Imagerie fonctionnelle en profondeur dans le tissu. A. Image reconstituée de cellules corticales dans le cerveau intact de souris transgéniques exprimant une protéine fluorescente dans une sous-population de neurones corticaux de la couche V. Une projection sur le côté de l’empilement des images permet de visualiser les cellules dans l’axe des z et d’illustrer la capacité d’imager en profondeur dans la matière grise du cortex cérébral (tirée de [16]). B. Graphique de l’intensité en fonction du temps pour un faisceau laser continu (noir) et pour des faisceaux laser pulsés à 100 MHz (bleu), à 10 MHz (vert) et à 250 kHz (rouge). Les faisceaux à 10 MHz et 250 kHz sont engendrés à l’aide d’un amplificateur régénératif. Notons que les quatre faisceaux laser ont la même puissance moyenne (correspondant à la puissance du faisceau continu). C. Imagerie fonctionnelle sur un bouton synaptique. (C1) Schéma de la circuiterie de l’hippocampe chez le rat. Les cellules granulaires (CG) sont situées dans le gyrus denté et envoient leur prolongement axonal dans la région CA3 où ils font synapse au niveau de dendrites proximales des cellules pyramidales. Les boutons synaptiques des CG peuvent être marqués à l’aide d’un indicateur calcique qui servira à rapporter les changements calciques de cette terminaison suite à une stimulation électrique des axones. (C2) Terminaisons en boutons marquées à l’aide de l’indicateur calcique Oregon Green BAPTA1-AM. La terminaison imagée est encadrée en pointillés. (C3) Pour maximiser la résolution temporelle on ne balaye qu’une seule ligne qui passe à travers le bouton. (C4) Les changements de fluorescence sont rapportés sous forme graphique dans le temps. D. Imagerie fonctionnelle d’un large réseau de neurones. (D1) Image en M2P de fluorescence provenant d’un marqueur calcique capturé par un grand nombre de neurones corticaux (plusieurs centaines de neurones peuvent être suivis avec cette méthode). (D2) Exemple de tracés rapportant la fluctuation de fluorescence dans le temps dans deux des neurones du champ en d1. (D3) Ces fluctuations peuvent être comptées à partir d’un seuil de détection donné et (D4) l’activité du réseau peut être reconstituée tel que sur ce raster-plot où chaque ligne représente un neurone (modifié à partir de [31]).