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Neuropixels 2.0: A miniaturized high-density probe for stable, long-term brain recordings
Nicholas A. Steinmetz, Cagatay Aydin, Anna Lebedeva, Michael Okun, Marius Pachitariu, Marius Bauza, Maxime Beau, Jai Bhagat, Claudia Böhm, Martijn Broux, Susu Chen, Jennifer Colonell, Richard J. Gardner, Bill Karsh, Fabian Kloosterman, Dimitar Kostadinov, Carolina Mora-Lopez, John O’Callaghan, Junchol Park, Jan Putzeys, Britton Sauerbrei, Rik J. J. van Daal, Abraham Z. Vollan, Shiwei Wang, Marleen Welkenhuysen, Zhiwen Ye, Joshua T. Dudman, Barundeb Dutta, Adam W. Hantman, Kenneth D. Harris, Albert K. Lee, Edvard I. Moser, John O’Keefe, Alfonso Renart, Karel Svoboda, Michael Häusser, Sebastian Haesler, Matteo Carandini, Timothy D. Harris
PMID: 33859006 DOI: 10.1126/science.abf4588
Abstract
Measuring the dynamics of neural processing across time scales requires following the spiking of thousands of individual neurons over milliseconds and months. To address this need, we introduce the Neuropixels 2.0 probe together with newly designed analysis algorithms. The probe has more than 5000 sites and is miniaturized to facilitate chronic implants in small mammals and recording during unrestrained behavior. High-quality recordings over long time scales were reliably obtained in mice and rats in six laboratories. Improved site density and arrangement combined with newly created data processing methods enable automatic post hoc correction for brain movements, allowing recording from the same neurons for more than 2 months. These probes and algorithms enable stable recordings from thousands of sites during free behavior, even in small animals such as mice.
2019년 중국 우한 발 COVID pandemic이 시작되면서 2020년 세계 대부분의 나라가 경제 활동을 멈추게 되었다. 여러 대형 제약회사들이 백신을 개발하기 시작하였고, 2021년 본격적으로 Pfizer, Moderna, Johnson & Johnson, Astrazeneca 백신 접종이 시작되었다. 그리고, 백신을 개발할 수 있는 기술과 장비가 있는 나라들과 그렇지 못한 나라들 사이에 갈등이 시작되었다. 기술과 장비, 다른 말로 '템빨'이 받쳐준다는 것은 생존에 매우 중요하며 이는 역사 속에서도 항상 반복되는 내용이다.
신경과학에서도 '연구 주제'나 '연구자' 못지않게 중요한 것이 '장비빨'인데, 이 논문의 주제는 바로 이런 '템빨'이다. 항상 그런 것은 아니지만, 얼마나 좋은 장비를 갖고 실험을 하는지가 남들보다 앞선 위치에서 시작하는 데에 많은 경우 큰 도움을 준다고 생각한다.
시스템 신경과학의 가장 어려운 점 중 하나는, 3차원 구조로 촘촘히 자리 잡고 있는 뇌세포들의 신경 정보 (Neural response/Neural data)를 안정적이며 높은 해상도로 많이 (Large population, high resolution, long temporal duration) 얻는 것이다. 간단한 예로, fMRI 같은 경우 뇌 전체를 볼 수 있지만 각각의 신경 세포들이 어떤 정보를 갖고 있는지, 어떻게 연결되어 있는지 알 수 없다. 반대로 뇌에 electrode -대략 머리카락보다 가는 굵기의 전선이라고 생각하면 된다- 를 심는 경우, electrode 끝 주변의 굉장히 제한된 범위에서 세포 각각의 정확한 spike information을 얻을 수 있다. 그렇기 때문에 어떤 장비를 이용하느냐(or 갖고 있느냐)에 따라 실험의 방향이 크게 좌지우지된다.
Neuropixels은 2017년에 저널 Nature에 발표된 extracellular recording 장비이다. 기존 장비들보다 Recording site 개수가 훨씬 많았고, 한 번에 뇌의 다양한 부위에서의 신경 신호를 측정할 수 있기 때문에 굉장히 혁신적인 기술로 받아들여졌다. 이번 논문은 제목에서도 알 수 있듯이 업그레이드 버전인 Neuropixels 2.0이고, 좀 더 많은 신경 신호를 안정적으로 기록할 수 있다는 점에 중점을 둔 것 같다.
Fig 1. Neuropixels 2.0 and example in-vivo data
- A: Neuropixels v1.0 vs. v2.0 [Smaller size, channel spacing, more shanks]
- B-D: Example raw data, waveforms (6 neurons from 180 channels), and Auto/cross-correlograms
- E: Example spike data from the cortex, hippocampus, thalamus. 768 sites - recording signals - were acquired simultaneously, among a total of 10,240 available physical channels.
- F: Example trial-by-trial raster plot (dorsal striatum; 384 sites). Overall, neurons showed sequential activities.
Fig 2. Stability of Neuropixels 2.0 during chronic recording
- A, B: Spike amplitude and firing rate stability.
- C, D: Firing rate stability comparisons between 6 different labs. In many cases, a time-independent firing rate was observed.
- E, F: Similar to C and D, but for the number of recorded neurons.
Fig 3. Movement noise calibration/compensation
- A, B: Artificial noise generation paradigm under the head-fixed system
- C: Scheme of the motion correction
- D: Comparisons between actual probe movement and estimated probe location (More overlap is better).
- E: Before (middle) and after (right) the motion correction. Now, the traces on the right is similar to the left (motion-corrected and shifted back)
- F-I: Efficacy of motion correction and confirmation (Firing rate, the number of stable units)
Fig 4. Across days recording with the Neuropixels 2.0
- A: Example of drift between two days
- B: Two example neurons responded to visual stimuli
- C: Visual responses (to more than 100 different images) of neurons between two days
- D: Best-matching neural unit index (each neuron had its own index based on "fingerprint" - distinct response to the visual stimuli, and their index between two days were compared)
- E: Same format as (D) for a longer time gap between two sessions. A stable visual stimuli representation by the visual cortex
- F: Summary of stability across days
Fig 5. Increasing recording coverage strategy [**Did not understand perfectly**]
- A: Scheme for combining multiple recording sites
- B: Example data with the strategy (More neurons were recorded with smaller amplitude)
