同時のスペクトル光ファイバー光学とfMRIデータからの血行動態応答関数の計算

重要性：新たな証拠は、血行動態応答関数（HRF）が脳領域と種によって異なる可能性があることを示唆していますが、単一の標準的なヒトベースのHRFは動物研究で広く使用されています。したがって、血行動物の動物研究がますます一般的になるにつれて、柔軟でアクセス可能な脳領域固有のHRF計算アプローチの開発が最も重要です。目的：あらゆるラットの脳領域でのHRF計算と検証のために、fMRI互換性のあるスペクトル、光ファイバー光度測定プラットフォームを確立します。アプローチ：プラットフォームを使用して、（a）遺伝的にコードされたカルシウムインジケーター（GCAMP6F）、（b）静脈内ローダミンB色素からの局所脳血液量（CBV）、および（c）FMRIを介して脳全体CBVを介して（b）FMRIを介して脳CBVを介して同時に測定しました。フェラヘメ造影剤。経験的HRFは、安静時およびタスクベースのパラダイム中に、ラットの脳領域からのGCAMP6FおよびローダミンB記録で計算されました。結果：ラットの一次体性感覚、前帯状帯、妊娠、脳腫瘍、および前島の皮質領域の経験的HRFを計算しました。各HRFは標準的なHRFよりも速く狭く、これらの皮質領域間で有意差は観察されませんでした。対応するfMRIデータの一般的な線形モデル分析で使用すると、経験的HRFは標準的なHRFよりも優れた検出パフォーマンスを示しました。結論：私たちの調査結果は、光ファイバー形成測定ベースのHRF計算の実行可能性と有用性を示しています。このプラットフォームは、複数の同時記録サイトに対して容易にスケーラブルであり、刺激イベント、ニューロン活動、神経伝達物質の放出、血行動態反応の間の研究伝達機能に適応できます。

Significance: Although emerging evidence suggests that the hemodynamic response function (HRF) can vary by brain region and species, a single, canonical, human-based HRF is widely used in animal studies. Therefore, the development of flexible, accessible, brain-region specific HRF calculation approaches is paramount as hemodynamic animal studies become increasingly popular. Aim: To establish an fMRI-compatible, spectral, fiber-photometry platform for HRF calculation and validation in any rat brain region. Approach: We used our platform to simultaneously measure (a) neuronal activity via genetically encoded calcium indicators (GCaMP6f), (b) local cerebral blood volume (CBV) from intravenous Rhodamine B dye, and (c) whole brain CBV via fMRI with the Feraheme contrast agent. Empirical HRFs were calculated with GCaMP6f and Rhodamine B recordings from rat brain regions during resting-state and task-based paradigms. Results: We calculated empirical HRFs for the rat primary somatosensory, anterior cingulate, prelimbic, retrosplenial, and anterior insular cortical areas. Each HRF was faster and narrower than the canonical HRF and no significant difference was observed between these cortical regions. When used in general linear model analyses of corresponding fMRI data, the empirical HRFs showed better detection performance than the canonical HRF. Conclusions: Our findings demonstrate the viability and utility of fiber-photometry-based HRF calculations. This platform is readily scalable to multiple simultaneous recording sites, and adaptable to study transfer functions between stimulation events, neuronal activity, neurotransmitter release, and hemodynamic responses.