[发明专利]一种前庭神经权重信息编码神经元的筛选方法

说明书

本发明提供了一种前庭神经权重信息编码神经元的筛选方法，其特征在于：使用单神经元记录技术捕获某前庭神经元群落在静息状态下的神经电生理信息；计算该前庭神经群落内每个神经元的归一化变异系数；通过半对数图对该前庭神经群落进行分析，绘制该前庭神经元群落在归一化变异系数分布范围内的数量累积峰；计算数量累积峰的峰顶区间，将归一化变异系数落入神经元数量累积峰峰顶区间内的前庭神经元挑选出，即为该前庭神经群落内编码权重信息的神经元。本发明从特殊的视角量化锁定神经群落内编码权重信息的神经元，为神经通路内群体信息集传递研究奠定基础，也为前庭神经群落精准调控策略的优化改进提供依据。

技术领域

本发明涉及一种特定神经元的筛选方法，用于提取前庭神经群落内编码权重信息的神经元，进而为神经通路内群体信息集传递研究奠定基础，也为仿生器官——人工前庭的神经群落精准调控策略的优化改进提供依据。

背景技术

双侧前庭功能病(bilateral vestibulopathy,BVP)为前庭神经系统常见疾病之一，指由各种病因所导致的前庭神经系统活性减弱或者功能丧失。既往研究显示，BVP的发病率约为4～7％，可导致多种机体功能障碍，严重影响患者的生活、工作、社交以及精神健康，直接或间接地增加了个人及社会的经济负担(13019美元/人/年)。然而目前在国内外，对BVP尚无有效的治疗方法。

随着科技的发展，基于神经调控技术的人工前庭(vestibular prothesis)的出现为有效治疗BVP带来了希望。人工前庭是一种可将头部运动信息转化为前庭神经信号的精密电子设备，类似于人工耳蜗，主体包括运动传感器、信息处理模块、电源及电刺激器、生物电极组等。

世界上第一个多通道人工前庭假体(multi-channel vestibular prosthesis,MVP)由美国约翰霍普金斯大学医学院的Della Santina团队率先设计开发，经过不断优化改进，目前已经研发出大小为12×20×2mm、功耗为30mV的第三代人工前庭假体(MVP3)，并成功通过FDA批准，进入人体植入临床试验阶段。尽管MVP已经进入人体植入的临床试验阶段，但在实际应用中仍存在诸多缺陷，例如前庭功能重建精准度不足，非线性感知区间内MVP神经调控策略的不精准构建，不精准的前庭神经群落调控，MVP尚缺少线性运动感知和耳石神经元调控功能，MVP仍具有微型化及低功耗升级空间等。而在这些问题之中，最为重要的，也是最难解决的是前庭神经群落的精准有效调控。

前庭传入神经纤维聚集于壶腹嵴和囊斑基底形成神经群落(前庭神经各分支)；以神经群落为单位，感知同一运动刺激时，群落内每个神经元依据自身特性(感知增益和响应延迟)不同而编码不同的感知信息(Yu X,et al,J Neurophysiol,2014)，这些不同步不同频的信息组成了庞杂的感知信息集(information set)并向上游神经元和大脑传递；然而值得注意的是，大脑却从未因为前庭神经元(下游神经元)信息输入的庞杂而失去对头部运动和空间方位的精准感知和重建，因此前庭神经群落在向上游神经元或大脑传递信息集时存在特殊的信息处理机制；遗憾的是，目前为止神经元群落(群体)感知信息集传递方式仍不清楚；此外由于科技发展及电极制造水平的局限，目前尚无法实现在同一神经群落内对不同神经元实施个体化调控(Chiang B,et al,IEEE Trans Neural Syst Rehabil Eng,2012；Phillips C,et al,Hear Res,2015)，MVP对壶腹嵴和囊斑处神经群落的激活总是同步且同频的，与生理性激活完全不同；这显然违背了生理状态下神经信息传递原理，导致MVP不精准的神经元群落调控。