海馬錐体ニューロンにおける役割のための位置特異的GABA_A 受容体サブユニットミスセンス変異体の同定と分類

私たちの研究は、GABA-A 受容体サブユニットのてんかん誘発性および近位予測変異が CA1 錐体ニューロン モデルに同様に影響を与える可能性があるという考えに基づいています。マルチスケールフレームワークを通じてこれを探求します。実験室での実験は真実を発見するために不可欠ですが、分子から生物に至るまで、あらゆるスケールで生命の多様性と複雑さを完全に捉えることはできません。可能性が多すぎる、それが問題です。

私たちのプロトコルと発見は、GABA-A受容体サブユニット多型などの多型が神経機能に及ぼす影響を調査するために使用できる計算設定への道を切り開きました。

私たちの研究は、予測された病原性変異とてんかん性変異がどの程度同様の特性を示すか、およびこれらの関係をどのように効果的に捉えてシミュレートできるかについて、新たな疑問を提起しています。

私たちの現在の焦点は、嗅内皮質-海馬の微小回路機能です。特に精神神経障害において、この回路上の中隔制御を探求するために、生体内動物モデルと計算マイクロ回路モデルを追求します。

[ナレーター]まず、遺伝データを含む元のExcelファイルを開き、ファイルから不要な列を削除し、GRCh38Chromosome、GRCh38Location、Name、Protein changeの4つの列だけを残してから、ファイルをRソフトウェアに関連する作業ディレクトリにdata1.xlsxとして保存します。さらにデータのクリーニングとフォーマットを行うには、RソフトウェアとRStudioを開きます。次に、R Data_GABAA R スクリプトを開き、作業ディレクトリを設定し、[実行] ボタンをクリックして必要なライブラリをロードします。データ・ファイルをロードし、このプロセスを必要とする列のデータ・クリーニングを開始します。さらに、データを 1 つのスペースで区切って 1 つの列にまとめて、データをクリーンアップして結合します。結合出力の新しいデータフレームを作成し、目的のアンサンブルトランスクリプトバリアントIDを追加します。結果をdata1output.xlsxという新しいExcelファイルに書き込みます。マルチコンパートメントコンダクタンスベースの海馬錐体ニューロンにGABA作動性シナプスの生物物理学モデルを構築するには、Brian 2をインストールし、必要なパッケージをインポートします。イオンチャネルゲーティング速度論、受動的および能動的パラメータ、およびシナプス後コンダクタンスを定義することにより、コンダクタンスベースのモデルを設計します。海馬錐体ニューロンに修正されたホジキン・ハクスリー型コンダクタンスを使用します。体細胞、軸索初期セグメント、ランヴィエの結節、および樹状突起の電位依存性ナトリウムチャネルの密度分布を調整します。有髄セグメントでナトリウムおよびカリウムチャネルコンダクタンスをゼロに設定します。電位依存性ナトリウム及びカリウムチャネルのための構築されたイオンチャネルゲーティング速度論コンパートメント内のすべてのグルタミン酸作動性シナプスとGABA作動性シナプスの合計としてシナプス電流を導入します。グルタミン酸作動性電流に、高速 AMPA 受容体媒介電流と低速 NMDA 受容体媒介電流の両方を含めます。GABA作動性電流には、高速GABA受容体を介した電流のみを含めます。シナプス前スパイクごとに一定量のグルタミン酸がシナプスに放出されると仮定します。したがって、受容体の活性化はスパイク時間に依存し、総受容体コンダクタンスであるG-AMPAとG-NMDAは、すべてのイベントによって放出されるグルタミン酸の量を反映しています。実験的に測定された体細胞と神経突起の直径、各神経突起コンパートメントの長さ、および分岐パターンを使用して、形態学的パラメータを設定します。細胞を複数のコンパートメントに分割し、主要な分岐構造を正確に維持し、両側の対称性を維持することにより、実際のニューロンの形態をマルチコンパートメントモデルに縮小します。以前に得られた野生型制御測定値を評価し、モデルで使用するためにインポートすることにより、GABA作動性シナプスモデルの生物物理学的パラメーターを決定します。GABA-A受容体を介したシナプス後電流の上昇時定数と不活性化時定数を定義する。ニューロンモデルのトポロジーを設計し、以前に取得した形態学的および分岐情報に基づいてコンパートメントの空間配置と相互接続の指定を含む、形態学的および生物物理学的パラメーターを割り当てます。セグメントの長さや直径などの適切な形態学的パラメータ、および生物物理学的パラメータをモデルの各コンパートメントに割り当てます。SpikeGeneratorGroupを使用してシナプス前アクティビティを作成します。Synapsesクラスを使用してスパイクジェネレーターをモデルニューロンのターゲットコンパートメントに接続し、シナプス接続をモデル化します。0.85ナノアンペアの持続定電流を設定し、体細胞に電極を配置して、特定の時間にベースラインのイオン電流負荷によって駆動されるサブスレッショルド活性を模倣します。記録モニターを構築するには、StateMonitorを使用してターゲットコンパートメントからの電圧トレースを記録します。最後に、ネットワークを構築して実行します。単一の遠位グルタミン酸作動性入力と体細胞GABA作動性阻害下でのニューロンスパイクトレインは、野生型および変異型GABA-A受容体の発火結果を明らかにしました。ベータ-3N110D変異は阻害を損ない、ニューロンの発火が4回目のシナプス前スパイク後に興奮性Glu-S1入力にロックオンし、短いシナプス後遅延を引き起こしました。ガンマ-2K328M変異は、5番目のGlu-S1スパイク付近でニューロンの発火が発生し、β-3N110Dよりもシナプス後遅延が長くなり、阻害も損なわれました。二重シナプス入力下では、ガンマ-2P302L変異は、内側の頂端Glu-S2入力とほぼ同期した発火を引き起こし、おそらくGlu-S1からの遅延合計を反映しています。ベータ-3T288N変異は、Glu-S2入力に整列したスパイクと、ほぼ同期して現れた2番目のスパイクで同様のパターンを示しました。二重入力条件下でのベータ-3N110D変異は、最初の2つを除くほぼすべての興奮性入力でスパイクを引き起こし、スパイク間間隔が著しく短縮されました。ガンマ2K328M変異体は同等の発火パターンを示したが、2番目と3番目の興奮性入力には反応しなかった。トリプル興奮性入力条件下では、ベータ-3N110D変異体とガンマ-2K328M変異体の両方がほぼすべてのシナプス前スパイクに反応し、累積興奮性ドライブに応答してスパイクペアを発火しました。