title: Mapping brain activity in vivo during spatial learning in mice
title: Messung der Gehirnaktivität in vivo während des räumlichen Lernens bei Mäusen
Creators: name: Bedenk, Benedikt Tobias
Publisher: name: Philipps-Universität Marburg
Year: 2014
Subjects: Hippokampus
Calcium
Psychologie
Kernspintomographie
knockout
Kalzium
hippocampus
Magnetresonanztomographie
spatial learning
Lernen
räumliches Lernen
Knockout
magnetic resonance imaging
Läsion
Hippocampus
calcium

description: Beeinträchtigungen in der
      Einspeicherung, dem Abruf und in der Bearbeitung von Sinnes-
      oder Gedächtnisinhalten im Gehirn tragen zu einer Vielzahl
      von Neuro- und Psychopathologien des Menschen bei. Labormäuse
      eignen sich als Modellorganismus zur Erforschung der
      biologischen Grundlagen dieser Gedächtnisprozesse, da deren
      Gehirnfunktionen direkt durch genetische Manipulationen und
      mithilfe verschiedener anderer Methoden beeinflusst werden
      können. Daher ist es wichtig, Lern- und Gedächtnistests zu
      entwickeln, die speziell auf die Spezies Maus zugeschnitten
      sind und die mit denjenigen Tests verglichen werden können,
      die an Menschen angewandt werden. Eine kognitive Fähigkeit,
      die über verschiedene Spezies hinweg besteht, ist die
      räumliche Navigation. Damit verbunden ist das Gedächtnis
      darüber, wie ein spezifischer Ort erreicht werden kann.
      Hierbei unterscheidet man zwei grundlegend unterschiedliche
      Strategien, die räumliche und die sensomotorische Strategie.
      Die räumliche Strategie oder das räumliche Lernen beschreibt
      die Integration verschiedener Umgebungsreize in eine
      kognitive Landkarte, die im Hippokampus (HPC) neuronal
      kodiert wird. Demgegenüber gehört das sensomotorische Lernen
      zum Funktionsbereich des Striatums und beschreibt eine
      serielle Aneinanderkettung von direktionalen Handlungen. Die
      meisten Verhaltenstests, die diese beiden Strategien klar
      voneinander abgrenzen, wurden ursprünglich für Ratten
      konzipiert. Da sich das Verhalten von Mäusen deutlich von
      Ratten unterscheiden kann, ist es notwendig, diese Tests für
      Mäuse weiterzuentwickeln. Ein weiteres Problem stellt die
      Übertragung der strukturellen und funktionellen
      Forschungsergebnisse vom Tier auf den Menschen dar. Die an
      Nagetieren häufig angewandten Messungen im Gehirn entsprechen
      in der Regel nicht den in der Humanforschung angewandten
      Methoden. Mit der Manganverstärkten Magnetresonanztomographie
      (MEMRI) wurde eine Methode beschrieben, die die Übertragung
      von Ergebnissen der Tierforschung auf die Humansituation
      verbessern könnte. Da das applizierte Mangan den Kontrast auf
      MR-Bildern erhöht, ermöglicht MEMRI die volumetrische Analyse
      verschiedener Gerhirnregionen. Desweiteren wird angenommen,
      dass Mangan durch spannungsabhängige Kalziumkanäle des L-Typs
      (LTCCs) in Neurone einströmt und damit als Indikator für
      neuronale Aktivität herangezogen werden kann. Um MEMRI als
      eine funktionelle Methode zu etablieren, muss zunächst
      nachgewiesen werden, dass der Bildkontrast von LTCCs abhängt.
      Anschließend kann die Anwendung von MEMRI nicht nur dazu
      beitragen, die der Navigation zugrundeliegenden Netzwerke im
      Gehirn zu identifizieren, sondern unter Einbeziehung anderer
      Technologien auch kausale Zusammenhänge zu neurobiologischen
      Mechanismen herzustellen. Für diese Arbeit ließen sich
      folgende Ziele ableiten: Zunächst sollte dasWater Cross Maze
      (WCM), ein potentiell geeignetesVerfahren zur Testung
      räumlicher Navigationsstrategien an Mäusen, etabliert werden.
      Anschließend sollte die Rolle des HPC für verschiedene
      Lernprotokolle untersucht werden. Als nächstes sollte der
      Beitrag der primären LTCCs im Gehirn, das heißt Cav1.2 und
      Cav1.3, zur Bildintensität ermittelt werden. Desweiteren
      sollte MEMRI angewendet werden, um lernabhängige
      Gehirnaktivität im WCM abzubilden. Zuletzt sollte der
      Einfluss der LTCCs auf das räumliche Lernen im WCM näher
      untersucht werden. Zunächst konnte ich zeigen, dass das WCM
      insbesondere deswegen für Mäuse geeignet ist, weil es die
      meisten alternativen aber unerwünschten Strategien
      unterbindet, die sich Mäuse häufig im Morris Water Maze zu
      eigen machen. Ferner unterschied der Test klar räumliche von
      sensomotorischen Strategien, die von C57Bl/6N Mäusen beide
      gleichermaßen schnell erlernt wurden. Die Mäuse scheiterten
      hingegen am Umlernen, wenn sie in der zweiten Trainingswoche
      das sensomotorische Protokoll zu durchlaufen hatten,
      unabhängig von der ursprünglich in der ersten Woche erlernten
      Strategie. Dies legt nahe, dass nicht nur das räumliche
      Lernen, sondern auch das Umlernen abhängig vom HPC ist.
      HPC-lädierte Mäuse waren dementsprechend nicht in der Lage,
      die räumliche Strategie zu erlernen. Die Tiere kompensierten
      dies vielmehr mit einer inadäquaten sensomotorischen
      Strategie. Zudem wurde das Umlernen durch die Läsion
      verhindert, wenn mehr als 60% des gesamten HPC zerstört
      wurden. Die genauere Analyse der verschiedenen Subregionen
      des HPC ergab, dass das Restvolumen des linken ventralen HPC
      die Unfähigkeit zum Umlernen am besten wiedergespiegelte. Als
      zweiten Schritt untersuchte ich mithilfe entsprechender
      Knockoutmäuse den Einfluss von Cav1.2 und Cav1.3 auf die
      Bildintensität der MEMRI Aufnahmen. Cav1.2 verringerte den
      manganabhängigen Intensitätsanstieg im gesamten Gehirn um
      mindestens 50%, Während Cav1.3 keinen Einfluss hatte.
      Interessant war auch, dass die lokale beseitigung des Cav1.2
      Kanals zu Kontrastunterschieden in Projektionsarealen, nicht
      jedoch am Ort der Veränderungen führte. Dies gilt es
      besonders bei Projektionsneuronen zu berücksichtigen, deren
      Nervenendigungen weit weg vom eigenen Zellkörper liegen.
      Zusammenfassend weisen diese Befunde auf eine
      spannungsabhängige Verschiebung von Mangan im Gehirn hin, was
      die Anwendung von MEMRI als funktionelle Methode nahelegt. Um
      daher MEMRI zur Abbildung lernabhängiger Hirnaktivität in
      vivo zu verwenden, kombinierte ich das räumliche Training im
      WCM mit Manganinjektionen. Die Analyse der MEMRI Intensitäten
      lieferte einerseits einen Zusammenhang zwischen der
      Akkuratesse und einem angstassoziierten Netzwerk bestehend
      aus der basolateralen Amygdala (BLA) unddemventralen HPC.
      Andererseits war die Latenz mit dem dorsalen HPC korreliert,
      und zwar mit der linken CA3 und der rechten CA1 Region. Dies
      stimmt mit funktionellen Humandaten überein, die eine
      Beziehung zwischen dem linken HPC und sensomotorischen sowie
      dem rechten HPC und räumlichen Strategien beschreiben.
      Insgesamt legen die Zusammenhänge die Integration von
      emotionalen und kognitiven Inhalten während des räumlichen
      Lernens nahe. Abschließend untersuchte ich die Lern- und
      Umlernfähigkeiten von Cav1.2 Knockoutmäusen. Trotz
      reduzierter MEMRI Intensitäten in lernassoziierten
      Gehirnregionen absolvierten die Tiere erfolgreich das
      räumliche sowie das sensomotorische Training und waren
      ebenfalls in der Lage umzulernen. Allerdings zeigten die
      Tiere eine signifikante Verzögerung beim räumlichen Lernen,
      was möglicherweise auf Beeinträchtigungen der späten
      Langzeitpotenzierung (LTP) in der CA1 Region zurückzuführen
      ist. Das im Rahmen der Dissertation etablierte WCM ist also
      in höchstem Maße für die Arbeit mit Mäusen geeignet und es
      ermöglicht eine klare Unterscheidung verschiedener
      Navigationsstrategien. Weiterhin benötigen Mäuse genauso wie
      Ratten einen intakten HPC für das räumliche Lernen und
      mindestens 40% des gesamten Hippokampusvolumens ist
      notwendig, um erfolgreich umzulernen. Da hier erstmalig
      gezeigt wurde, dass der Bildkontrast von MEMRI in einem hohen
      Maßvon Cav1.2 abhängt, habe ich MEMRI eingesetzt,umdie
      Hirnaktivität in Mäusen wärend des Lernens zu bestimmen. Ich
      konnte erstmals in vivo Hirnregionen u.a. im HPC
      identifizieren, die mit räumlichen Lernparametern
      imWCMkorrelieren. Die Ergebnisse ähneln zudem humanenMRDaten,
      die zeigen, dass sensomotorisches und räumliches Lernen
      parallel in den verschieden Hemisphären des HPC verarbeitet
      werden. Zuletzt ist Cav1.2 am räumlichen Lernen beteiligt,
      jedoch nicht notwendig. Die Beseitigung der Cav1.2 Kanäle zu
      einem späteren Entwicklungsstadium der Maus könnte zukünftig
      helfen, deren Rolle bei Lern-und Gedächtnisfunktionen weiter
      zu erforschen.
description: Deficits in the encoding, retrieval
      and manipulation of sensory or memory information in the
      brain contribute to a number of neuro- and psychopathologies
      in humans. To better understand the underlying principles of
      memory processes, efforts still have to rely on animal
      research. The laboratory mouse as a model organism provides
      many advantages to study the underlying mechanisms as one can
      directly interfere with brain functions via a number of tools
      including genetic manipulation. For this reason, it is very
      important to have memory tasks that match human memory
      testings and suits the characteristics of mice. One cognitive
      capability that is highly preserved across species is spatial
      learning, what enables the daily required relocation of
      certain positions in space. Mice and men have developed two
      different strategies to do so, which rely on different types
      of reference information. During place learning,
      environmental cues are adopted and incorporated into a
      cognitive map. In contrast, response learning is based on
      directed movements along a specific route. Place and response
      learning can also be dissected in terms of their biological
      substrate. While place learning requires the hippocampus
      (HPC), response learning depends on the striatum. Most
      behavioral tests, that can clearly distinguish between the
      two strategies were originally designed for rats. Since the
      behavior of mice and rats can be considerably different, it
      is necessary to adapt these tasks to the requirements of
      mice. In order to improve then the translation of structural
      and functional results from rodents to humans, methods must
      be applied that match the coarse in vivo imaging typically
      used in humans. Manganese-enhanced magnetic resonance imaging
      (MEMRI) may therefore be useful, as it provides
      three-dimensional maps of the living mouse brain. Since
      manganese increases the brain contrast in magnetic resonance
      (MR) images, MEMRI is regularly applied to depict the volume
      of specific brain structures in vivo. A second feature of
      manganese is, that it enters neurons through L-type
      voltage-dependent calcium channels (LTCCs) and therefore
      might be an indicator for neuronal action. However, ithas
      never been shown that LTCCs directly regulate the MEMRI
      contrast in vivo, which would be essential to establish it as
      a functional tool in order to measure brain activity in the
      living mouse brain. The application of MEMRI to cognitive
      tasks might then be helpful to identify underlying brain
      circuits and in combination with other techniques also
      essentially involved neurobiological mechanisms. Finally, it
      may also increase the comparability of human and rodent
      research. Therefore, I wanted to establish the water cross
      maze (WCM) as a suitable tool to study different learning
      strategies in mice and relate them to HPC functioning. Next,
      I aimed to dissect the influence of LTCCs on MEMRI contrast
      (specifically Cav1.2 and Cav1.3 as the two major LTCCs in the
      brain) in order to justify a functional application of MEMRI.
      At last, MEMRI should be implemented to depict learning
      processes in the WCM before I wanted to interfere with LTCC
      functioning to further explore their role in spatial
      learning. I had been able to demonstrate that theWCMwas
      particularly suitable for mice because it prevented most
      unwanted strategies that mice often adopt during the Morris
      water maze task. Further the test clearly dissected response
      from place strategies, which were both successfully acquired
      by C57Bl/6N mice. However, mice failed to relearn under
      response training independent of the original navigation
      strategy that was adopted within the week before. These
      results suggested, that not only place learning but also
      relearning is predicated on the HPC. Accordingly,
      HPC-lesioned mice were unable to acquire a place strategy,
      however, they adopted a response strategy instead. Further,
      relearning was blocked by the lesion, if less than 40% of the
      entire HPC remained. The inability to relearn was best
      reflected in the residual volume of the left ventral HPC.
      Second, I investigated the contribution of Cav1.2 and Cav1.3
      on MEMRI contrast with the help of corresponding knockout
      mice. I was able to demonstrate that the Cav1.2 knockout
      affected at least 50% of the manganese-dependent contrast
      increase seen in MR images, whereas Cav1.3 knockouts caused
      no significant alterations. In addition, a locally defined
      knockout of Cav1.2 induced contrast differences in a
      projection region far away from the knockout side suggesting
      a bias in contrast differences away from the soma towards the
      axon terminals. Overall, this indicated a voltage-dependent
      manganese displacement in the brain and therefore suggested
      the functional application of MEMRI. For this reason, I
      combined place training in the WCM with manganese injections
      to map brain activity in vivo. On the one hand, the accuracy
      score was related to a fear associated network comprising the
      basolateral amygdala (BLA) and ventral HPC. On the other
      hand, the latency correlated with the dorsal HPC,
      specifically the left CA3 and the right CA1 region. First,
      this was in line with functional magnetic resonance imaging
      (fMRI) results obtained in humans, where the left HPC
      indicated response navigation and the right place memory
      formation. Second, the associations indicate the integration
      of emotional information into cognitive processing. At last,
      learning and relearning capabilities of Cav1.2 knockout mice
      were explored. Despite reduced MEMRI intensities in learning
      associated regions, knockout mice successfully acquire place
      and response memories and were also capable to revert the
      place memory afterwards. However, animals exhibited a
      significant retardation during place learning ,which can be
      attributed to impairments of late long-term potentiation
      (LTP) in the CA1 region of the HPC. Overall, the WCM suits
      the characteristics of mice and allows the distinction of
      different learning strategies. Further, mice similar to rats
      require an intact HPC to use place strategies in the WCM and
      at least 40% of the total HPC volume is necessary to
      accomplish relearning. Since I could demonstrate for the
      first time that MEMRI contrast largely depends on Cav1.2,
      MEMRI was employed to map brain activity in freely moving
      mice. I could identify brain regions most in the HPC that
      correlate with place learning parameters in the WCM for the
      first time in vivo. These results further match findings in
      humans, where place and response learning occur in parallel
      during place navigation in the left and right HPC,
      respectively. In addition, they suggest the integration of
      emotional information into cognitive precessing. At last,
      Cav1.2 is involved but not essential for place learning in
      the WCM. Future investigations with temporary knockouts might
      be useful to further elaborate the role of Cav1.2 in learning
      and memory functions.