Eine automatisierte T-maze basierte Apparat und Protokoll für die Analyse von Verzögerung und Aufwand-basierte Entscheidungsfindung bei frei beweglichen Nagetieren
2. August 2018
Dieser Artikel stellt eine automatisierte T-maze-Vorrichtung, die wir erfunden, und ein Protokoll basierend auf diesen Apparat zur Analyse der Verzögerung-basierte Entscheidungsfindung und Aufwand-basierte Entscheidungsfindung bei frei beweglichen Nagetieren.
Das traditionelle T-Labyrinth kann verwendet werden, um sowohl verzögerungs- als auch aufwandsbasierte Entscheidungsfindung zu testen. In der aktuellen Arbeit haben wir ein T-Labyrinth-Gerät mit automatisierter Essenslieferung, Türmanagement und Aufzeichnung der Armwahl erfunden. Unser Protokoll kann Forschern bei der Analyse der Entscheidungsfähigkeit von Nagetieren drastisch Zeit und Arbeit sparen.
Dieses Protokoll kann helfen, die Schlüsselfragen in Entscheidungsfeldern zu beantworten, wie z.B. was sind die wichtigsten neuronalen Schaltkreise und Moleküle, die dem Entscheidungsprozess zugrunde liegen, und was sind die neuropathologischen Ursachen, die den Entscheidungsdefiziten bei psychiatrischen Erkrankungen zugrunde liegen? Die Implikation dieses Protokolls erstreckt sich auch auf die Therapie von neuropsychiatrischen Erkrankungen, da viele Patienten Schwierigkeiten oder Defizite bei der Entscheidungsfindung aufweisen. Gewöhnen Sie Mäuse 10 Minuten pro Tag und vollständig fünf Tage lang an das Labyrinth.
Halte alle Labyrinthtüren während der Gewöhnung offen. Verteilen Sie am ersten Tag die Futterpellets im Labyrinth. Platzieren Sie dann die Mäuse in Vierergruppen in der Startbox des T-Labyrinths und lassen Sie die Mäuse das Labyrinth 10 Minuten lang erkunden.
Verteilen Sie die Kugeln an den Tagen zwei und drei entlang der beiden Torarme. Lassen Sie die Mäuse das Labyrinth 10 Minuten lang erkunden. Schließlich, an den Tagen vier und fünf der Gewöhnung, legen Sie die Pellets nur sehr nah an und an die Futterspender an den beiden Zielboxen.
Lassen Sie die Mäuse das Labyrinth 10 Minuten lang erkunden. Beginnen Sie für die Phase des erzwungenen Einstiegs in den Arm mit der Einrichtung der Parameter der Steuerungssoftware. Legen Sie die Dauer auf 900 Sekunden fest.
Legen Sie die Standardstartverzögerungszeit auf drei Sekunden, die Pelletnummer auf eins für LRA und vier für HRA und die Verzögerungszeit auf null Sekunden fest. Registrieren Sie die ID jeder einzelnen Maus in der Software und den Standort der HRA für jede einzelne Maus, entweder auf der linken oder der rechten Seite. Rufen Sie dann das Fenster der Experimentoberfläche auf, platzieren Sie die Maus in der Startbox und starten Sie das Training, indem Sie die Starttaste auf der Fernbedienung drücken.
Beachten Sie, dass bei jedem Versuch nur die Türen, die zu einem Arm führen, geöffnet sind, während die Türen am gegenüberliegenden Arm nicht geöffnet sind und sich die Türen je nach Position des Tieres automatisch öffnen oder schließen. Hier wurde die Maus im ersten Versuch gezwungen, in die linke HRA einzudringen und die vier Pellets zu fressen, und im zweiten Versuch in den rechten Seitenarm einzudringen, um das eine Pellet zu fressen. In dieser Phase lernt die Maus die Position von HRA und LRA.
Stellen Sie die Parameter für die Phase des freien Armeintritts mit der gleichen Methode ein, die in der Phase des erzwungenen Eintritts verwendet wurde. Platzieren Sie die Maus in der Startbox, drücken Sie die Starttaste und lassen Sie die Maus frei einen Arm wählen, entweder HRA oder LRA. Beginnen Sie damit, die Verzögerungszeit der HRA auf fünf Sekunden, 10 Sekunden und 15 Sekunden am ersten, zweiten und dritten Tag festzulegen.
Legen Sie die Phasennummer fest. Stellen Sie alle anderen Parameter auf die gleiche Weise ein wie in der Phase des erzwungenen Armeintritts. Lassen Sie der Maus die freie Wahl eines Arms, entweder HRA oder LRA.
In den beiden hier gezeigten Versuchen wählte die Maus im ersten Versuch die LRA und im zweiten Versuch die HRA. Führen Sie als Nächstes für den aufwandsbasierten Entscheidungsfindungstest die Barriere in die HRA ein. Lassen Sie die Mäuse einen Arm frei wählen, entweder HRA oder LRA.
Hier entschied sich die Maus, die Barriere zu erklimmen, um eine höhere Belohnung zu erhalten. Rufen Sie nach Abschluss des Experiments Daten und Ergebnisse von der Steuerungssoftware ab. Suchen Sie im Datenordner nach allen experimentellen Daten.
Überprüfen Sie abschließend die Elemente im Ergebnisordner, die Dauer, die Versuchsnummer, die HRA-Auswahlnummer, die LRA-Auswahlnummer, den HRA-Auswahlprozentsatz, den LRA-Auswahlprozentsatz, die Gesamtbewegungsdistanz und die Gesamtverbindungszeit unter jeder Tier-ID.Die hier gezeigten Ergebnisse zeigen die Unterschiede zwischen der verzögerungs- und aufwandsbasierten Entscheidungsfähigkeit zwischen medialen habenulären ablierten Mäusen und ihren Wurfgeschwistern und Wildtyp-Kontrollmäusen. Für den verzögerungsbasierten Entscheidungsfindungstest war der Haupteffekt des Genotyps nicht signifikant, wenn die Verzögerungszeit fünf Sekunden betrug. Wenn die Verzögerungszeit jedoch auf 10 Sekunden und 15 Sekunden verlängert wurde, zeigten die medialen habenulären ablierten Mäuse eine signifikante Verringerung des Prozentsatzes der HRA-Besuche im Vergleich zu CT-Mäusen.
Schließlich war im aufwandsbasierten Entscheidungsfindungstest der Prozentsatz der HRA-Besuche bei den medialen habenulären ablierten Mäusen signifikant verringert, wenn eine Barriere in der HRA platziert wurde, unabhängig von der Links/Rechts-Lokalisation der HRA. Beim Versuch dieses Verfahrens ist es wichtig, sich daran zu erinnern, dass bei allen Trainingsverfahren eine Nahrungseinschränkung durchgeführt werden sollte, um die Motivation des Nagetiers zur Ausführung der Aufgabe sicherzustellen. Denken Sie außerdem daran, die winzigen 10-Milligramm-Pellets zu verwenden und Kieselgel in den Futterspendern zu verwenden, um das Pellet trocken zu halten.
Im Anschluss an dieses Verfahren können andere Methoden wie in vivo Elektrodenaufzeichnung, faseroptische Bildgebung, optogenetische Manipulation und Mikrodialyse durchgeführt werden, um zusätzliche Fragen zu beantworten, z. B. die dynamischen Veränderungen der Erregbarkeit bestimmter Zellpopulationen während der Verzögerung und Anstrengungsdiskontierung und die dynamischen Veränderungen von Neuropeptiden, Neurotransmittern und Hormonen während der Entscheidungsfindung. Mit einem Wort: Der aktuelle Aufbau und das von uns entwickelte Protokoll ermöglichen es den Forschern, die Entscheidungsfindung von Nagetieren effizient zu analysieren, und zwar mit vollständiger Automatisierung, Standardisierung und hoher Durchsatzkapazität. Wir glauben, dass unsere Erfindung dazu beitragen kann, den Mechanismus aufzuklären, der der Entscheidungsfindung sowohl bei physiologischen als auch bei pathologischen Zuständen zugrunde liegt.
Überblick
Dieser Artikel stellt ein automatisiertes T-Labyrinth-Gerät vor, das zur Analyse von zeitbasierter und anstrengungsbasierter Entscheidungsfindung bei frei beweglichen Nagetieren entwickelt wurde. Das entwickelte Protokoll kann den für Forscher erforderlichen Zeit- und Arbeitsaufwand bei der Untersuchung von Entscheidungsprozessen erheblich reduzieren.
Wichtige Studienkomponenten
Wissenschaftsbereich
- Neurowissenschaften
- Verhaltensanalyse
- Nagetiermodelle
Hintergrund
- Traditionelle T-Labyrinth-Setups werden zur Beurteilung der Entscheidungsfindung bei Nagetieren verwendet.
- Das neue automatisierte Gerät umfasst Funktionen wie Futterzufuhr und Türmanagement.
- Diese Innovation zielt darauf ab, den Forschungsprozess zu optimieren.
- Das Verständnis der Entscheidungsfindung ist entscheidend für die Behandlung psychiatrischer Störungen.
Zweck der Studie
- Einführung eines neuartigen T-Labyrinth-Geräts zur Untersuchung der Entscheidungsfindung.
- Bereitstellung eines Protokolls, das die Effizienz in Verhaltensexperimenten verbessert.
- Erforschung neuronaler Schaltkreise und Moleküle, die an der Entscheidungsfindung beteiligt sind.
Verwendete Methoden
- Habituierung von Mäusen an das Labyrinth über fünf Tage.
- Zwangs- und freie Arm-Eintrittsphasen zur Beurteilung der Entscheidungsfindung.
- Anstrengungsbasierte Entscheidungsfindungstests mit Barrieren.
- Datenerfassung durch automatisierte Software zur Analyse.
Hauptergebnisse
- Bei Mäusen mit ablatedem medialen Habenula zeigten sich unter Verzögerungsbedingungen reduzierte HRA-Besuche.
- Anstrengungsbasierte Tests zeigten verminderte HRA-Besuche bei Vorhandensein von Barrieren.
- Eine Futterrestriktion war notwendig, um Nagetiere während der Aufgaben zu motivieren.
- Die Ergebnisse unterstützen die Wirksamkeit des Protokolls bei der Untersuchung der Entscheidungsfindung.
Schlussfolgerungen
- Das automatisierte T-Labyrinth ermöglicht eine effiziente Analyse der Entscheidungsfindung bei Nagetieren.
- Dieses Protokoll kann zum Verständnis der Entscheidungsfindung sowohl in gesunden als auch in pathologischen Zuständen beitragen.
- Zukünftige Studien können auf diesem Aufbau aufbauen, um zusätzliche neurobiologische Fragen zu erforschen.
Häufig gestellte Fragen
Executive Industry Relevance
This automated T-maze platform addresses a critical bottleneck in behavioral neuroscience by standardizing delay- and effort-based decision-making assays, reducing variability from manual intervention and enabling high-throughput screening of genetically modified models. The system supports mechanistic de-risking of therapeutic targets involved in neuropsychiatric disorders by providing quantitative, reproducible readouts of reward valuation and cost-benefit integration. Its compatibility with chronic neural recording and modulation techniques positions it as a translational bridge from target validation to preclinical efficacy testing in discovery pipelines focused on cognitive symptom domains.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Scientific Value: Enables interrogation of therapeutic hypotheses by measuring how genetic or pharmacological manipulations affect decision-making under defined cost conditions.
- Operational Value: Automates pellet delivery, door control, and choice tracking, minimizing experimenter bias and increasing assay reproducibility across laboratories.
- Predictive Value: Generates dose-response-like curves for delay or effort discounting, supporting target prioritization based on behavioral sensitivity.
Screening & Assay Development
- Assay Readiness: Produces standardized, quantifiable outputs including HRA choice percentage, latency, and path length, suitable for Z'-factor evaluation in screening campaigns.
- Scalability: Automation allows concurrent testing of multiple subjects, facilitating lead identification efforts in large-scale mutant or compound libraries.
- Reproducibility: Fixed parameters and software-driven execution reduce inter-day and inter-operator variability, enhancing cross-study comparability.
Translational & Preclinical Research
- Disease Relevance: Models core symptomatology of psychiatric disorders characterized by impaired decision-making, such as anhedonia or avolition.
- Translational Continuity: Outputs align with clinical decision-making tasks, enabling reverse translation of findings from rodent to human phenotypes.
- Mechanistic De-risking: Supports causal inference through integration with optogenetics, chemogenetics, or electrophysiology to link neural circuit activity to behavioral output.
Pipeline & Workflow Integration
The apparatus fits within the discovery continuum from early target hypothesis testing through lead optimization, particularly for programs targeting cognitive and motivational deficits in neuropsychiatric indications.
- Discovery Biology: Facilitates pathway clarification by isolating the contribution of specific neural populations (e.g., medial habenula) to cost-benefit computation.
- Screening: Delivers quantitative, binary choice data that enable ranking of compounds or genotypes by their effect on delay or effort tolerance.
- Analytics: Provides temporal and spatial metrics (junction time, moving distance) that enrich behavioral phenotyping beyond simple arm selection.
- Translational Research: Enables preclinical validation of target engagement via correlation of neural manipulation with shifts in decision thresholds.
- Enterprise Reuse: Standardized protocol and data structure allow deployment across multiple discovery sites as a shared behavioral core capability.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence in target validation by reducing noise in decision-making phenotyping.
- Operational Value: Cuts labor-intensive tasks such as manual pellet delivery and door operation, improving throughput and consistency.
- Strategic Value: Supports earlier go/no-go decisions by identifying targets with strong behavioral efficacy signals in disease-relevant systems.
- Portfolio Impact: Enables risk-adjusted advancement by quantifying target modulation effects on motivation and effort expenditure.
Implementation Considerations
- Requires expertise in rodent behavioral neuroscience and familiarity with automated maze control software.
- Dependent on reliable food dispenser mechanics and sensor-based arm entry detection systems.
- Necessitates cross-team agreement on habituation, restriction, and testing protocols to ensure data comparability.
- Adaptation to different rodent strains or ages may require calibration of reward magnitude or effort parameters.
- Practical limitations include sensitivity to environmental stressors and the need for food restriction to maintain task engagement, as noted in the protocol.
Biopharma FAQs
Chapters in this video
0:04
Title
1:05
Animal Habituation to Maze
2:04
Forced Arm and Free Arm Entry
3:46
Delay-based Decision-making Tests and Analysis
5:21
Representative Results: Effect of Medial Habenular Ablation on Delay-based and Effort-based Decision-making
6:17
Conclusion
