Une nouvelle avancée dans le domaine de la neuroinformatique : Rapport d’étude sur l’outil Cadence pour la détection des événements calciques

Introduction

La technologie d’imagerie calcique a révolutionné l’étude des ensembles de neurones, fournissant aux chercheurs un puissant outil pour visualiser et surveiller simultanément l’activité de multiples neurones. L’imagerie calcique utilise des indicateurs fluorescents de calcium qui émettent de la lumière en réponse aux variations des niveaux de calcium intracellulaire, lesquelles sont étroitement liées à l’activité neuronale. En imageant ces variations fluorescentes, les chercheurs peuvent obtenir une vue dynamique en temps réel des ensembles de neurones, permettant ainsi l’étude de circuits et réseaux neuronaux complexes.

Bien que l’imagerie calcique puisse générer des courbes de changement de fluorescence relatif δf/f, les scientifiques qui étudient les ensembles de neurones ont souvent besoin de déduire les événements calciques à partir de ces courbes continues pour créer une représentation raster des événements calciques. À cette fin, ils ont besoin d’un outil capable de déduire ces événements à partir des courbes. Dans cet article, l’équipe de recherche présente un outil open source nommé Cadence, capable de détecter semi-automatiquement les événements calciques à partir des données d’imagerie calcique.

Auteurs de l’article et source

Cet article a été rédigé par Nikolay Aseyev, Anastasia Borodinova, Svetlana Pavlova, Marina Roshchina, Matvey Roshchin, Evgeny Nikitin et Pavel Balaban, tous affiliés à l’Institut des activités nerveuses supérieures et de neurophysiologie de l’Académie des sciences de Russie, à Moscou. Il a été reçu et publié dans le journal Neuroinformatics le 22 juin 2024.

Méthodologie de recherche

Conception expérimentale et méthodes

L’objectif de l’équipe de recherche était de développer et de valider les performances de l’outil Cadence. Le processus comprenait les étapes suivantes :

1. Expériences animales et cultures cellulaires :

   • Culture primaire de neurones : Les expériences ont été réalisées sur des rats Wistar nouveau-nés, impliquant l’extraction de neurones de tout le cortex des nouveau-nés et leur culture.
   • Production et purification virale : Utilisation d’un virus adéno-associé recombinant (AAV2) portant GCamp6s pour infecter les neurones primaires afin d’exprimer le capteur de calcium fluorescent.

2. Expériences d’imagerie calcique :

   • Réalisation d’expériences d’imagerie calcique dans diverses conditions expérimentales, y compris des cultures primaires de neurones de rats, des tranches de cerveau ex vivo, et des neurones hippocampiques de souris in vivo.

3. Développement et test de l’outil Cadence :

   • Cadence a été développé en Python3 avec l’interface utilisateur graphique conçue via le framework Qt6 de PySide6.
   • Détection des événements calciques à partir des courbes δf/f de trois expériences distinctes : cultures primaires de neurones de rat, région hippocampique de souris in vivo et tranches de cerveau de rat.

Résultats expérimentaux

L’outil Cadence a été utilisé pour la détection des événements calciques et comparé à l’algorithme Cascade. Les résultats ont montré :

1. Culture primaire de neurones et imagerie calcique :

   • Imagerie calcique réalisée à l’aide du système d’imagerie à contenu élevé Celena X, les fichiers vidéo MP4 générés ont été analysés.
   • Cadence a montré un avantage dans la détection des événements de faible amplitude par rapport à Cascade.

2. Expérience sur des tranches de cerveau ex vivo :

   • Imagerie réalisée avec un microscope confocal LSM 5 Live, calcul des variations relatives de fluorescence et analyse des événements calciques.
   • Cadence a montré de bonnes performances sur les données expérimentales à faible résolution temporelle.

3. Expérience sur la région hippocampique de souris in vivo :

   • Des souris ont été placées dans un environnement ouvert pour des expériences comportementales et l’imagerie calcique a été enregistrée.
   • Cadence a été efficace pour détecter les événements calciques sur plusieurs canaux, tout en maintenant une bonne précision.

Traitement des données et sortie

L’outil Cadence utilise la fonction signal.argrelextrema du module signals pour détecter les maxima locaux et ajuste la qualité de détection par le biais de paramètres de seuil et de fenêtre sur les courbes δf/f. Les recherches ont montré que Cadence, par rapport à l’algorithme entièrement automatisé Cascade, est capable d’identifier les signaux inutiles dans les canaux de mauvaise qualité, évitant ainsi la détection de faux pics.

Conclusions de la recherche et valeur ajoutée

Les résultats indiquent clairement que Cadence est un outil open source simple, rapide et gratuit, de grande valeur pour l’inférence d’événements dans les expériences d’imagerie calcique. Son algorithme semi-automatique évite efficacement les biais subjectifs et intègre une conception aveugle dans le processus d’analyse pour améliorer la précision des résultats. Cadence s’avère supérieur aux programmes entièrement automatisés, en particulier dans les cas d’événements de faible amplitude ou de canaux sans signal effectif.

Points forts de l’étude

1. Innovations :

   • Développement d’un outil semi-automatisé simple mais efficace pour la détection des événements calciques, performant particulièrement bien pour les événements de faible amplitude.
   • Proposition d’une méthode permettant d’améliorer la qualité de détection en ajustant les seuils dans des données bruitées.

2. Valeur applicative :

   • Cadence offre une méthode rapide et précise pour l’inférence de l’activité électrophysiologique des neurones, avec une interface utilisateur conviviale.
   • Sa nature open source et gratuite lui confère une large applicabilité dans le milieu académique.

Autres informations utiles

L’équipe de recherche a également développé une série de codes pour l’exportation des données Cadence, afin de permettre une analyse plus poussée dans des environnements de neurones avancés (comme Elephant). De plus, les résultats de l’étude ont démontré l’efficacité de Cadence sur des ensembles de données réels, tels que les données d’imagerie des expériences Celena X, Miniscope et LSM 5 Live Confocal Microscope.

Cette recherche, avec sa conception expérimentale détaillée, sa validation et son analyse des résultats, montre que l’outil Cadence a une valeur d’application significative dans le domaine de la neuroinformatique, fournissant un soutien solide pour l’étude des données d’imagerie calcique des neurones.