Electrophysiology and gene expression: a multimodal approach to neuronal classification in the motor cortex

The brain is a highly sophisticated organ whose functioning relies on communication between specialized neurons to coordinate a wide range of physiological processes and cognitive functions. Neurons, as fundamental units of brain activity, are defined by a wide number of properties, including molecular profile, morphology, and electrophysiological characteristics. Understanding how these different properties relate to neuronal function and behavior is a major challenge in neuroscience. Recent advances in high-throughput technologies, such as single-cell RNA sequencing and patch-clamp acquisitions, offer opportunities to explore neuronal diversity with unprecedented resolution. Particularly, the development of the Patch-Sequencing method has presented new prospects for a multimodal approach to neuronal investigation. In this context, our study aims to explore the relationship between electrophysiological properties and molecular profiles, with a particular focus on expression data of ion channel-coding genes. We used a collection of 1,328 neurons from the motor cortex of mice, characterized by transcriptomic sequencing, electrophysiological acquisitions, and morphology reconstructions. By analyzing gene expression together with key electrophysiological conditions, we aim to characterize neuronal subtypes at both molecular and functional levels. Using unsupervised machine learning techniques, we identify neuronal transcriptional types (t-type) and electrophysiological types (e-type). Finally, we explore the intricate relationship between ion channel gene expression and the distinct electrophysiological behavior, contributing to a more comprehensive understanding of neuronal diversity. This work sets the basis for a new framework, combining electrophysiology and transcriptomics, to define electrophysiological-transcriptional types (et-types), offering new insights into the molecular mechanisms underlying neural circuits. Additionally, it provides the foundations for a possible more precise model that integrates a broader spectrum of neuron characteristics, which could potentially give insight into the effect of therapeutic strategies for neurological disorders related to ion channel dysfunction.

Il cervello è un organo altamente sofisticato il cui funzionamento si basa sulla comunicazione tra neuroni, specializzati per coordinare un'ampia gamma di processi fisiologici e funzioni cognitive. I neuroni, in quanto unità fondamentali dell'attività cerebrale, sono definiti da un ampio numero di proprietà, tra cui il profilo molecolare, la morfologia e le caratteristiche elettrofisiologiche. Una delle sfide più importanti nelle neuroscienze è capire come queste diverse proprietà si relazionino alla funzionalità neuronale. I recenti progressi nelle tecnologie ad alto rendimento, come il sequenziamento dell'RNA a singola cellula e le acquisizioni in patch-clamp, offrono l'opportunità di esplorare la diversità neuronale con una risoluzione senza precedenti. In particolare, lo sviluppo del metodo di Patch-Sequencing ha presentato nuove prospettive per un approccio multimodale all'indagine neuronale. In questo contesto, il nostro studio si propone di esplorare la relazione tra proprietà elettrofisiologiche e profili molecolari, con particolare attenzione ai dati di espressione dei geni codificanti canali ionici. Abbiamo utilizzato una collezione di 1.328 neuroni della corteccia motoria di topo, caratterizzati da sequenziamento trascrittomico, acquisizioni elettrofisiologiche e ricostruzioni morfologiche. Analizzando l'espressione genica insieme alle condizioni elettrofisiologiche chiave, ci proponiamo di caratterizzare i sottotipi neuronali a livello molecolare e funzionale. Utilizzando tecniche di unsupervised machine learning, andremo ad identificare sia tipi trascrizionali neuronali (t-type) che elettrofisiologici (e-type). Infine, andremo ad esplorare l'intricata relazione che si ha tra l'espressione genica dei canali ionici e il diverso comportamento elettrofisiologico. Contribuendo a una comprensione più completa della diversità neuronale, questo lavoro pone le basi per un nuovo quadro atto a combinare l'elettrofisiologia e la trascrittomica, per definire tipi elettrofisiologico-trascrizionali (et-type), offrendo nuove conoscenze sui meccanismi molecolari alla base dei circuiti neurali. Inoltre, fornisce le basi per lo sviluppo di un possibile modello volto ad integrare un ampio spettro di caratteristiche dei neuroni, che potrebbe potenzialmente fornire indicazioni sull'effetto delle strategie terapeutiche per disturbi neurologici.