Functional role of the Oc2M cortical area in the processing of multimodal sensory inputs in rats

Tese de mestrado, Neurociências, Universidade de Lisboa, Faculdade de Medicina, 2020Quase todos os organismos dotados de um sistema nervoso são confrontados, diariamente, com uma grande variedade de estímulos sensoriais. A forma como os animais (humanos e não-humanos) interagem com o mundo externo, está dependente da capacidade de integração das várias informações sensoriais em seu redor. Esta integração permite formar uma percepção coesa do ambiente envolta, como também possibilita a extração de informação relevante para tomar decisões comportamentais adequadas. Por outro lado, os sistemas sensoriais não processam informação isoladamente, e o conteúdo multissensorial presente nas nossas memórias episódicas sugere que, de alguma forma, o processamento de estímulos sensoriais está intrinsecamente relacionado com a formação e armazenamento de memórias. O registo electrofisiológico in vivo da atividade neuronal em cérebros de modelos animais oferece a possibilidade de correlacionar a atividade cerebral detectada em específicas regiões do cérebro, com determinados outputs comportamentais. Este tipo experiências levaram à descoberta de células presentes no hipocampo, chamadas de ‘place cells’ (O’Keefe & Dostrovsky, 1971), que se acredita serem responsáveis pela formação de um mapa cognitivo que orienta a navegação no espaço (Keefe, 1976). Estas células podem representar não só a localização atual do animal, assim como localizações anteriores e futuras (Ferbinteanu & Shapiro, 2003; Frank, Brown, & Wilson, 2000). Mais tarde, a descoberta de neurónios com outras propriedades espaciais, tais como as ‘células- grelha’ (grid-cells, Hafting et al., 2005) células ‘head-direction’ (Sargolini et al., 2006) ou as células ‘border’ (Solstad, 2008), contribuíram para um maior entendimento acerca de como o cérebro codifica e organiza informação sensorial à sua volta, na forma de um mapa cognitivo espacial. Contudo, as regiões e os mecanismos subjacentes que levam à formação destes mapas cognitivos, com base na integração de estímulos sensoriais primários, ainda não são conhecidos. Este projeto explora a região anatómica no cérebro do rato, designada como Oc2M, como um possível local de convergência na integração de informação multimodal, crucial para a formação de memórias num contexto sensorial. Estudos anteriores mostraram que a região Oc2M, tradicionalmente considerada como uma região visual secundária, está de facto envolvida no processamento de estímulos visuais e auditivos, assim como na sua localização espacial. Para além disso, estudos recentes do nosso laboratório, revelaram que neurónios em Oc2M recebem projeções de todos os córtices sensoriais primários, alguns córtices sensoriais secundários, alguns núcleos do tálamo, e do hipocampo. Com base na utilização de ferramentas de optogenética para a estimulação in vitro dos inputs sinápticos em Oc2M, verificou-se que os córtices primários visual e auditivo estabelecem sinapses funcionais com a região Oc2M (Quintino & Remondes, 2017 não-publicado). Evidências preliminares do nosso laboratório de registos extracelulares in vivo da região Oc2M, mostraram que esta região responde a estímulos de som e luz, com uma distinta organização temporal (Cardoso & Remondes, 2017, não-publicado). Neste projeto começámos por desenvolver uma tarefa comportamental com o objectivo de captar – in vivo - a dependência funcional entre Oc2M e Hipocampo. Nestas tarefa os animais são colocados num labirinto, e são treinados para associar um determinado estímulo (componente sensorial) com uma específica trajetória (componente de memória). Os resultados comportamentais mostraram que dois, dos seis animais treinados, conseguiram aprender a tarefa. Estes mostraram uma progressão de aprendizagem linear ao longo do tempo, e conseguiram manter de forma consistente uma taxa de acerto acima de ‘chance level’ (probabilidade de acerto atribuída ao acaso) para cada uma das modalidades sensoriais. Estes animais foram depois sujeitos a um período de interrupção de 33 dias, para serem novamente treinados na tarefa, desta vez com a duração da pista sensorial reduzida para metade (500 milissegundos em vez de 1 segundo). Os ratos conseguiram não só reaprender a tarefa com um nível de dificuldade mais acentuado, assim como ambos precisaram de menos sessões para atingir as performances esperadas. Os registos eletrofisiológicos foram obtidos através de um dispositivo chamado ‘hyperdrive’. A ‘hyperdrive’ é uma estrutura com 30 tétrodos movíveis, construída no laboratório, e implantada no cérebro do rato através de uma cirurgia estereotáxica, com os vários tétrodos colocados nas regiões de interesse (neste caso, Oc2M e Hipocampo). Cada tétrodo é composto por quatro canais que registam de forma independente a atividade neuronal da região cerebral onde se encontram inseridos. Desta forma, para além de registarmos os valores correspondentes à voltagem extracelular de determinado local (sinal chamado de ‘local field potential’, LFP), conseguimos também identificar e isolar a atividade proveniente de diversos neurónios representativos do local de interesse, e correlacionar essa atividade com variáveis comportamentais. No presente trabalho apresentamos dados de eletrofisiologia in vivo de 2 ratos implantados, com registo da atividade em Oc2M e Hipocampo, em resposta a estímulos sensoriais num protocolo passivo de estimulação chamado de ‘Stimbox’. Neste paradigma experimental, os animais são colocados numa caixa (50 x 30 x 60 cm) onde são sujeitos a 3 condições diferentes de estimulação sensorial: som, luz, e som + luz em simultâneo. Análises realizadas ao LFP revelaram que, após a apresentação do estímulo, apenas as condições de luz e som + luz provocaram uma resposta evidente em ambas as áreas, Oc2M e Hipocampo. O facto de estas duas condições não terem apresentado respostas estatisticamente significativas entre si, sugere que apenas a estimulação visual foi responsável pelos transientes observados na atividade do LFP. Contudo, a identificação de subpopulações de neurónios em Oc2M, e a posterior análise aos potenciais de ação gerados com base na sua frequência de disparos, revelou a existência de células em Oc2M que respondem de forma distinta aos mesmos estímulos sensoriais. Ademais, as respostas observadas por neurónios em Oc2M em resposta à luz e à luz + som em simultâneo, mostraram-se significativamente diferentes, sugerindo assim um efeito modulatório do som na atividade de Oc2M, quando apresentado em combinação com um estímulo visual. Estes resultados suportam a hipótese de Oc2M como uma área de associação multissensorial, possível homólogo do córtex parietal posterior nos seres humanos. Embora não tenha sido possível realizar, planeamos como futuras experiências o registo simultâneo da atividade neuronal em Oc2M e Hipocampo com ratos a desempenhar a SCTAT. Tal irá ajudar-nos a perceber as computações subjacentes à integração de inputs sensoriais por parte do Oc2M, e como é que essa informação é transferida e utilizada pelo hipocampo numa tarefa de tomada- de-decisão perceptual. Outro objectivo futuro será a supressão seletiva da atividade celular em Oc2M durante sessões da SCTAT, recorrendo a técnicas da engenharia genética tais como chemogenetics (Armbruster et al., 2007) ou optogenética (Boyden et al., 2005). Estas experiências permitir-nos-ia testar, de forma causal, a hipótese de Oc2M como um local de convergência no processamento de informação sensorial relevante.The hippocampal system has long been associated with episodic memory. The discovery of place cells (O’Keefe & Dostrovsky, 1971) and entorhinal grid cells (Hafting et al., 2005) led to a major insight on how the brain encodes and organizes sensory information in the form of a spatial contextual map. However, little is known concerning the mechanisms underlying the integration of primary sensory stimuli in such a way as to convert it into the hippocampal spatial maps. Previous studies and preliminary data from our lab suggest that the cortical region of the rat’s brain Oc2M might play a critical role in the integration of multimodal sensory information in the service of spatial navigation. We established a behavioral task aimed to test the functional inter- dependency between Oc2M and Hippocampus. In the sensory-cue trajectory association task (SCTAT), rats are required to associate a particular sensory stimulus, sound or light, with a specific trajectory on a modified T-maze. Our results showed that 2 out of 6 animals were able to learn the SCTAT, having reached performance levels of above 80% for both sensory modalities. Additionally, after an interruption period of 33 days, we observed that these two rats were not only able to relearn the task with a shortened stimulus duration (500 milliseconds), but they also needed fewer sessions to achieve performances above chance level. An ‘hyperdrive’ array of 30 independently movable tetrodes was built and chronically implanted in the rat’s brain, targeted to Oc2M and Hippocampus. Each tetrode comprises four independent channels that record intra-cerebrally the extracellular electrical potential, which allow us to identify single neurons’ activity and correlate it with behavior. In the current work, we present in-vivo electrophysiological data from two implanted rats, regarding Oc2M and Hippocampus activity, in response to sensory cues in a passive-stimulation protocol called ‘Stimbox’. This protocol is composed by 3 sensory conditions: light stimulation, sound stimulation, and light and sound combined stimulation. Analyses of the local field potential (LFP) activity showed that, after stimulus onset, only light and sound + light conditions elicited a clear response in both Oc2M and Hippocampus. The fact the light and sound + light conditions were not significantly different, suggests that only light itself was responsible for the observed changes in LFP activity. However, we found neuronal ensembles in Oc2M that exhibited significantly different responses, in terms of firing rate, to the same sensory cues. Importantly, Oc2M neurons’ responses to light and sound + light cues were found to be different, thus suggesting a modulatory effect of the sound stimulus once paired with a light cue. Such supports the hypothesis of Oc2M as a multimodal association area, comparable to the human posterior parietal cortex. As future experiments, neuronal recordings of Oc2M and Hippocampus while rats perform the SCTAT would shed light on how Oc2M integrates sensory inputs, and how it conveys information to hippocampus in a perceptual decision- making task. Furthermore, the use of genetic tools to selectively suppress Oc2M’s cellular activity during the SCTAT, such as chemogenetic (Ambruster et al., 2007) or optogenetic (Boyden et al., 2005), would further lead to causally test our long-term hypothesis of Oc2M as a site of convergence to process sensory- relevant information

COMPUTATIONAL MODELING OF MULITSENSORY PROCESSING USING NETWORK OF SPIKING NEURONS

Multisensory processing in the brain underlies a wide variety of perceptual phenomena, but little is known about the underlying mechanisms of how multisensory neurons are generated and how the neurons integrate sensory information from environmental events. This lack of knowledge is due to the difficulty of biological experiments to manipulate and test the characteristics of multisensory processing. By using a computational model of multisensory processing this research seeks to provide insight into the mechanisms of multisensory processing. From a computational perspective, modeling of brain functions involves not only the computational model itself but also the conceptual definition of the brain functions, the analysis of correspondence between the model and the brain, and the generation of new biologically plausible insights and hypotheses. In this research, the multisensory processing is conceptually defined as the effect of multisensory convergence on the generation of multisensory neurons and their integrated response products, i.e., multisensory integration. Thus, the computational model is the implementation of the multisensory convergence and the simulation of the neural processing acting upon the convergence. Next, the most important step in the modeling is analysis of how well the model represents the target, i.e., brain function. It is also related to validation of the model. One of the intuitive and powerful ways of validating the model is to apply methods standard to neuroscience for analyzing the results obtained from the model. In addition, methods such as statistical and graph-theoretical analyses are used to confirm the similarity between the model and the brain. This research takes both approaches to provide analyses from many different perspectives. Finally, the model and its simulations provide insight into multisensory processing, generating plausible hypotheses, which will need to be confirmed by real experimentation