Einem Gehirn zuhören

Ein Neuron kündigt sich nicht an. Senken Sie einen feinen Draht in ein Gehirn, schließen Sie ihn an einen Verstärker und einen Lautsprecher an, und was Sie hören, ist überwiegend Rauschen — die langsame Brandung tausender entfernter Zellen, die sich zu Grundrauschen mitteln. Und dann, ab und zu, reitet ein schärferer Laut obenauf. Ein kurzes, trockenes Knacken. Dieses Knacken ist ein Neuron, irgendwo wenige Dutzend Mikrometer von der Drahtspitze entfernt, das ein Aktionspotenzial abfeuert.

Die gesamte experimentelle Tradition der Einzelzell-Elektrophysiologie ruht auf diesem Knacken. Wenn man es hören kann, kann man es aufzeichnen; wenn man es aufzeichnen kann, kann man fragen, welche Zelle es erzeugt hat. In Kapitel 1 haben wir Ortszellen behandelt, als kämen sie vorbeschriftet. Das tun sie nicht. Bevor irgendeine der interessanten Analysen beginnt, muss jemand herausfinden, welcher Spike von welchem Neuron stammt. Dieser Jemand war für die Experimente auf dieser Seite ich.

Wie ein Spike tatsächlich aussieht

Im Inneren des Neurons ist ein Aktionspotenzial ein sauberes, fast comichaftes Ereignis — ein Anstieg um 100 Millivolt, gefolgt von einer scharfen Erholung, alles in etwa einer Millisekunde. Von außen betrachtet, aufgenommen von einem Draht, der wenige Mikrometer entfernt im Extrazellularraum sitzt, sieht dasselbe Ereignis viel kleiner und invertiert aus: eine kurze negative Auslenkung von ungefähr fünfzig bis einigen hundert Mikrovolt, manchmal gefolgt von einer kleinen positiven Erholung. Verschiedene Zellen erzeugen verschiedene Formen. Pyramidenzellen sind tendenziell breit und biphasisch; schnell feuernde Interneurone sind schmaler und symmetrischer. Auch die Entfernung zählt: Derselbe Spike in doppelter Entfernung ist etwa viermal kleiner.

Ein einzelner Draht sieht die Population also als Strom überlappender Wellenformen unterschiedlicher Amplitude, die alle vor dem Hintergrund eines niederfrequenten lokalen Feldpotenzials zittern. Um einzelne Zellen aus diesem Strom zu ziehen, einigte sich das Feld schließlich auf einen wunderbar einfachen Trick: Nimm nicht einen Draht. Nimm vier.

Die Tetrode

Eine Tetrode besteht aus vier isolierten Mikrodrähten, die umeinander verdrillt und an der Spitze bündig abgeschnitten sind, sodass jeder Kanal innerhalb von etwa zwanzig Mikrometern der anderen sitzt. Feuert ein nahes Neuron, sehen alle vier Kanäle den Spike — aber mit leicht unterschiedlichen Amplituden, weil jeder Kanal einen etwas anderen Abstand zum Zellkörper hat. Genau dieser Unterschied ist der Punkt. Zwei Zellen mit identischen Wellenformen auf einem einzelnen Draht können sauber trennbar werden, sobald man die relativen Amplituden über alle vier betrachtet. Der Vier-Kanal-Fingerabdruck hebt ein verrauschtes 1-D-Problem zu einem sauberen 4-D-Problem.

Vier Drähte treiben auch den Preis nach oben: mehr Kanäle, mehr Verstärker, mehr Daten. Eine typische Ableitung für die Studien auf dieser Seite lief über sechzehn Tetroden — vierundsechzig Kanäle —, abgetastet mit dreißig Kilohertz, drei bis vier Stunden pro Sitzung. Das Implantat, das diese Drähte im Gehirn ruhig hält, während sich das Tier frei bewegt, ist ein kleines Schmuckstück namens Mikrodrive: von Hand gebaut, mühsam und absolut die Art Objekt, die zerspringt, wenn man sie anniest.

Der Bau des optischen Mikrodrives. Acht Schritte von der rohen Hardware zum fertigen Implantat: der Rahmen, die Drahtschlitten (die Hülsen, die einzelne Tetroden tragen), Schläuche und Kanülen, angebrochene Lichtleitfaserspitzen, galvanische Vergoldung der Tetrodenspitzen zur Senkung der Impedanz, der vollständig bestückte Drive, das verschlossene Gehäuse und schließlich das fertige Implantat auf dem Schädel des Tieres. Die in diesen Experimenten verwendete Version trug zusätzlich zu den sechzehn Tetroden vier Lichtleitfasern, sodass dieselbe Population im Schlaf sowohl abgeleitet als auch beleuchtet werden konnte. IST Austria, 2015.

Spikes sortieren

Das Ergebnis all dieser Hardware ist ein Sturzbach detektierter Spikes, jeder davon ein kurzer Spannungsausschnitt auf jedem der vier Kanäle. Der klassische Weg, Spikes Neuronen zuzuordnen, heißt Spike-Sorting: Man extrahiert einige Merkmale aus jeder Wellenform — Spitzenamplitude, Breite, Hauptkomponenten — und schaut, wo die resultierenden Punkte im Merkmalsraum landen. Sitzt die Tetrode gut, sieht man Wolken. Jede Wolke ist, grob gesagt, eine Zelle.

Das Spielzeug unten steht stellvertretend für diesen Ablauf. Zwei der Dutzenden Merkmale, die beim echten Sortieren verwendet werden, sind gegeneinander aufgetragen; jeder Punkt ist ein Spike. Ziehen Sie eine Schlinge um eine Wolke, um diese Spikes einer Einheit zuzuordnen, und die mittlere Wellenform Ihrer Auswahl erscheint rechts. Wenn Sie einige Cluster gezeichnet haben, drücken Sie Grundwahrheit zeigen, um zu sehen, welche Punkte tatsächlich vom selben simulierten Neuron stammen.

Achten Sie auf zweierlei. Erstens sind die Wellenformen innerhalb eines Clusters nicht identisch — die Spike-Amplitude driftet, während das Gehirn des Tieres mit der Atmung, mit Bewegung, mit der Stimmung pulsiert —, aber sie haben eine Familienähnlichkeit, und genau die macht das Clustern überhaupt möglich. Zweitens ist Sortieren an den Rändern eine Ermessensfrage. Zwei Zellen mit überlappenden Wolken streiten um die Grenz-Spikes; ein versprengter Rauschausschlag sieht manchmal mehr nach einem echten Spike aus als ein echter Spike. Das von Hand gut zu machen, auf vierundsechzig Kanälen, kostet Stunden pro Sitzung.

Der Trick, der das Replay in Reichweite hielt

Nichts an dieser Stunden-pro-Sitzung-Pipeline hilft, wenn das Ziel darin besteht, auf einen Spike zu reagieren, während das Gehirn ihn noch erzeugt. Das Closed-Loop-Experiment im Zentrum dieser Seite musste eine koordinierte Feuersalve erkennen, decodieren, woran sich die Ratte gerade „erinnerte“, und einen Laser auslösen — alles in etwa einer Millisekunde. Zum Sortieren bleibt keine Zeit.

Der Ausweg, zurückgehend auf Kloosterman und Kollegen, bestand darin, nicht zu sortieren. Statt jeden Spike einem beschrifteten Neuron zuzuordnen, behält man seinen rohen Vier-Kanal-Merkmalsvektor als Marke — einen hochdimensionalen Fingerabdruck, der alles trägt, was man zum Sortieren verwendet hätte, ohne sich je auf einen Cluster festzulegen. Die Decodierung arbeitet dann direkt auf dem markierten Punktprozess: Jeder Spike, sortiert oder nicht, trägt zur Schätzung bei, wo der Hippocampus der Ratte sich gerade verortet. Die Buchführung ist aufwendiger, aber man bekommt die Millisekunden zurück, die man sonst darauf verwendet hätte, den Daten Identitäten aufzuzwingen. In Kapitel 6 zahlt sich das richtig aus.

Das Closed-Loop-System, das all das in Echtzeit erledigt — Spike-Detektion, Merkmalsextraktion, Decodierung, Laserauslösung —, ist ein quelloffenes C++-Projekt, das ich gebaut habe und das lfp_online heißt. Es kehrt am Ende der Reise zurück, sobald wir die Wissenschaft durchschritten haben, für deren Prüfung es gebaut wurde.

Vorerst haben wir Ohren. Wir können eine einzelne Zelle aus einem verrauschten Strom herausgreifen und ihre Wellenform über Stunden der Ableitung verfolgen. Die nächste Frage ist, was diese Zellen tatsächlich zu sagen haben — und insbesondere, was sich ändert, wenn man dasselbe Tier, dieselben Elektroden, dieselben Neuronen nimmt und von einem Raum in einen anderen bringt.