基于 IntelliCage 的阿尔茨海默病多基因模型认知功能的自动、长期行为检测
2018年8月4日
本文介绍了一种基于 IntelliCage 系统的阿尔茨海默病遗传模型认知评估的协议, 它是一种具有操作性调节的高通量自动化行为监测系统。
这种方法可以帮助回答神经科学领域的关键问题，例如认知缺陷或精神疾病的动物模型。这种技术的主要优点是可以用更少的人力获得各种认知任务的高度可重复的数据。通常，刚接触这种方法的人会很挣扎，因为系统需要许多步骤才能准确工作。
Designer 软件是生成包含关键实验定义的实验文件的地方。实验文件用于运行特定测试，例如 price preference，其中四个角中只有一个在特定时间窗口内无法访问。首先创建动物列表。
定义条件并设置受试者小鼠数量、遗传系数量、动物性别和要使用的笼子数量的参数。然后，在中央工具栏中选择合适的应答器类型，DataMars 或 Trovan。接下来，在 Groups 面板中，分别按 Groups 窗口中的绿色加号或红色叉号按钮来添加或删除实验组。
使用 Cluster 函数通过定义正确、不正确和中性的角和边来平等地作子组。然后是站点变量，包括 Name、Tag、、Group 和 Cluster。通过选择 Export Animals （导出动物） 来保存并粘贴动物列表。
和 Import Animals 在 File （文件） 菜单栏中复制动物列表以进行另一个实验。接下来，在 Setup （设置） 选项卡中使用相应的 ID 号设置所有系统。将 designer 部分中的地址数与实际地址数相对应。
然后，使用以下 Module 和 Option 选项卡在 Intellicage 选项卡中构建实验协议。通过单击 Module 选项卡，在模块空间中设计 Experimental Structures。要添加新模块，请按 Add，将 units 部分中显示的单位拖动到模块空间中。
要制作 Nosepoke 适配模型，请将 Door 单元从 Task 部分、Gate 和 Timer 单元从 Utils 部分拖到模块空间中，并将 Visit 和 Nosepoke 单元从 Events 部分拖到模块空间中。将 Nosepoke 单元在线上的 Any 链接到 Gate 单元中的 In。在 Gate 单元中 Link Out to Close。
在门中链接以在门单元中打开。在 Gate 中链接以在 Timer 单元中激活。在 Timer 单元中链接 Out 以在 Door 单元中关闭。
在 Timer 部分中，将 Period 设置为 5， 000 毫秒。在 Options 选项卡中定义门和笼子的初始状态。将非饮水会话中要关闭的所有门指定为 PP 或 PPR 任务的典型初始状态。
然后，在 Options 选项卡，与 Modules 部分中的链接相对应。定义参数后，单击 Save As 按钮保存实验文件。最后，加载实验文件，按下控制器的 Start 按钮，并监控和可视化系统和鼠标的当前状态。
要植入射频识别应答器，首先要捏住并提起肩胛骨后部周围的皮肤以形成一个口袋。接下来，用 70% 乙醇浸泡注射部位，以尽量减少头发进入皮下空间。然后，将注射针插入与脊柱平行的皮肤中。
皮下弹出微芯片，然后穿过皮肤捏住微芯片，使其保持在肩胛间隙。慢慢拔出针头，并继续捏住该区域几秒钟以提供体内平衡。最后，一旦鼠标完全可以走动，将鼠标放回家笼中。
此处使用的受试者是多个 AD 模型，包括 NLF 、 Mild Model 和 NLGF Severer 模型，以及两个对照组。结果表明，AD 模型在原地偏好反转的表现在年轻人中受到轻度损害。然而，老年受试者的表现显着且逐渐受损。
在执行功能方面，Severer AD 模型在连续反应时间测试的最后阶段缺乏准确性。在 NLGF 小鼠的年轻人和老年受试者中观察到促进强迫症。有趣的是，尽管年轻成人 NLF 小鼠的强迫性有所增加，但在老年时，它变得与野生型小鼠相当。
在尝试此程序时，重要的是要记住每天继续检查系统，特别注意动物在笼子内忍受的状况。在此过程中，可以进行类似金属的药物治疗，以回答其他问题，例如询问治疗策略。开发后，这项技术为神经科学领域的研究人员探索生物合成模型中的行为表型或变异铺平了道路。
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概述
本文描述了使用IntelliCage系统对阿尔茨海默病遗传模型进行认知评估的协议。这个高通量自动行为监测系统允许操作性条件反射并提供可重复的认知任务数据。
关键研究组成部分
科学领域
- 神经科学
- 行为监测
- 认知评估
背景
- 动物模型对于研究认知缺陷至关重要。
- 可以对精神疾病进行建模以了解潜在机制。
- IntelliCage系统为行为研究提供了一种新的方法。
- 数据收集的可重复性是一个显著的优势。
研究目的
- 建立阿尔茨海默病模型认知评估的协议。
- 利用IntelliCage系统进行高效数据收集。
- 促进认知缺陷和精神疾病的研究。
使用的方法
- 实施IntelliCage系统进行行为监测。
- 为特定认知任务创建实验文件。
- 进行价格偏好评估等测试。
- 管理动物列表以保持实验一致性。
主要结果
- 从IntelliCage系统获得的数据具有高度可重复性。
- 该方法在减少人力的同时保持数据完整性。
- 成功实施了各种认知任务。
- 对阿尔茨海默病遗传模型的认知缺陷有了洞察。
结论
- IntelliCage系统是认知评估的有价值工具。
- 它增强了对阿尔茨海默病机制的理解。
- 未来的研究可以从这种自动化方法中受益。
常见问题
Executive Industry Relevance
Automated long-term behavioral phenotyping addresses the challenge of detecting subtle, age-dependent cognitive deficits in Alzheimer's disease models, enabling early target validation and mechanistic de-risking. The IntelliCage system provides reproducible, quantitative readouts of spatial learning and executive function, supporting predictive confidence in preclinical decision-making. This approach reduces variability and manpower burden while enhancing translational continuity from discovery through lead identification.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Scientific Value: Enables interrogation of therapeutic hypotheses by quantifying cognitive decline across genetic Alzheimer's models.
- Operational Value: Supports biological de-risking through longitudinal, high-throughput assessment of place preference reversal and serial reaction time performance.
- Predictive Value: Facilitates portfolio triage by identifying transient versus permanent gene effects on cognitive domains.
Screening & Assay Development
- Scientific Value: Delivers standardized, reproducible behavioral endpoints for compound screening in disease-relevant systems.
- Operational Value: Eliminates daily handling, reducing operator bias and increasing throughput for longitudinal studies.
- Assay Readiness: Generates quantitative data on nosepoke accuracy, compulsivity, and learning curves suitable for hit-to-lead progression.
Translational & Preclinical Research
- Translational Continuity: Connects early cognitive phenotypes to downstream preclinical validation via age-stratified, genetically defined models.
- Mechanistic De-risking: Clarifies pathway-specific contributions to executive function deficits, informing target selection.
- Predictive Confidence: Enables risk-adjusted advancement decisions by tracking progressive impairment in older subjects.
Pipeline & Workflow Integration
The IntelliCage system fits within the discovery continuum from target validation through lead identification, providing mechanistically relevant behavioral data that informs go/no-go criteria.
- Discovery Biology: Supports hypothesis testing by measuring spatial learning and executive function across multiple Alzheimer's models.
- Screening: Delivers assay-ready, reproducible outputs for evaluating compound effects on cognitive performance.
- Analytics: Generates quantitative dependent variables such as nosepoke accuracy, visit frequency, and reversal learning metrics.
- Translational Research: Enables continuity from discovery to preclinical work by modeling age-dependent cognitive decline in genetic systems.
- Enterprise Reuse: Functions as a scalable platform for longitudinal phenotyping across therapeutic areas beyond Alzheimer's.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence in target validation through mechanistically interpretable cognitive endpoints.
- Operational Value: Enhances reproducibility and scalability by automating long-term behavioral monitoring.
- Strategic Value: Improves go/no-go decisions by reducing false positives via objective, longitudinal phenotyping.
- Portfolio Impact: Supports risk-adjusted prioritization by identifying models with progressive, age-dependent cognitive impairment.
Implementation Considerations
- Requires expertise in behavioral neuroscience and operant conditioning paradigms.
- Depends on RFID transponder implantation and IntelliCage hardware infrastructure.
- Necessitates cross-team standardization of animal handling, grouping, and protocol design.
- Involves adaptation considerations when applying to different genetic backgrounds or behavioral endpoints.
- Limited by the need for daily system monitoring to ensure animal welfare and data integrity.
