Teil 1: Ein Dopamingradient kontrolliert den Zugriff auf das verteilte Arbeitsgedächtnis im groß angelegten Affenkortex

Kontakt: Audrey Huaudrey.hu@wecistanche.com

Sean Froudist-Walsh, 1 Daniel P. Bliss, 1 Xingyu Ding, 1 Lucija Rapan, 2 Meiqi Niu, 2 Kenneth Knoblauch, 3,4 Karl Zilles, 2,8 Henry Kennedy, 3,4,5,7 Nicola Palomero-Gallagher ,2,6,7 und Xiao-Jing Wang1,7,9,*

1Center for Neural Science, New York University, New York, NY 10003, USA

2 Forschungszentrum Jülich, INM-1, Jülich, Deutschland

3 INSERM U846, Institut für Stammzell- und Hirnforschung, 69500 ​​Bron, Frankreich

4 Universite´ de Lyon, Universite´ Lyon I, 69003 Lyon, Frankreich

5 Institute of Neuroscience, State Key Laboratory of Neuroscience, Chinese Academy of Sciences (CAS), Key Laboratory of Primate Neurobiology CAS, Shanghai, China

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ZUSAMMENFASSUNG

Dafür wird Dopamin benötigtArbeitsgedächtnis, aber wie es den großräumigen Kortex moduliert, ist unbekannt. Hier berichten wir, dass die Dopaminrezeptordichte pro Neuron, gemessen durch Autoradiographie, einen makroskopischen Gradienten zusammen mit der kortikalen Makakenhierarchie zeigt. Dieser Gradient wird in ein konnektombasiertes, groß angelegtes Kortexmodell integriert, das mit mehreren Neuronentypen ausgestattet ist. Das Modell erfasst eine umgekehrte U-förmige Abhängigkeit vonArbeitsgedächtniszu Dopamin und räumlichen Mustern anhaltender Aktivität, die in über 90 experimentellen Studien beobachtet wurden. Darüber hinaus zeigen wir, dass Dopamin für das Herausfiltern irrelevanter Reize entscheidend ist, indem es die Hemmung von Dendriten-gerichteten Interneuronen verstärkt. Unser Modell zeigte, dass eine aktivitätsstille Gedächtnisspur durch die Erleichterung interarealer Verbindungen realisiert werden kann und dass die Anpassung von kortikalem Dopamin einen Wechsel von diesem internen Gedächtniszustand zu verteilter persistenter Aktivität induziert. Unsere Arbeit repräsentiert ein ebenenübergreifendes Verständnis von Molekülen und Zelltypen bis hin zu wiederkehrenden Schaltkreisdynamiken, die einer kognitiven Kernfunktion zugrunde liegen, die über den Kortex von Primaten verteilt ist.

Cistanche kann das Gedächtnis verbessern

EINLEITUNG

Unsere Fähigkeit, schwierige Probleme ohne Ablenkung zu durchdenken, ist ein Kennzeichen der Kognition. Angesichts eines ständigen Stroms von Informationen müssen wir bestimmte Informationen im Auge behalten und vor Ablenkung schützen. Wenn Sie beispielsweise im Supermarkt nach Ihrer Lieblingsbutter suchen, sollten Sie auf die markante goldene Verpackung achten und sich nicht von den vielen anderen Milchprodukten ablenken lassen. Diese Gehirnfunktion heißtArbeitsgedächtnis. Das Arbeitsgedächtnis erfordert häufig eine anhaltende neuronale Aktivität, die spezifisch für die Informationen ist, die erinnert werden müssen. Diese mnemonische Aktivität wird intern über mehrere kortikale und subkortikale Bereiche ohne externe Stimulation aufrechterhalten (Funahashi et al., 1989; Fuster und Alexander, 1971; Guo et al., 2017; Leavitt et al., 2017; Mejias und Wang, 2021; Men-doza-Halliday et al., 2014; Murray et al., 2017; Romo et al., 1999; Romo und Salinas, 2003; Vergara et al., 2016; Wang, 2001; Zhang et al., 2019 ).

Arbeitsgedächtnisund der präfrontale Kortex stehen unter dem Einfluss der monoaminergen Modulation (Goldman-Rakic, 1995; Robbins und Arnsten, 2009). Tatsächlich verursachen der Abbau von Dopamin aus dem präfrontalen Kortex und die vollständige Ablation des präfrontalen Kortex ähnliche Arbeitsgedächtnisdefizite (Brozoski et al., 1979). Dopamin moduliert die kortikale Aktivität durch seine Rezeptoren. D1-Rezeptoren sind der am dichtesten exprimierte Dopaminrezeptortyp im Cortex. Die Aktivität der präfrontalen Neuronen während des Arbeitsgedächtnisses hängt von genauen Aktivierungsniveaus der D1-Rezeptoren ab, wobei zu wenig oder zu viel D1-Stimulation die Aktivität der Verzögerungsperiode stört (Vijayraghavan et al., 2007; Wang et al., 2019). Die Dichte von D1-Rezeptoren ist jedoch nur für relativ kleine Abschnitte der Affenrinde bekannt (Goldman-Rakic ​​et al., 1990; Impieri et al., 2019; Lidow et al., 1991; Niu et al., 2020; Richfield et al., 1989). Aufgrund des Mangels an Bereichen, die in den Studien analysiert wurden, ist nicht klar, ob die Variation der D1-Rezeptordichten in den kortikalen Bereichen eine zufällige Heterogenität oder einen systematischen Gradienten der kortikalen Dopaminmodulation darstellt.

Dopaminrezeptoren werden auch in verschiedenen Arten von inhibitorischen Neuronen unterschiedlich exprimiert (Mueller et al., 2018, 2020). Bestimmte inhibitorische Zelltypen konzentrieren ihre Hemmung hauptsächlich auf die Dendriten oder Somata von Pyramidenzellen oder auf andere inhibitorische Neuronen (Jiang et al., 2015; Tremblay et al., 2016). Durch seine unterschiedlichen Wirkungen auf verschiedene Interneuronen verringert Dopamin die Hemmung der Somata der Pyramidenzellen und erhöht die Hemmung der Dendriten (Gao et al., 2003). Eine frühe theoretische Studie schlug vor, dass eine Hemmung, die stärker auf die Dendriten und weg von den Somata von Pyramidenzellen gerichtet ist, den Widerstand des Arbeitsgedächtnisses gegen Ablenkung erhöhen könnte (Wang et al., 2004a). Die funktionelle Bedeutung der unterschiedlichen Wirkungen von Dopamin auf verschiedene inhibitorische Neuronentypen wurde noch nicht untersucht.

In dieser Arbeit haben wir uns mit zwei offenen Fragen beschäftigt. Erstens, wie verteilt sich Dopamin moduliertArbeitsgedächtnisüber ein multiregionales großräumiges kortikales System hinweg? Zweitens: Trägt Dopamin angesichts der Betonung von Zelltypen in der modernen kortikalen Physiologie zu einem robusten Arbeitsgedächtnis gegenüber Ablenkern aufgrund unterschiedlicher Wirkungen auf verschiedene Neuronenklassen bei? Um diese Fragen zu beantworten, führten wir mithilfe von In-vitro-Autoradiographie eine quantitative Kartierung der Dopamin-D1-Rezeptordichten über 109 kortikale Bereiche durch und konstruierten ein groß angelegtes Computermodell des Makakenkortex, das in der Lage ist, Aufgaben des Arbeitsgedächtnisses auszuführen. Das Modell basiert auf Konnektivitätsdaten der retrograden Traktverfolgung und enthält Gradienten von D1-Rezeptoren und exzitatorischen Synapsen. Darüber hinaus ist dies nach unserem Wissen das erste groß angelegte Kortexmodell, das mit drei Untertypen von inhibitorischen Neuronen ausgestattet ist. Unsere Ergebnisse deuten darauf hin, dass das Feuern von Dopamin-Neuronen als Reaktion auf verhaltensrelevante Reize eine ablenkerresistente, stimulusselektive, anhaltende Aktivität über mehrere Gehirnregionen auslösen kann. Darüber hinaus erweitern wir von einem lokalen Bereich auf den multiregionalen Kortex einen aktivitätslosen Mechanismus, der für bestimmte Formen von Kurzzeitgedächtnisspuren ohne anhaltende Aktivität vorgeschlagen wurde (Mongillo et al., 2008; Rose et al., 2016; Wolff et al., 2017). Wir fanden heraus, dass dieses Szenario hauptsächlich auf der kurzfristigen Erleichterung interarealer Verbindungen beruht, aber Ablenkungen nicht widerstehen kann. Eine verbesserte Dopaminmodulation kann eine interne Gedächtnisspur in einen aktiven, anhaltenden Aktivitätszustand umwandeln, der benötigt wird, um Ablenker herauszufiltern. Daher tragen unsere Ergebnisse dazu bei, die aktuelle Debatte über die beiden gegensätzlichen Szenarien zu lösen, die dazu beitragenArbeitsgedächtnis(Constantinidis et al., 2018; Lundqvist et al., 2018; Watanabe und Funahashi, 2014) und unter welchen Bedingungen jeder Mechanismus implementiert wird (Barbosa et al., 2020; Masse et al., 2019; Trbutschek et al. , 2019).

ERGEBNISSE

Ein hierarchischer Gradient von Dopamin-D1-Rezeptoren pro Neuron über den Kortex des Affen

Wir analysierten zunächst die Verteilungsmuster der D1- und D2-Rezeptoren im Makakengehirn mithilfe von In-vitro-Rezeptor-Autoradiographie (Abbildung S1). Die Autoradiographie ermöglicht die Quantifizierung endogener Rezeptoren in der Zellmembran durch die Verwendung radioaktiver Liganden (Niu et al., 2020; Palomero-Gallagher und Zilles, 2018; Rapan et al., 2021). Die höchsten Dichten (in fmol/mg Protein) beider Rezeptortypen wurden in den Basalganglien mit Nucleus caudatus (D1, 298±28; D2, 188±30) und Putamen (D1, 273±40; D2, 203) gefunden ±37), was deutlich höhere Werte aufweist als die inneren (D1, 97±34; D2, 22±12) oder äußeren (D1, 55±16; D2, 30±11) Unterteilungen des Globus pallidus. Die rohen kortikalen D1-Rezeptordichten reichten von 49 ± 13 fmol/mg Protein im Bereich 4a des primären motorischen Kortex bis 101 ± 35 fmol/mg Protein im orbitofrontalen Bereich 11l (Abbildung 1A).

Die Dichte des D2-Rezeptors im Kortex ist so gering, dass er mit der hier verwendeten Methode nicht nachweisbar ist.

Um den Gradienten von D1-Rezeptoren mit anderen bekannten Gradienten der anatomischen Organisation in der Affenrinde zu vergleichen, haben wir die Rezeptordaten (Abbildung 1A) sowie Daten zur neuronalen Dichte (Abbildung 1B; Collins et al., 2010) und zur Anzahl der Wirbelsäulen sorgfältig kartiert (Abbildung 1C; Elston, 2007) auf die gemeinsame kortikale Yerkes19-Vorlage, auf die zuvor anatomische Trakt-Tracing-Daten (Abbildung 1D, i) abgebildet wurden (Donahue et al., 2016). Hier schließen wir retrograde Rückverfolgungsdaten aus 40 Regionen ein, die mit demselben Protokoll wie in früheren Veröffentlichungen quantifiziert wurden (Markov et al., 2014b). Dadurch wird die Anzahl der injizierten kortikalen Bereiche um 33 Prozent erweitert, wobei Verbindungen zu den Bereichen 1, 3, V6, F4, F3, 25, 32, 9, 45A und OPRO (orbitaler Proiso-Kortex) jetzt in der Datenbank enthalten sind (herunterladbar von core -nets.org). Wir schätzten die kortikale Hierarchie anhand von laminaren Konnektivitätsdaten (Abbildung 1D, ii; STAR-Methoden; Markov et al., 2014a) und erweiterten frühere Beschreibungen der kortikalen Hierarchie basierend auf weniger Regionen (Markov et al., 2014a; Mejias et al., 2016). Eine eindimensionale Hierarchie ist wahrscheinlich eine zu starke Vereinfachung der kortikalen Konnektivitätsstruktur. Da wir Konnektivitätsdaten für zwei unterschiedliche sensorische Modalitäten haben, haben wir auch eine kreisförmige Einbettung der Konnektivitätsdaten berechnet, wobei der radiale Abstand von der Kante die hierarchische Position und der Winkelabstand zwischen Punkten die Umkehrung ihrer Konnektivitätsstärke darstellt (Chaudhuri et al., 2015). In dieser kreisförmigen Darstellung sind getrennte visuelle und somatosensorische Hierarchien deutlich zu erkennen, wobei die Assoziationsregionen schräg von den Hauptachsen der sensorischen Hierarchie abfallen (Abbildung 1E).

Um die funktionale Interpretation zu erleichtern, teilten wir die D1-Rezeptordichte durch die Neuronendichte (Collins et al., 2010), um eine Abschätzung des Ausmaßes zu ermöglichen, in dem Dopamin einzelne Neuronen über den Kortex moduliert. Die D1-Rezeptordichte pro Neuron erreichte ihren Höhepunkt im parietalen und frontalen Kortex und war im frühen sensorischen Kortex relativ niedrig (Abbildung 1F). Es gab eine starke positive Korrelation zwischen der D1-Rezeptordichte pro Neuron und der kortikalen Hierarchie (Abbildung 1G; r=0.81). Aufgrund der räumlichen Autokorrelation zwischen kortikalen Merkmalen (dh benachbarte Teile des Kortex neigen dazu, eine ähnliche Anatomie zu haben), ist es möglich, falsche Korrelationen zwischen unterschiedlichen Merkmalen der Gehirnanatomie zu erkennen. Um dies zu berücksichtigen, haben wir 10 000 Ersatzkarten mit ähnlicher räumlicher Autokorrelation wie die Hierarchiekarte generiert (Burt et al., 2020). Keine dieser Ersatzkarten korrelierte so stark mit der D1-Rezeptordichtekarte wie die Hierarchie, was einen p-Wert von weniger als 0,0001 für die D1-Rezeptor-Hierarchie-Korrelation ergab. Es gab keinen signifikanten Zusammenhang zwischen der D1-Rezeptorexpression und dem Vorhandensein einer granulären Schicht IV (Wilcoxon-Rangsumme Z=0.39, p=0.70) oder dem Grad der Dexternopyramidisierung (Kruskal - Wallis c2=1.47, p=0.48; Goulas et al., 2018; Sanides, 1962; Abbildung S2). Dieses Muster der Rezeptorexpression legt nahe, dass Dopamin hauptsächlich Bereiche moduliert, die zu einer höheren kognitiven Verarbeitung beitragen.

Dann bauten wir ein großformatiges Modell des Makakenkortex. Wir platzierten den lokalen Schaltkreis in jedem der 40 kortikalen Bereiche (Abbildung 2A, rechts). Die Eigenschaften dieser lokalen Schaltkreise variierten zwischen den Gebieten in Form von makroskopischen Gradienten (Wang, 2020) der Konnektivität über große Entfernungen (festgelegt durch Verfolgungsdaten), der Stärke der Erregung (festgelegt durch die Anzahl der Spines) und der Modulation durch D1-Rezeptoren (festgelegt durch die Rezeptorautoradiographiedaten). Wir haben die Verbindungen zwischen den Bereichen anhand der quantitativen retrograden Trakt-Tracing-Daten definiert. Im Modell sind interareale Verbindungen erregend und zielen auf die Dendriten von Pyramidenzellen ab (Petreanu et al., 2009). Interareale exzitatorische Verbindungen zielen auch stärker auf Calretinin (CR)/vasoaktives intestinales Peptid (VIP)-Zellen ab als auf Parvalbumin (PV)- oder Calbindin (CB)/Somatostatin (SST)-Zellen (Lee et al., 2013; Wall et al ., 2016). Die frontalen Augenfelder (FEF) weisen eine ungewöhnlich hohe Dichte an CR (hier CR/VIP)-Zellen auf (Pouget et al., 2009). Um dies zu berücksichtigen, haben wir den Anteil des interarealen Inputs an CR/VIP-Zellen in FEF erhöht und die Stärke des Inputs an PV- und CB/SST-Zellen reduziert.

Eine umgekehrte U-Beziehung zwischen kortikaler D1-Rezeptorstimulation und verteilter Arbeitsgedächtnisaktivität

Wir haben das großräumige kortikale Modell während der Aufführung von a simuliertArbeitsgedächtnisAufgabe (Abbildung 2C) mit unterschiedlichen Ebenen der kortikalen Dopaminverfügbarkeit. In Simulationen reizselektivInterareale Konnektivität bestimmt das Aktivitätsmuster des verteilten Arbeitsgedächtnisses.Als nächstes verglichen wir das Muster der Verzögerungszeitaktivität im Modell mit der Verzögerungszeitaktivität, die in über 90 elektrophysiologischen Studien beobachtet wurde (Leavitt et al., 2017). Wir wählten Modellparameter, die eine anhaltende Aktivität im präfrontalen Kortex erzeugen würden, aber wir passten das Modell nicht an die experimentellen Daten an. Von den 19 kortikalen Bereichen, in denen eine solche Aktivität während der Verzögerungszeit in mindestens drei experimentellen Studien bewertet wurde, stimmten 18 zwischen den Simulations- und experimentellen Ergebnissen überein (c2=15:03; p=0: 0001 Abbildung 3A). Insgesamt wird die experimentell beobachtete anhaltende Aktivität aus zahlreichen Studien reproduziert, was das Modell validiert. Dies ermöglicht uns, die anatomischen Eigenschaften zu untersuchen, die dem verteilten Aktivitätsmuster zugrunde liegen, und Einblick in die Gehirnmechanismen zu gewinnen, die es hervorrufen können.

Wir wiederholten Modellsimulationen, nachdem wir die anatomischen Daten gemischt hatten. Die Aktivitätsmuster der Verzögerungsperiode für 30,000-Simulationen basierend auf der gemischten Anatomie wurden mit dem experimentell beobachteten Muster verglichen. Zehntausend Simulationen wurden separat unter Verwendung von gemischten interarealen Verbindungen, gemischter D1-Rezeptor-Expression und gemischter dendritischer Spine-Expression durchgeführt. Die Überlappung zwischen dem experimentellen Muster der anhaltenden Aktivität und dem Muster der anhaltenden Aktivität des Modells war stark abhängig von den interarealen Verbindungen (p=0.0004), aber nicht vom Muster der D1-Rezeptoren (p=0.71 ) oder dendritische Wirbelsäulenzahl (p=0.46) (Abbildung 3B). Diese Analyse legt nahe, dass die Kanten zwischen den Knoten im Netzwerk (dh die Verbindungen zwischen den Bereichen) für die Definition des räumlichen Musters der Verzögerungsperiodenaktivität wichtig sind. Als nächstes fragten wir, wie die Knoten selbst (dh einzelne kortikale Bereiche) unterschiedlich zum verteilten Arbeitsgedächtnis beitragen.

Arbeitsgedächtnisdefizite sind am schwersten nach Läsionen in präfrontalen Bereichen mit hoher D1-Rezeptordichte

Als nächstes quantifizierten wir das Ausmaß, in dem fokale Läsionen an einzelnen Bereichen im Modell die anhaltende Aktivität während der Arbeitsgedächtnisaufgabe (ohne Distraktoren) störten. Die Wirkung hing von der verletzten Fläche und dem Niveau des kortikalen Dopamins ab (Abbildung 3C). Läsionen in den präfrontalen und posterioren parietalen Bereichen verursachten die größten Verringerungen der Auslöseraten in der Verzögerungszeit (Abbildung 3D, E). Läsionen in frontalen Bereichen verursachten eine signifikant stärkere Verringerung der Auslöseraten in der Verzögerungszeit als Läsionen in parietalen Bereichen (Mann-Whitney U=46.0, p=0.027). Wir testeten die Auswirkungen zunehmend größerer Läsionen auf den frontalen und parietalen Kortex. Um die Größe der Läsionen zu erhöhen, haben wir für jeden Lappen zuerst den Bereich läsiert, der bei Einzelläsion den größten Abfall der Verzögerungsaktivität verursacht hat, und dann zusätzlich den Bereich läsiert, der den zweitgrößten Abfall verursacht hat, und so weiter (Frontalläsion 1: 46d, Läsion 2: 46d plus 8B, Läsion 3: 46d plus 8B plus 8 m, etc., Parietale Läsion 1: LIP, Läsion 2: LIP plus 7m, Läsion 3: LIP plus 7m plus 7B., etc.). Bei der Läsion zweier Frontalregionen wurde die Aktivität der mnemonischen Verzögerungsperiode im gesamten Kortex vollständig zerstört, sodass das Netzwerk die Aufgabe nicht mehr erfüllen konnte. Im Gegensatz dazu verursachten zunehmend größere Läsionen des parietalen Kortex nur eine allmähliche Abnahme der frontoparietalen Verzögerungsaktivität, und selbst wenn der gesamte parietale Kortex entfernt wurde (10 Bereiche), verblieb eine ausreichende restliche mnemonische Verzögerungsperiodenaktivität, um die Dekodierung des Hinweisreizes zu ermöglichen ( Abbildung 3F).

Anschließend befassten wir uns mit der Fähigkeit des Modells, eine reizungsspezifische Verzögerungszeitaktivität in Gegenwart von Distraktoren nach präziser Läsion jedes kortikalen Bereichs aufrechtzuerhalten. Wir haben Studien auf allen Ebenen der kortikalen Dopaminverfügbarkeit analysiert. Läsionen in drei präfrontalen Bereichen (8m, 46d und 8B), aber nicht in anderen Bereichen, verursachten in allen Studien eine vollständige Unterbrechung der Distraktor-resistenten Arbeitsgedächtnisaktivität. Läsionen in vielen anderen Bereichenverursachte bei einigen Studien (entsprechend einem bestimmten Dopaminbereich) eine vollständige Reduktion der Distraktor-resistenten Arbeitsgedächtnisaktivität, bei anderen jedoch nicht. Die sieben Läsionen, die die größte Störung der Arbeitsgedächtnisleistung verursachten, befanden sich im frontalen Kortex (sechs präfrontale Bereiche und prämotorischer Bereich F7; Abbildung 3G). Die Leistungsminderung war bei Läsionen in frontalen kortikalen Bereichen signifikant größer als in parietalen Bereichen (Mann-Whitney U=48.5, p=0.032). Unsere Simulationen deuten daher darauf hin, dass (1) Läsionen des präfrontalen und posterioren parietalen Kortex eine signifikante Störung der Verzögerungszeitaktivität verursachen können, (2) frontale Läsionen einen größeren Einfluss auf das Verhalten haben als parietale Läsionen und (3) kleinere Läsionen, insbesondere zu B. der präfrontale Kortex, kann die Leistung bei schwierigeren Arbeitsgedächtnisaufgaben, wie z. B. solchen mit Distraktoren, erheblich beeinträchtigen. Im Gegensatz dazu sind größere Läsionen erforderlich, um die Leistung bei einfachen Arbeitsgedächtnisaufgaben zu stören.