マウスの皮質信号と運動制御のためのリアルタイム閉ループフィードバックシステム

本研究では、運動学習から損傷後の回復まで、様々な分野における仮説検証に必要な、実用的な回路や行動への摂動を提供するオープンソースの閉ループ神経フィードバック(CLNF)および閉ループ運動フィードバック(CLMF)システムの実装とその有効性を示す。CLNFでは、GCaMP6sを用いてmmスケールの皮質活動を測定し、関心領域(ROI)内の背側皮質活動の変化に基づき、約63ミリ秒以内に段階的な音声フィードバックを提供する。単一または二重のROIがターゲットとして選択され、雄および雌のマウスで閉ループトレーニングがサポートされた。マウスは数日かけて規則に従ってターゲット皮質ROIの活動を調節して報酬を獲得し、ROI規則の変化に適応した。CLMFでは、約67ミリ秒以内にフィードバックが特定の身体運動の追跡に基づいて行われ、行動が閾値に達したときに報酬が生成された。運動トレーニングにおいて、段階的な音声フィードバックを受けたグループは、4日間のトレーニング内で対照グループよりも有意に優れた成績を示した。さらに、マウスはタスクルールが左前肢から右前肢に変更されても、5日目のパフォーマンス低下後に1日以内に学習することができた。神経データと行動追跡のオフライン分析により、CLNF実験におけるCa2+蛍光値の全体的な分布と、CLMF実験における身体部分の速度値の変化が明らかになった。CLMFパフォーマンスの向上は、タスク潜時と皮質ΔF/F0振幅の減少を伴い、タスクがより馴染むにつれて皮質活動が低下することを示唆している。