP150) Isolato Digital Interface (interfaccia digitale) Risposta galvanica della pelle (GSR) Amplificatore MRI cavo / System Filter per impostare Trasduttore Amplificatore, comprende: <ul><li> Cavo di estensione RM (Camera di filtro) </li><li> Filtro di interferenza RF </li><li> Risonanza magnetica del cavo di estensione (amplificatore GSR per filtrare) </li></ul> Componenti aggiuntivi: DB25 M / F del cavo a nastro Elettrodi monouso radiotrasparente In fibra di carbonio porta </td><td></td><td valign="top"> MP150WSW STP100C EDA100C-MRI MECMRI-TRANS - MECMRI-1 - MRIRFIF - MECMRI-3 CBL110C EL508 LEAD108 </td></tr><tr><td> JOYSTICK </td><td> Design attuale, Inc., Philadelphia, PA </td><td></td></tr><tr><td> Legacy Joystick </td><td></td><td> HH-JOY-4 </td></tr><tr><td> Legacy fORP interfaccia </td><td></td><td> FIU-005 </td></tr></tbody></table>

investigating the neural mechanisms of aware and unaware fear memory with fmri

Condizionamento pavloviano la paura è spesso usato in combinazione con la risonanza magnetica funzionale (fMRI) negli esseri umani per studiare i substrati neurali di apprendimento associativo 1-5. In questi studi, è importante fornire la prova del comportamento di condizionamento per verificare che le differenze nell&#39;attività cerebrale di apprendimento sono legate e correlate con il comportamento umano. Studi condizionamento alla paura spesso monitorare le risposte autonomiche (es. risposta di conduttanza cutanea; SCR) come indice di apprendimento e memoria 6-8. Inoltre, altre misure comportamentali in grado di fornire preziose informazioni circa il processo di apprendimento e / o di altre funzioni cognitive che influenzano condizionata. Ad esempio, l&#39;impatto stimolo incondizionato (UCS) aspettative sono l&#39;espressione della risposta condizionata (CR) e la risposta incondizionata (UCR) è stato un argomento di interesse in diversi studi recenti 9-14. SCR e le misure di aspettativa di UCS sono state recentemente utilizzate in combinazione con la fMRI per studiare i substrati neurali di apprendimento paura consapevoli e inconsapevoli e processi di memoria 15. Anche se questi processi cognitivi possono essere valutate in una certa misura a seguito della sessione condizionata, post-condizionamento valutazioni non possono misurare le aspettative di uno studio-to-trial titolo e sono soggetti a interferenze e dimenticando, così come altri fattori che possono alterare i risultati 16,17 . Monitoraggio delle risposte autonomiche e comportamentali in contemporanea con fMRI fornisce un meccanismo attraverso il quale i substrati neurali che mediano le relazioni complesse tra processi cognitivi e le risposte comportamentali / autonomo può essere valutata. Tuttavia, il monitoraggio delle risposte autonomiche e comportamentali in ambiente MRI pone una serie di problemi pratici. In particolare, 1) dotazione di serie il controllo comportamentali e fisiologiche siano costruite con materiale ferroso che non può essere tranquillamente utilizzato in prossimità dello scanner MRI, 2) quando l&#39;apparecchio è collocato al di fuori della camera di risonanza magnetica, i cavi proiettando al soggetto può portare disturbi RF che produce artefatti nelle immagini cerebrali, 3) artefatti può essere prodotta entro il segnale di conduttanza cutanea passando gradienti durante la scansione, 4) il segnale fMRI prodotta dalle esigenze motore di risposte comportamentali può avere bisogno di essere distinti da attività relative ai processi cognitivi di interesse . Ognuno di questi problemi possono essere risolti con modifiche alla configurazione di apparecchiature di monitoraggio fisiologico e ulteriori procedure di analisi dei dati. Qui vi presentiamo una metodologia per monitorare simultaneamente le risposte autonomiche e comportamentali durante la fMRI, e dimostrare l&#39;uso di questi metodi per indagare i processi di memoria consapevole e inconsapevole durante il condizionamento alla paura.

Watch this Scientific Journal Video about Investigating the Neural Mechanisms of Aware and Unaware Fear Memory with fMRI at JoVE.com

Investigating the Neural Mechanisms of Aware and Unaware Fear Memory with fMRI

Una metodologia per studiare i meccanismi neurali che supportano i processi di memoria consapevole e inconsapevole durante il condizionamento alla paura è descritto. Questo metodo controlla il livello di ossigeno nel sangue dipendente (BOLD), la risonanza magnetica funzionale, la risposta di conduttanza cutanea, e la speranza di stimolo incondizionato durante il condizionamento pavloviano paura per valutare i correlati neurali dei processi di memoria distinti.

Indagare i meccanismi neurali della memoria Paura Aware e inconsapevoli con fMRI

Pavlovian fear conditioning is often used in combination with functional magnetic resonance imaging (fMRI) in humans to investigate the neural substrates ...

investigating-neural-mechanisms-aware-unaware-fear-memory-with

Universidad de Cartagena UDEC

Research

JoVE Journal

Neuroscience

12.8K Views.  University of Alabama at Birmingham. Una metodologia per studiare i meccanismi neurali che supportano i processi di memoria consapevole e inconsapevole durante il condizionamento alla paura è descritto. Questo metodo controlla il livello di ossigeno nel sangue dipendente (BOLD), la risonanza magnetica funzionale, la risposta di conduttanza cutanea, e la speranza di stimolo incondizionato durante il condizionamento pavloviano paura per valutare i correlati neurali dei processi di memoria distinti.

Video: Investigating the Neural Mechanisms of Aware and Unaware Fear Memory with fMRI

Simultaneous fMRI and Electrophysiology in the Rodent Brain

To examine the neural basis of the blood oxygenation level dependent (BOLD) magnetic resonance imaging (MRI) signal, we have developed a rodent model in which functional MRI data and in vivo intracortical recording can be performed simultaneously. The combination of MRI and electrical recording is technically challenging because the electrodes used for recording distort the MRI images and the MRI acquisition induces noise in the electrical recording. To minimize the mutual interference of the two modalities, glass microelectrodes were used rather than metal and a noise removal algorithm was implemented for the electrophysiology data. In our studies, two microelectrodes were separately implanted in bilateral primary somatosensory cortices (SI) of the rat and fixed in place. One coronal slice covering the electrode tips was selected for functional MRI. Electrode shafts and fixation positions were not included in the image slice to avoid imaging artifacts. The removed scalp was replaced with toothpaste to reduce susceptibility mismatch and prevent Gibbs ringing artifacts in the images. The artifact structure induced in the electrical recordings by the rapidly-switching magnetic fields during image acquisition was characterized by averaging all cycles of scans for each run. The noise structure during imaging was then subtracted from original recordings. The denoised time courses were then used for further analysis in combination with the fMRI data. As an example, the simultaneous acquisition was used to determine the relationship between spontaneous fMRI BOLD signals and band-limited intracortical electrical activity. Simultaneous fMRI and electrophysiological recording in the rodent will provide a platform for many exciting applications in neuroscience in addition to elucidating the relationship between the fMRI BOLD signal and neuronal activity.

We have developed a method for simultaneous functional magnetic resonance imaging and electrophysiological recording in the rodent brain, providing a platform for the investigation of the relationship between neural activity and the blood oxygenation level dependent (BOLD) MRI signal.

FMRI simultanea ed Elettrofisiologia nel cervello roditori

To examine the neural basis of the blood oxygenation level dependent (BOLD) magnetic resonance imaging (MRI) signal, we have developed a rodent model in ...

Ricerca

Neuroscienze

Physiological, Morphological and Neurochemical Characterization of Neurons Modulated by Movement

The role of individual neurons and their function in neuronal circuits is fundamental to understanding the neuronal mechanisms of sensory and motor functions. Most investigations of sensorimotor mechanisms rely on either examination of neurons while an animal is static1,2 or record extracellular neuronal activity during a movement.3,4 While these studies have provided the fundamental background for sensorimotor function, they either do not evaluate functional information which occurs during a movement or are limited in their ability to fully characterize the anatomy, physiology and neurochemical phenotype of the neuron. A technique is shown here which allows extensive characterization of individual neurons during an in vivo movement. This technique can be used not only to study primary afferent neurons but also to characterize motoneurons and sensorimotor interneurons. Initially the response of a single neuron is recorded using electrophysiological methods during various movements of the mandible followed by determination of the receptive field for the neuron. A neuronal tracer is then intracellularly injected into the neuron and the brain is processed so that the neuron can be visualized with light, electron or confocal microscopy (Fig. 1). The detailed morphology of the characterized neuron is then reconstructed so that neuronal morphology can be correlated with the physiological response of the neuron (Figs. 2,3). In this communication important key details and tips for successful implementation of this technique are provided. Valuable additional information can be determined for the neuron under study by combining this method with other techniques. Retrograde neuronal labeling can be used to determine neurons with which the labeled neuron synapses; thus allowing detailed determination of neuronal circuitry. Immunocytochemistry can be combined with this method to examine neurotransmitters within the labeled neuron and to determine the chemical phenotypes of neurons with which the labeled neuron synapses. The labeled neuron can also be processed for electron microscopy to determine the ultrastructural features and microcircuitry of the labeled neuron. Overall this technique is a powerful method to thoroughly characterize neurons during in vivo movement thus allowing substantial insight into the role of the neuron in sensorimotor function.

A technique is described to quantify the in vivo physiological response of mammalian neurons during movement and correlate the physiology of the neuron with neuronal morphology, neurochemical phenotype and synaptic microcircuitry.

Fisiologici, caratterizzazione morfologica e neurochimica dei neuroni modulati Movimenti

The role of individual neurons and their function in neuronal circuits is fundamental to understanding the neuronal mechanisms of sensory and motor ...

Extinction Training During the Reconsolidation Window Prevents Recovery of Fear

Fear is maladaptive when it persists long after circumstances have become safe. It is therefore crucial to develop an approach that persistently prevents the return of fear. Pavlovian fear-conditioning paradigms are commonly employed to create a controlled, novel fear association in the laboratory. After pairing an innocuous stimulus (conditioned stimulus, CS) with an aversive outcome (unconditioned stimulus, US) we can elicit a fear response (conditioned response, or CR) by presenting just the stimulus alone1,2 . Once fear is acquired, it can be diminished using extinction training, whereby the conditioned stimulus is repeatedly presented without the aversive outcome until fear is no longer expressed3. This inhibitory learning creates a new, safe representation for the CS, which competes for expression with the original fear memory4. Although extinction is effective at inhibiting fear, it is not permanent. Fear can spontaneously recover with the passage of time. Exposure to stress or returning to the context of initial learning can also cause fear to resurface3,4.
Our protocol addresses the transient nature of extinction by targeting the reconsolidation window to modify emotional memory in a more permanent manner. Ample evidence suggests that reactivating a consolidated memory returns it to a labile state, during which the memory is again susceptible to interference5-9. This window of opportunity appears to open shortly after reactivation and close approximately 6hrs later5,11,16, although this may vary depending on the strength and age of the memory15. By allowing new information to incorporate into the original memory trace, this memory may be updated as it reconsolidates10,11. Studies involving non-human animals have successfully blocked the expression of fear memory by introducing pharmacological manipulations within the reconsolidation window, however, most agents used are either toxic to humans or show equivocal effects when used in human studies12-14. Our protocol addresses these challenges by offering an effective, yet non-invasive, behavioral manipulation that is safe for humans.
By prompting fear memory retrieval prior to extinction, we essentially trigger the reconsolidation process, allowing new safety information (i.e., extinction) to be incorporated while the fear memory is still susceptible to interference. A recent study employing this behavioral manipulation in rats has successfully blocked fear memory using these temporal parameters11. Additional studies in humans have demonstrated that introducing new information after the retrieval of previously consolidated motor16, episodic17, or declarative18 memories leads to interference with the original memory trace14. We outline below a novel protocol used to block fear recovery in humans.

Conditioned fear can be diminished through an inhibitory process called extinction, but can resurface under conditions such as the passage of time or exposure to stress. Our protocol presents a novel way of preventing fear recovery by introducing extinction during the reconsolidation window (the re-storage phase of a reactivated memory).

Formazione estinzione durante la finestra di riconsolidamento impedisce il recupero della paura

Fear is maladaptive when it persists long after circumstances have become safe. It is therefore crucial to develop an approach that persistently prevents ...

Optical Recording of Suprathreshold Neural Activity with Single-cell and Single-spike Resolution

Signaling of information in the vertebrate central nervous system is often carried by populations of neurons rather than individual neurons. Also propagation of suprathreshold spiking activity involves populations of neurons. Empirical studies addressing cortical function directly thus require recordings from populations of neurons with high resolution. Here we describe an optical method and a deconvolution algorithm to record neural activity from up to 100 neurons with single-cell and single-spike resolution. This method relies on detection of the transient increases in intracellular somatic calcium concentration associated with suprathreshold electrical spikes (action potentials) in cortical neurons. High temporal resolution of the optical recordings is achieved by a fast random-access scanning technique using acousto-optical deflectors (AODs)1. Two-photon excitation of the calcium-sensitive dye results in high spatial resolution in opaque brain tissue2. Reconstruction of spikes from the fluorescence calcium recordings is achieved by a maximum-likelihood method. Simultaneous electrophysiological and optical recordings indicate that our method reliably detects spikes (&gt;97% spike detection efficiency), has a low rate of false positive spike detection (&lt; 0.003 spikes/sec), and a high temporal precision (about 3 msec) 3. This optical method of spike detection can be used to record neural activity in vitro and in anesthetized animals in vivo3,4.

Understanding the function of the vertebrate central nervous system requires recordings from many neurons because cortical function arises on the level of populations of neurons. Here we describe an optical method to record suprathreshold neural activity with single-cell and single-spike resolution, dithered random-access scanning. This method records somatic fluorescence calcium signals from up to 100 neurons with high temporal resolution. A maximum-likelihood algorithm deconvolves the underlying suprathreshold neural activity from the somatic fluorescence calcium signals. This method reliably detects spikes with high detection efficiency and a low rate of false positives and can be used to study neural populations in vitro and in vivo.

Registrazione ottica di attività neurale suprathreshold con risoluzione singola cellula e single-picco

Signaling of information in the vertebrate central nervous system is often carried by populations of neurons rather than individual neurons. Also ...

Co-analysis of Brain Structure and Function using fMRI and Diffusion-weighted Imaging

The study of complex computational systems is facilitated by network maps, such as circuit diagrams. Such mapping is particularly informative when studying the brain, as the functional role that a brain area fulfills may be largely defined by its connections to other brain areas. In this report, we describe a novel, non-invasive approach for relating brain structure and function using magnetic resonance imaging (MRI). This approach, a combination of structural imaging of long-range fiber connections and functional imaging data, is illustrated in two distinct cognitive domains, visual attention and face perception. Structural imaging is performed with diffusion-weighted imaging (DWI) and fiber tractography, which track the diffusion of water molecules along white-matter fiber tracts in the brain (Figure 1). By visualizing these fiber tracts, we are able to investigate the long-range connective architecture of the brain. The results compare favorably with one of the most widely-used techniques in DWI, diffusion tensor imaging (DTI). DTI is unable to resolve complex configurations of fiber tracts, limiting its utility for constructing detailed, anatomically-informed models of brain function. In contrast, our analyses reproduce known neuroanatomy with precision and accuracy. This advantage is partly due to data acquisition procedures: while many DTI protocols measure diffusion in a small number of directions (e.g., 6 or 12), we employ a diffusion spectrum imaging (DSI)1, 2 protocol which assesses diffusion in 257 directions and at a range of magnetic gradient strengths. Moreover, DSI data allow us to use more sophisticated methods for reconstructing acquired data. In two experiments (visual attention and face perception), tractography reveals that co-active areas of the human brain are anatomically connected, supporting extant hypotheses that they form functional networks. DWI allows us to create a "circuit diagram" and reproduce it on an individual-subject basis, for the purpose of monitoring task-relevant brain activity in networks of interest.

We describe a novel approach for simultaneous analysis of brain function and structure using magnetic resonance imaging (MRI). We assess brain structure with high-resolution diffusion-weighted imaging and white-matter fiber tractography. Unlike standard structural MRI, these techniques allow us to directly relate anatomical connectivity to functional properties of brain networks.

Co-analisi della struttura e delle funzioni cerebrali con fMRI e Diffusion-weighted imaging

The study of complex computational systems is facilitated by network maps, such as circuit diagrams. Such mapping is particularly informative when ...

Whole Cell Patch Clamp for Investigating the Mechanisms of Infrared Neural Stimulation

It has been demonstrated in recent years that pulsed, infrared laser light can be used to elicit electrical responses in neural tissue, independent of any further modification of the target tissue. Infrared neural stimulation has been reported in a variety of peripheral and sensory neural tissue in vivo, with particular interest shown in stimulation of neurons in the auditory nerve. However, while INS has been shown to work in these settings, the mechanism (or mechanisms) by which infrared light causes neural excitation is currently not well understood. The protocol presented here describes a whole cell patch clamp method designed to facilitate the investigation of infrared neural stimulation in cultured primary auditory neurons. By thoroughly characterizing the response of these cells to infrared laser illumination in vitro under controlled conditions, it may be possible to gain an improved understanding of the fundamental physical and biochemical processes underlying infrared neural stimulation.

Infrared nerve stimulation has been proposed as an alternative to electrical stimulation in a range of nerve types, including those associated with the auditory system. This protocol describes a patch clamp method for studying the mechanism of infrared nerve stimulation in a culture of primary auditory neurons.

Cellula intera Patch Clamp per lo studio dei meccanismi di Infrared Stimolazione Neurale

It has been  demonstrated in recent years that pulsed, infrared laser light can be used to  elicit electrical responses in neural tissue, independent of ...

Optogenetic Perturbation of Neural Activity with Laser Illumination in Semi-intact Drosophila Larvae in Motion

Drosophila larval locomotion is a splendid model system in developmental and physiological neuroscience, by virtue of the genetic accessibility of the underlying neuronal components in the circuits1-6. Application of optogenetics7,8 in the larval neural circuit allows us to manipulate neuronal activity in spatially and temporally patterned ways9-13. Typically, specimens are broadly illuminated with a mercury lamp or LED, so specificity of the target neurons is controlled by binary gene expression systems such as the Gal4-UAS system14,15. In this work, to improve the spatial resolution to "sub-genetic resolution", we locally illuminated a subset of neurons in the ventral nerve cord using lasers implemented in a conventional confocal microscope. While monitoring the motion of the body wall of the semi-intact larvae, we interactively activated or inhibited neural activity with channelrhodopsin16,17 or halorhodopsin18-20, respectively. By spatially and temporally restricted illumination of the neural tissue, we can manipulate the activity of specific neurons in the circuit at a specific phase of behavior. This method is useful for studying the relationship between the activities of a local neural assembly in the ventral nerve cord and the spatiotemporal pattern of motor output.

Optogenetic Perturbation of Neural Activity with Laser Illumination in Semi-intact Drosophila Larvae in Motion

Here we describe a protocol for optogenetic manipulation of motoneuronal activity while monitoring changes in motor output (muscle contraction) in semi-intact Drosophila larvae using lasers within a conventional confocal microscope. This technique enables researchers to achieve local perturbation of neural activity in a few neuromeres to elucidate the dynamics of motor circuits.

Optogenetic Perturbazione di attività neurale con illuminazione laser in semi-intatte<em&gt; Drosophila</em&gt; Larve in Motion

Drosophila larval locomotion is a splendid model system in developmental and physiological neuroscience, by virtue of the genetic accessibility of the ...

Whole Mount Immunolabeling of Olfactory Receptor Neurons in the Drosophila Antenna

Odorant molecules bind to their target receptors in a precise and coordinated manner. Each receptor recognizes a specific signal and relays this information to the brain. As such, determining how olfactory information is transferred to the brain, modifying both perception and behavior, merits investigation. Interestingly, there is emerging evidence that cellular transduction and transcriptional factors are involved in the diversification of olfactory receptor neuron. Here we provide a robust whole mount immunological labeling method to assay in vivo olfactory receptor neuron organization. Using this method, we identified all olfactory receptor neurons with anti-ELAV antibody, a known pan-neural marker and Or49a-mCD8::GFP, an olfactory receptor neuron specifically expressed in Nba neuron using anti-GFP antibody.

Whole Mount Immunolabeling of Olfactory Receptor Neurons in the Drosophila Antenna

Herein we describe the process of whole mount immunostaining of Drosophila antennae, which enables us to better understand the molecular mechanisms involved in the diversification of olfactory receptor neurons (ORN)s.

Tutta Monte immunomarcatura di recettore olfattivo neuroni nel<em&gt; Drosophila</em&gt; Antenna

Odorant molecules bind to their target receptors in a precise and coordinated manner. Each receptor recognizes a specific signal and relays this ...

Deep Brain Stimulation with Simultaneous fMRI in Rodents

In order to visualize the global and downstream neuronal responses to deep brain stimulation (DBS) at various targets, we have developed a protocol for using blood oxygen level dependent (BOLD) functional magnetic resonance imaging (fMRI) to image rodents with simultaneous DBS. DBS fMRI presents a number of technical challenges, including accuracy of electrode implantation, MR artifacts created by the electrode, choice of anesthesia and paralytic to minimize any neuronal effects while simultaneously eliminating animal motion, and maintenance of physiological parameters, deviation from which can confound the BOLD signal.&#160;Our laboratory has developed a set of procedures that are capable of overcoming most of these possible issues. For electrical stimulation, a homemade tungsten bipolar microelectrode is used, inserted stereotactically at the stimulation site in the anesthetized subject. In preparation for imaging, rodents are fixed on a plastic headpiece and transferred to the magnet bore. For sedation and paralysis during scanning, a cocktail of dexmedetomidine and pancuronium is continuously infused, along with a minimal dose of isoflurane; this preparation minimizes the BOLD ceiling effect of volatile anesthetics. In this example experiment, stimulation of the subthalamic nucleus (STN) produces BOLD responses which are observed primarily in ipsilateral cortical regions, centered in motor cortex. Simultaneous DBS and fMRI allows the unambiguous modulation of neural circuits dependent on stimulation location and stimulation parameters, and permits observation of neuronal modulations free of regional bias. This technique may be used to explore the downstream effects of modulating neural circuitry at nearly any brain region, with implications for both experimental and clinical DBS.

This protocol describes a standard method for simultaneous functional magnetic resonance imaging and deep brain stimulation in the rodent. The combined use of these experimental tools allows for the exploration of global downstream activity in response to electrical stimulation at virtually any brain target.

La stimolazione cerebrale profonda con simultanea fMRI in Roditori

In order to visualize the global and downstream neuronal responses to deep brain stimulation (DBS) at various targets, we have developed a protocol for ...

Time-dependent Increase in the Network Response to the Stimulation of Neuronal Cell Cultures on Micro-electrode Arrays

Micro-electrode arrays (MEAs) can be used to investigate drug toxicity, design paradigms for next-generation personalized medicine, and study network dynamics in neuronal cultures. In contrast with more traditional methods, such as patch-clamping, which can only record activity from a single cell, MEAs can record simultaneously from multiple sites in a network, without requiring the arduous task of placing each electrode individually. Moreover, numerous control and stimulation configurations can be easily applied within the same experimental setup, allowing for a broad range of dynamics to be explored. One of the key dynamics of interest in these in vitro studies has been the extent to which cultured networks display properties indicative of learning. Mouse neuronal cells cultured on MEAs display an increase in response following training induced by electrical stimulation. This protocol demonstrates how to culture neuronal cells on MEAs; successfully record from over 95% of the plated dishes; establish a protocol to train the networks to respond to patterns of stimulation; and sort, plot, and interpret the results from such experiments. The use of a proprietary system for stimulating and recording neuronal cultures is demonstrated. Software packages are also used to sort neuronal units. A custom-designed graphical user interface is used to visualize post-stimulus time histograms, inter-burst intervals, and burst duration, as well as to compare the cellular response to stimulation before and after a training protocol. Finally, representative results and future directions of this research effort are discussed.

Mouse neuronal cells cultured on multi-electrode arrays display an increase in response following electrical stimulation. This protocol demonstrates how to culture neurons, how to record activity, and how to establish a protocol to train the networks to respond to patterns of stimulation.

Aumento del tempo della risposta alla rete alla stimolazione delle colture cellulari neuronali sulle matrici di microelettrodi

Micro-electrode arrays (MEAs) can be used to investigate drug toxicity, design paradigms for next-generation personalized medicine, and study network ...

Indagare i meccanismi neurali della memoria Paura Aware e inconsapevoli con fMRI

Riepilogo

Esplora Altri Video

Capitoli in questo video