经分层分离的小动脉网络介导的模态特异性神经血管耦合

《SCIENCE》：Modality-specific neurovascular coupling via layer-segregated arteriole networks

　　

编辑摘要

神经血管耦合（NVC）是神经元活动调节脑血管血流的机制，是包括功能性磁共振成像（fMRI）在内的脑成像方法的基础。人们曾认为不同的感觉刺激对流量的影响相同，但 Malescot 等利用光遗传学结合成像方法表明，尽管触觉和疼痛两种刺激引发的净神经元活动相似，但神经血管耦合和脑氧合情况却大不相同（参见 Rakymzhan 和 Lewis 的观点）。这一效应被发现与穿支小动脉的扩张有关。这些结果可能对评估 fMRI 及其他脑成像数据具有重要影响。—Mattia Maroso

结构化摘要

引言

大脑通过一个被称为神经血管耦合的过程，持续调整血流以响应神经元活动的升高。这些血管反应构成了广泛使用的脑成像方法（如功能性磁共振成像，fMRI）的基础，该方法通过局部血氧、流量、流速或体积的变化来推断神经元活动。尽管通常认为神经血管信号能一致地反映神经元活动，但不同的感觉体验会招募皮层不同层的不同神经回路。这些差异如何塑造大脑内的血流调节仍然知之甚少。

原理

我们假设神经血管耦合不仅取决于神经元活动的量，还取决于输入的类型以及活动如何分布在皮层层面上。为了验证这一想法，我们比较了小鼠对多种神经输入形式的皮层反应，包括轻柔触摸、光遗传学伤害性感受器激活、自发活动以及运动 - 感觉反馈信号。利用宽场光学成像和深部双光子显微镜，我们测量了皮层深度和空间尺度上的神经元活动和血管动力学。我们进一步将这些实验与计算机模拟相结合，以检查小动脉拓扑结构如何塑造血流动力学。

结果

触摸和伤害性感受器刺激在整个皮层深度上产生了截然不同的血流反应。尽管第 2 至 5 层的整体神经元活动在模态之间大致相似，但在浅表层皮层第 2 和第 3 层（2/3 层），疼痛诱发的血流反应减少了 50% 以上。与此差异一致，与疼痛相比，触摸产生了更大的脱氧血红蛋白（HbR）减少——表明血氧含量更高——以及更明显的刺激后低灌注（收缩）。相比之下，深部第 6 层的血流反应在触摸和疼痛时相似。这些效应的产生是因为不同形式的神经元活动选择性地招募了不同类别的穿支小动脉。深部小动脉及其近端分支在所有类型的活动中都会扩张，而浅表小动脉仅在浅表层皮层活动（特别是在第 1 层）充分参与的情况下才会扩张——例如，在触摸期间，第 1 层神经毡的 Ca²⁺ 反应比伤害性刺激时大约 50%。仅基于实验测量到的血管直径变化进行的计算机模拟，准确地重现了体内观察到的特定层灌注模式。

结论

我们的发现揭示神经血管耦合是依赖于模态的，并受到血管架构的强烈塑造。不同的小动脉网络采样不同皮层层的神经元活动，并在皮层深度上产生不同的血流空间模式。因此，相似水平的整体神经元活动可以根据活动的空间分布方式产生截然不同的局部血流反应。总体而言，我们的发现表明皮层血流模式源于层状神经元回路与血管网络组织之间的相互作用。

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不同的血管网络产生特定模态的血流动力学反应。

不同形式的神经元活动选择性地招募浅表和深部小动脉网络，产生不同的层状血流分布。触摸和运动 - 感觉反馈强烈参与浅表和深部血管网络，而疼痛和自发活动优先招募深部小动脉网络，导致与触摸相比，疼痛期间的浅表血流反应减少且刺激后低灌注较小。NVC，神经血管耦合。CBF，脑血流量。

摘要

大脑的血管系统通过神经血管耦合动态调节能量供应。在本研究中，我们表明在小鼠中，神经血管耦合是依赖于模态的：不同的感觉输入招募特定类型的小动脉，产生不同的层状血流模式。利用多尺度光学成像，我们比较了神经元和血管对触摸、伤害性感受、运动 - 感觉反馈和自发活动的反应。浅表小动脉扩张随着浅表层活动的增加而出现，而深部小动脉在各种输入条件下广泛整合信号。小动脉类型特定的扩张使局部神经元活动的幅度与毛细血管血流反应脱耦，血流模式由血管拓扑结构塑造并在计算机模拟中重现。总之，这些发现揭示了层状回路活动与血管网络架构之间的相互作用如何动态塑造整个皮层的血流输送空间轮廓。