文献信息

• 标题: Dynamic mapping of network-level LTP in the hippocampus via high-resolution bioelectrical sensing
• 期刊: APL Bioengineering, 2025, 9: 036109
• DOI: 10.1063/5.0258985
• 作者: Shahrukh Khanzada, Xin Hu, Brett Addison Emery, Władysław Sredniawa, Daniel K Wojcik, Gerd Kempermann, Hayder Amin
• 机构: German Center for Neurodegenerative Diseases (DZNE), Dresden, Germany; Nencki Institute, Poland; TU Dresden

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核心科学问题

海马体作为学习和记忆的核心脑区，其突触可塑性（尤其是长时程增强 LTP）是记忆编码的细胞基础。传统电生理技术（膜片钳、场电位记录、传统 MEA）空间分辨率有限，难以在全网络尺度上解析 LTP 动态变化和细胞集群的协同重组。

技术方案

研究团队开发了 EvoNES 平台——基于 CMOS 的高分辨率 4096 微电极阵列（HD-MEA），具备双向刺激-响应功能：

• 靶向刺激 Schaffer 侧支和内侧穿通通路
• 同时在全海马环路（DG-CA3-CA1）上进行芯片上生物电记录
• 首次在实时、全网络尺度上量化 LTP 动态变化

实验数据

海马亚区 LTP 动态映射

• 识别出 CA1-CA3 网络中 4 种不同的波形类别
• 齿状回（DG）中 3 种独特的诱发放电模式
• 生成电压波动变异图，揭示海马亚区间的差异敏感性

高频刺激后效应

• 强直刺激后响应显示更快的诱导速度
• 激活区域扩大，先前静默的细胞集群被激活
• 表明显著的网络重组

衰老模型应用

• 在衰老小鼠中应用 EvoNES，揭示了网络 LTP 的年龄依赖性变化（定量和定性）

创新点

1. 首个全海马环路 LTP 实时量化：4096 电极覆盖 DG-CA3-CA1 完整通路
2. 变异图分析：生成突触增强期间海马亚区间的电压波动差异图谱
3. 网络级视角：从单细胞/局部记录升级到细胞集群互作的介观尺度
4. 衰老研究应用：为年龄相关记忆衰退提供新的电生理分析工具

学术启示

EvoNES 平台为神经退行性疾病（如阿尔茨海默病）的早期电生理标志物检测提供了新工具。其高分辨率、无标记特性使其成为药物筛选和疾病模型研究的理想平台。

设备信息

• 设备: 3Brain CMOS HD-MEA (EvoNES 平台, 4096 电极)
• 应用: 海马体 LTP 动态映射、突触可塑性研究、神经退行性疾病模型

联系人｜李东伟
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