マウスの手足ニューロンの電気的特性に基づいたタイプの同定

Identification of mouse claustral neuron types based on their intrinsic electrical properties.

• Martin Graf
• Aditya Nair
• Kelly L L Wong
• Yanxia Tang
• George J Augustine

抄録

マウスの手綱は他の脳領域との密な接続から、高次脳機能に関与していることが示唆されているが、手綱ニューロンの特性についてはほとんど知られていない。マウスの急性脳切片を用いた全細胞パッチクランプ記録を用いて、300個以上の手綱ニューロンの固有の電気的特性を特徴づけ、これらの特性の教師なしクラスタリングを用いて、異なる細胞タイプを定義した。本質的特性の違いにより、介在ニューロン(IN)と投影ニューロン(PN)を分離することができた。さらに、活動電位（AP）の周波数と振幅、およびAP発火の変動性の違いによって、5つのPNのサブタイプを同定することができた。また、逆行性蛍光ビーズを注入することで、PNのサブタイプはその投射標的が異なることが明らかになった。パルバルブミン（PV）、ソマトスタチン（SST）または血管作動性腸管ペプチド（VIP）を発現するINは、異質なグループを形成した。PV-INはVIP-INおよびSST-INと容易に区別できたが、後者の2つは一緒にクラスター化されていた。INのサブタイプを区別するために、PV-IN、SST-IN、VIP-INの特性をマーカータンパク質の発現から独立して識別するために人工ニューラルネットワークを訓練した。これら8つの異なるタイプの手綱細胞を区別するために、固有の電気的特性を利用したユーザーフレンドリーな機械学習ツールを開発し、我々の分類スキームの実装を容易にした。手足神経細胞の系統的な分類は、将来的に手足回路の機能を決定するための基礎となり、脳機能における手足の役割についての理解を深めることになる。手綱の機能は謎に包まれている。手足の機能をよりよく理解するために、我々はニューロンの電気的性質を調べ、8種類のニューロンを同定した。その特性の違いから、介在ニューロン（IN）と投射ニューロン（PN）を明確に分離することができた。突起ニューロンは、その生理的・解剖学的特性の違いに基づいてさらに細分化された。介在ニューロンは不均質であったが、計算ニューラルネットワークを用いることで、いくつかのサブタイプを区別することができた。本研究は、手足ニューロンの包括的な解析を行った最初の研究であり、これらのニューロンの生理学的特性に関する重要な情報を提供するものである。この研究は、手足部における信号処理の理解を深め、手足部が脳の情報処理にどのように寄与しているかを解明するための基礎を築くものである。

Although its dense connections with other brain areas suggests that the claustrum is involved in higher-order brain functions, little is known about the properties of claustrum neurons. Using whole-cell patch clamp recordings in acute brain slices of mice, we characterized the intrinsic electrical properties of more than 300 claustral neurons and used unsupervised clustering of these properties to define distinct cell types. Differences in intrinsic properties permitted separation of interneurons (IN) from projection neurons (PN). Five subtypes of PN could be further identified by differences in their adaptation of action potential (AP) frequency and amplitude, as well as their AP firing variability. Injection of retrogradely transported fluorescent beads revealed that PN subtypes differed in their projection targets: one projected solely to subcortical areas, while 3 out of the remaining 4 targeted cortical areas. IN expressing parvalbumin (PV), somatostatin (SST) or vasoactive-intestinal peptide (VIP) formed a heterogenous group. PV-IN were readily distinguishable from VIP-IN and SST-IN, while the latter two were clustered together. To distinguish IN subtypes, an artificial neural network was trained to distinguish the properties of PV-IN, SST-IN and VIP-IN, as independently identified through their expression of marker proteins. A user-friendly, machine-learning tool that uses intrinsic electrical properties to distinguish these 8 different types of claustral cells was developed to facilitate implementation of our classification scheme. Systematic classification of claustrum neurons lays the foundation for future determinations of claustrum circuit function, which will advance our understanding of the role of the claustrum in brain function. The function of the claustrum is mysterious. To better understand the claustrum, we examined the electrical properties of its neurons and identified 8 neuron types. Differences in properties permitted clear separation of interneurons (IN) from projection neurons (PN). PN could be further subdivided based on differences in their physiological and anatomical characteristics. Although IN were heterogenous, a computational neural network could distinguish several subtypes. Our work is the first comprehensive analysis of claustrum neurons and provides important information about the physiological properties of these neurons. This work lays the foundation for advancing our understanding of signal processing within the claustrum and, thereby, elucidating how the claustrum contributes to brain information processing.

Copyright © 2020 Graf et al.