1. На главную
  2. Электронные версии
  3. Журнал высшей нервной деятельности им. И.П. Павлова
  4. T. 72, № 6, 2022

Журнал высшей нервной деятельности им. И.П. Павлова, 2022, T. 72, № 6, стр. 880-895

Оптическое картирование зрительной коры: спектральные и амплитудные характеристики вазомоторных колебаний

С. А. Кожухов 1, *, К. А. Салтыков 1, И. В. Бондарь 1

1 Лаборатория физиологии сенсорных систем, Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт высшей нервной деятельности и нейрофизиологии Российской академии наук
Москва, Россия

* E-mail: sergei.kozhukhov@ihna.ru

Поступила в редакцию 09.11.2021
После доработки 05.04.2022
Принята к публикации 26.04.2022

Аннотация

Метод оптического картирования по внутреннему сигналу широко используется в современных исследованиях функциональной анатомии коры головного мозга. Однако регистрируемый оптический сигнал, коррелирующий с нейронной активностью, маскируется фоновой активностью, которая может на порядок превышать амплитуду полезного картирующего сигнала. В качестве одного из компонентов фоновой активности в сигнале присутствуют спонтанные колебания частотой от 0.01 до 0.15 Гц, называемые вазомоторными колебаниями. В данной работе были выделены вазомоторные колебания в трех областях интереса: нервной ткани, крупных артериолах и в dura matter. Вазомоторные колебания в области нервной ткани и кровеносных сосудах имеют различные спектральные и амплитудные характеристики. Тем не менее между колебаниями, зарегистрированными в этих областях интереса, наблюдается высокая когерентность. На основе указанных свойств мы пришли к выводу о том, что применение метода главных или независимых компонент позволит получить более точные и подробные функциональные карты.

Ключевые слова: первичная зрительная кора, оптическое картирование по внутреннему сигналу, сверхмедленные и медленные вазомоторные колебания

Список литературы

  1. Бугрова В.С., Бондарь И.В. Устойчивость функциональных доменов ориентационной и дирекциональной чувствительности первичной зрительной коры кошки к воздействию пропофола. Журн. высш. нервн. деят. им. И.П.Павлова. 2019. 69(2): 218–229.

  2. Латанов А.В., Панкова Н.Б. Использование метода БОС-коррекции для оптимизации функционального состояния организма человека при высокогорном восхождении. Экология человека. 2018. 4: 22–29.

  3. Bonhoeffer T., Grinvald A. Iso-Orientation Domains in Cat Visual Cortex are Arranged in Pinwheel-Like Patterns. Nature. 1991. 353(6343): 429–431.

  4. Burk D.G., Riva C.E. Vasomotion and spontaneous low-frequency oscillations in blood flow and nitric oxide in cat optic nerve head. Microvasc. Res. 1998. 55(1): 103–112.

  5. Chung D.Y., Oka F., Jin G., Harriott A., Kura S., Aykan S.A., Qin T., Edmiston W.J.3rd, Hang L., Yaseen M.A., Sakadzic S., Boas D.A., Whalen M.J., Ayata C. Subarachnoid Hemorrhage Leads to Early and Persistent Functional Connectivity and Behavioral Changes in Mice. J. Cereb. Blood Flow Metab. 2021. 41(5): 975–985.

  6. Drew P.J., Mateo C., Turner K.L., Kleinfeld D. Ultra-slow oscillations in fMRI and Resting-State Connectivity: Neuronal and Vascular Contributions and Technical Confounds. Neuron. 2020. 107(5): 782–804.

  7. Friedman R.M., Chehade N.G., Roe A.W., Charbawie O.A. Optical Imaging Reveals Functional Domains in Primate Sensorimotor Cortex. Neuroimage. 2020. 221: 117188.

  8. Julien C., Zhang Z.Q., Cerutti C., Barres C. Hemodynamic analysis of arterial pressure oscillations in conscious rats. J. Auton. Nerv. Syst. 1995. 50(3): 239–252.

  9. Hald B.O., Sorensen R.B., Sorensen P.G., Sorensen C.M., Jacobsen J.C.B. Stimulation history affects vasomotor responses in rat mesenteric arterioles. Pflugers Arch. 2019. 471(2): 271–283.

  10. Hyvarinen A., Karhunen J., Oja E. Independent Component Analysis. New York: John Willey & Sons, Inc., 2001. 481 p.

  11. Kalatsky V.A., Stryker M.P. New paradigm for optical imaging: temporally encoded maps of intrinsic signal. Neuron. 2003 May 22; 38(4): 529–45. PMID: https://doi.org/10.1016/s0896-6273(03)00286-112765606

  12. Korhonen V., Hiltunen T., Myllyla T., Wang X., Kantola J., Nikkinen J., Zang Y.-F., LeVan P., Kiviniemi V. Synchronous multiscale neuroimaging environment for critically sampled physiological analysis of brain function: hepta-scan concept. Brain Connect. 2014. 4(9): 677–689.

  13. Kozhukhov S.A., Ivanov R.S., Bugrova V.S., Verkhlyutov V.M., Ushakov V.L. Functional Asymmetry of Local Connections in V1 Orientation Tuning. Procedia Computer Science. 2020. 169: 620–639.

  14. Lu H.D., Chen G., Cai J., Roe A.W. Intrinsic-Signal Optical Imaging of Visual Brain Activity: Tracking of Fast Cortical Dynamics. Neuroimage. 2001. V. 148. P. 160–168.

  15. Machado C.M., Estevez M., Perez-Nellar J., Schiavi A. Residual vasomotor activity assessed by heart rate variabiltiy in a brain-dead case. BMJ Case Rep. 2015. bcr2014205677.

  16. Mayhew J.E.W., Askew S., Zheng Y., Porrill J., Westby G.W.M., Redgrave P., Rector D.M., Harper R.M. Cerebral Vasomotion: a 0.1 Hz-Oscillation in Reflected Light Imaging of Neural Activity. Neuroimage. 1996. 4(4 Pt 1): 183–193.

  17. Mitra P.P., Ogawa S., Hu X., Ugurbil K. The nature of spatiotemporal changes in cerebral hemodynamics as manifested in functional magnetic resonance imaging. Magn. Reson. Med. 1997. 37(4): 511–518.

  18. Morone K.A., Neimat J.S., Roe A.W., Friedman R.M. Review of Functional and Clinical Relevance of Intrinsic Signal Optical Imaging in Human Brain Mapping. Neurophotonics. 2017. 4(3): 031220.

  19. Parawer-Curry J.A., Jahnavi J., Licht D.J., Yodh A.G., Cohen A.S., White B.R. Variability in Atlas Registration of Optical Intrinsic Signal Imaging and its Effect on Functional Connectivity Atlas. J. Opt. Soc. Am. A. Opt. Image Sci. Vis. 2021. 38(2): 245–252.

  20. Pradhan R.K., Chakravarthy V.S. Informational Dynamics of Vasomotion in Microvascular Networks: a Review. Acta. Physiologica. 2011. 201: 193–218.

  21. Peng H., Matchkov V., Ivarsen A., Aalkjaer C., Nilsson H. Hypothesis for the initiation of vasomotion. Circ. Res. 2001. 88(8): 810–815.

  22. Schwartz T.H., Bonhoeffer T. In vivo optical mapping of epileptic foci and surround inhibition in ferret cerebral cortex. Nature Medicine. 2001. V. 7. № 9. P. 1063–1067.

  23. Sintsov M., Suchkov D., Khazipov R., Minlebaev M. Developmental Changes in Sensory-Evoked Intrinsic Signals in the Rat Barrel Cortex. Front. Cell. Neurosci. 2017. V. 11. Art. 392.

  24. Sintsov M.Yu., Suchkov D., Minlebaev M.G. Detection of Intrinsic Optical Signals in the Somatosensory Cortex of Neonatal Rats by Principal Component Analysis. Neurosci. Behav. Physiol. 2018. V. 48. № 5. P. 551–556.

  25. Smirni S., McNeilly A.D., MacDonald M.P., McCrimmon R.J., Khan F. In-vivo correlations between skin metabolic oscillations and vasomotion in wild-type mice and in a model of oxidative stress. Sci. Rep. 2019. 9(1): 186.

  26. Tanaka S., Miyashita M., Wakabayashi N., O’Hashi K., Tani T., Ribot J. Development and Reorganization of Orientation Representation in the Cat Visual Cortex: Experience-Dependent Synaptic Rewiring in Early Life. Front. Neuroinform. 2020. 14: 41.

  27. Takato R., Majahalme S., Tuomisto M., Turjanmaa V. Circadian profile of low-frequency oscillations in blood pressure and heart rate in hypertension. Am. J. Hypertens. 1999. 12(9 Pt 1): 874–881.

  28. Tang R., Song Q., Li Y., Zhang R., Cai X., Lu H.D. Curvature-Processing Domains in Primate V4. Elife. 2020. 9: e57502.

  29. Tong Y., Hocke L.M., Friedrick B.B. Low Frequency Systemic Hemodynamic “Noise” in Resting State BOLD fMRI: Characteristics, Causes, Mitigation, Strategies and Applications. Front. Neurosci. 2019. 13: 787.

  30. Townsend L.B., Jones K.A., Dorsett C.R., Philpot B.D., Smith S.L. Deficits in Higher Visual Area Representations in a Mouse Model of Angelman Syndrome. J. Neurodev. Disord. 2020. 12(1): 28.

  31. Shumikhina S.I., Bondar I.V., Svinov M.M. Dynamics of Stability of Orientation Maps Recorded with Optical Imaging. J. Neurosci. 2018. 374: 49–60.

  32. Vermeij A., Meel-van den Abeelen A.A.S., Kessels R.P.C., van Beek A.H.E.A., Claassen J.A.H.R. Very-Low-Frequency Oscillations of Cerebral Hemodynamics and Blood Pressure are Affected by Aging and Cognitive Load. Neuroimage. 2013. 85(Pt. 1): 608–615.

  33. Watanabe S., Amiya E., Watanabe M., Takata M., Ozeki A., Watanabe A., Kawarasaki S., Nakao T., Hosoya Y., Nagata K., Nagai R., Komuro I. Elevated C-reactive Protein Levels and Enhanced High Frequency Vasomotion in Patients with Ischemic Heart Disease during Brachial Flow-Mediated Dilation. PLoS One. 2014. 9(10): e110013.

  34. Xie H., Chung D.Y., Kura S., Sugimoto K., Aykan S.A., Wu Y., Sakadzic S., Yaseen M., Boas D.A., Ayata C. Differential Effects of Anesthetics on Resting State Functional Connectivity in the Mouse. 2020. 40(4): 875–884.

Дополнительные материалы отсутствуют.

Инструменты

следующая статья выпуска предыдущая статья выпуска содержание выпуска

Журнал высшей нервной деятельности им. И.П. Павлова

Архивы выпусков Информация о журнале Отправить рукопись в журнал