File:Rapid volumetric imaging of numerous neuro-vascular interactions in awake mammalian brain.pdf
Original file (1,239 × 1,752 pixels, file size: 67.97 MB, MIME type: application/pdf, 170 pages)
Captions
Captions
Summary
[edit]| Description |
English: 'Rapid volumetric imaging of numerous neuro-vascular interactions in awake mammalian brain', doctoral thesis of Dr. Lior Golgher, Sagol School of Neuroscience, Tel Aviv University, January 2022, supervised by Prof. Pablo Blinder
abstract: The mammalian neocortex is penetrated by a dense, regulated network of blood vessels known as the cortical angiome. The cortical angiome replenishes neurons with oxygenated blood and carries away heat and waste, allowing them to sustain neuronal communication. While the structural properties of the cortical angiome have been considerably elucidated, our understanding of its functional properties is limited, mostly due to insufficient spatiotemporal resolution of existing imaging techniques through turbid live mammalian brain. This doctoral project was aimed at gathering the neuro-vascular information needed to estimate the impulse response of cerebral microvasculature to a bout of neuronal activity in an individual cell, termed the Hemo-dynamic Response Function (HRF). For this purpose, I developed a Continuous Volumetric Intravital Microscopy (CVIM) technique, capable of tracking hundreds of neurons and adjacent blood vessel segments through several neocortical layers simultaneously, in unanaesthetized mice. CVIM is based on an ultrasonic variofocal lens that offers $380kHz$ axial scanning rates across an axial range of up to $500 \mu m$, asynchronously integrated with a resonant-galvo scan head, and a time-tagged photon counting data acquisition scheme. I then use \texttt{PySight}, an open-sourced software package developed by my lab-mate Hagai Har-Gil, to parse the list of photon arrival times into a multi-spectral, time-lapse volumetric movie. Among else I demonstrate longitudinal neuronal imaging across $1400 \times 1900 \times 460 {\mu m}^{3}$, and longitudinal neuro-vascular imaging across $540 \times 550 \times 510 {\mu m}^{3}$, both at an imaging rate of 30 volumes per second. CVIM was designed to offer a sufficiently high spatial resolution for tracking micro-vascular diameter changes, a sufficiently high temporal resolution for tracking neuronal activity, across a sufficiently large volume of view that accounts for neuronal demand in a $500 \mu m$-wide cylinder spanning several cortical layers, an improved signal to noise ratio to make up for intravital photon-depleted imaging conditions, and a resilience to axial drift for unbiased tracking of neuro-vascular activity. As a result, CVIM offers comparable spatiotemporal resolution to that of first-rate volumetric multi-photon microscopy techniques. CVIM could be utilized for other challenging imaging tasks through turbid tissue, such as label-free lifetime fluorescence imaging of malignant cells. I further develop a data analysis pipeline that extracts neuronal $\Delta F / F$ traces and vascular diameter changes from my sparse volumetric imagery. I teamed up with Shir Gur from Lior Wolf's Lab, who used my 4D datasets to develop a unique deep neural network for automated segmentation of micro-vascular dynamics. Using it we observed for the first time how individual instances of vasodilation and vasoconstriction propagate along a penetrating artery, with a vasodilation propagation speed that matches the $650 \mu m/s$ value reported in earlier, sensory-evoked planar studies. Our ability to track spontaneous vasoactivity along penetrating arteries and other blood vessels with single-trial resolution paves the path towards linking it with single action potentials in individual neurons. I demonstrate how a single-input-single-output (SISO) system identification framework implemented using a Hankel matrix fails to capture a robust HRF kernel, partly due to its inability to account for inter-vascular interactions in a micro-vascular network. I then outline a multiple-input-multiple-output (MIMO) system identification framework for a micro-vascular network embedded within an ensemble of neuronal energy demanding sites. I use vector auto-regressive modelling (VAR) to account for inter-vascular dependencies within the micro-vascular network, and treat neuronal metabolic demand as a set of exogenous variables that affect that model (VARX). I discuss a few ways to reduce the number of parameters associated with VARX modelling based on physiological considerations, in the hopes of deriving impulse response functions corresponding to the canonical hemo-dynamic response functions. Since my CVIM imagery is accompanied with synchronous behavioural imagery, I will be able to inspect how the inferred HRF kernels vary with the physiological and emotional states of the mouse, thanks to openly available tools for automatic classification of these states. In the longer term, I plan to resolve the HRF through all six layers of the mammalian neocortex, using smaller model organisms and recent advances in multi-photon laser scanning microscopy.עברית: 'דימות נפחי מהיר של יחסי גומלין מרובים בין תאי עצב לכלי דם קטנים במוח של יונק ער' - עבודת דוקטורט של ד"ר ליאור גולגר, בי"ס סגול למדעי המוח, אוניברסיטת ת"א, שבט ה'תשפ"ב, בהנחיית פרופ' פבלו בלינדר
תקציר העבודה: קליפת המוח היונקית חדורה ע"י מארג צפוף של כלי דם הנקרא האנגיום הקליפתי. האנגיום הקליפתי מזין את תאי העצב בדם מחומצן ומסלק מהם חום ופסולת, כדי לאפשר להם לתקשר אלה עם אלה. בעוד שהתכונות המבניות של האנגיום הקליפתי פוענחו למדי, התכונות התפקודיות שלו עדיין לא מובנות היטב, בעיקר עקב ההפרדה הגסה מדי בזמן ובמרחב האופיינית לשיטות הדימות הקיימות במוח יונקי חי ועכור. הדוקטורט הנוכחי נועד לאסוף מידע על פעילות עצבית וזרימת דם, הנחוץ לשערוך התגובה להלם של כלי דם קטנים במוח לפוטנציאל פעולה עצבי בודד, תגובה המכונה פונקציית התמסורת ההמודינמית (פת"ה, HRF). לצורך כך פיתחתי שיטה למיקרוסקופייה נפחית רציפה בחיה (מרח"ן, CVIM), המאפשרת לעקוב אחרי מאות תאי עצב ומקטעים סמוכים של כלי דם במספר שכבות של קליפת המוח בו-זמנית, בעכברים לא מורדמים. מרח"ן מבוססת על עדשה על-קולית הסורקת טווח אנכי של עד 500 מיקרון בקצבים של 380 קילוהרץ, בשילוב עם ראש סורק ועם סופר פוטונים תייגני. רשימת זמני הגעת הפוטונים המתקבלת מעובדת ע"י פאי רואים (PySight), חבילת תוכנה פתוחה שפותחה ע"י עמיתי למעבדה חגי הר-גיל, לקבלת סרט רב-ספקטרי תלת-מימדי. בין היתר אני מדגים דימות אורכי של תאי עצב בנפח 1400×1900×460 מיקרונים מעוקבים של מוח עכברי ודימות אורכי של תאי עצב וכלי דם בנפח 510×550×540 מיקרונים מעוקבים, שניהם בקצב של שלושים נפחים בשנייה. מרח"ן תוכנן להציע רמת הפרדה מרחבית גבוהה דייה כדי לעקוב אחר שינויים בקוטר כלי דם קטנים, רמת הפרדה גבוהה דייה בזמן כדי לעקוב אחרי פעילות עצבית, בנפח גדול דיו כדי לזהות פעילות עצבית ברחבי גליל שקוטרו 500 מיקרון ועוביו מספר שכבות של קליפת המוח, עם יחס אות לרעש משופר המתאים לדלילות הפוטונים הנאספים מרקמה חיה, ועם עמידות לתנועות אנכיות המשבשות שיטות אחרות למעקב אחר פעילות עצבית וזרימת דם במוח. כתוצאה מכך, מרח"ן מציעה הפרדה המרחבית וזמנית דומה לזו של השיטות המתקדמות ביותר כיום למיקרוסקופיה רב-פוטונית נפחית. ניתן להיעזר במרח"ן להתמודדות עם קשיי דימות ברקמות עכורות אחרות, כגון איתור תאים סרטניים ברקמה לא צבועה, על בסיס השתנות זמן החיים הפלואורני בסביבה ממארת. בנוסף פיתחתי שיטות לשערוך השינויים ברמות הסידן התוך-עצבי ובקוטר כלי הדם, על בסיס התמונות הנפחיות הדלילות שברשותי. חברתי לשיר גור מקבוצת ליאור וולף, שפיתח רשת עצבית עמוקה ייחודית להקטעה אוטומטית של שינויים בקוטר כלי דם, על בסיס הסרטים הארבע-מימדיים שהעמדתי לרשותו. בעזרת רשת זו צפינו לראשונה בגלים עצמוניים של התרחבות והתכווצות של עורקים צוללים בקליפת המוח, המתפשטים במעלה העורק לעבר הקרום העדין של המוח. גלי ההתרחבות נעו במהירות של כ-650 מיקרון לשנייה, בהתאמה לערכים שדווחו במחקרים קודמים, בהם מוצעו מאות חזרות על גירויים חושיים מלאכותיים שהוצגו לעכבר בעוד מוחו מצולם באופן מישורי בעומקים שונים. יכולתנו לעקוב אחר שינויים עצמוניים בזרימת הדם בעורקים צוללים ובכלי דם קטנים אחרים סוללת את הדרך לאפיון הזיקה בינם לבין פוטנציאלי פעולה יחידים של תאי עצב פרטניים. אני מדגים כיצד לא ניתן לחלץ פונקציית תמסורת המודינמית עמידה ממודל מבוסס כניסה אחת ויציאה אחת (כאי"א, SISO) הממומש באמצעות מטריצת הנקל, בין היתר מאחר והוא לא מסוגל להביא בחשבון את יחסי הגומלין בין כלי דם ברחבי רשת אנגיומית. או-אז אני מציג מתווה למידול מבוסס כניסות מרובות ויציאות מרובות (כמי"מ, MIMO) של רשת כלי דם קטנים המוטמעת בתוך צביר של אתרים עצביים. אני נעזר בתסוגה עצמית וקטורית (תע"ו, VAR) כדי לגלם את התלות בין כלי הדם, ומתייחס לדרישה המטבולית העצבית כמערך של משתנים חיצוניים המשפיעים על המודל (תעו"ח, VARX). אני דן במספר אופנים להפחתת מספר המקדמים במודל תעו"ח על בסיס שיקולים פיזיולוגיים, בתקווה לחלץ מהמודל את פונקציות התמסורת ההמודינמית הקנוניות. מאחר ודימות המרח"ן שלי מסונכרן עם צילום התנהגותי של העכבר, אוכל לבחון בהמשך כיצד מושפעים גלעיני פונקציית התמסורת ההמודינמית ממצבו הפיזיולוגי והרגשי של העכבר, הודות לחבילות תוכנה פתוחות לסיווג מצבים אלה. בטווח הארוך יותר, אני מתכנן לזקק את פונקציית התמסורת ההמודינמית בכל שש שכבות קליפת המוח היונקית, בעזרת יונקים קטנים יותר ופיתוחים חדשניים במיקרוסקופיה רב-פוטונית. |
| Date | |
| Source | Own work |
| Author | ליאור גולגר | Lior Golgher |
Licensing
[edit]
- You are free:
- to share – to copy, distribute and transmit the work
- to remix – to adapt the work
- Under the following conditions:
- attribution – You must give appropriate credit, provide a link to the license, and indicate if changes were made. You may do so in any reasonable manner, but not in any way that suggests the licensor endorses you or your use.
File history
Click on a date/time to view the file as it appeared at that time.
| Date/Time | Thumbnail | Dimensions | User | Comment | |
|---|---|---|---|---|---|
| current | 10:17, 1 November 2022 |  | 1,239 × 1,752, 170 pages (67.97 MB) | ליאור (talk | contribs) | Uploaded own work with UploadWizard |
You cannot overwrite this file.
File usage on Commons
There are no pages that use this file.