Name: La investigación de los procesos de aprendizaje de habilidades motoras con una robótica Manipulandum (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2017-02-12T15:00:00.000+00:00
Duration: 7 min 52 s
Description: Aprende a entrenar ratas en tareas de alcance automatizado usando un manipulandum robótico para estudiar procesos de aprendizaje motor y recuperación funcional tras daño cerebral.

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Esta investigación fue apoyada por la Fundación Nacional de Ciencia de Suiza, la Fundación David y Betty Koetser para la Investigación del Cerebro y la Fundación ETH.

Los experimentos presentados aquí fueron aprobados por la Oficina veterinaria del Cantón de Zurich, Suiza, y se llevaron a cabo según las normas nacionales e institucionales. 1. Las condiciones de alimentación NOTA: Todas las sesiones de entrenamiento se realizan bajo un protocolo de alimentación programada. <ol><li> Alimentar a las ratas 50 g / kg de pienso estándar una vez al día, una vez finalizada la formación. Esta cantidad de comida es suficiente para evitar la pérdida de peso importante (peso corporal es&gt; 90% de peso de alimentación de libre), pero lo suficientemente pequeño para asegurar acondicionado de comportamiento reproducible. Pesar las ratas diariamente para garantizar su peso corporal se mantiene estable. NOTA: durante la noche adicional (10-12 h) la privación de alimentos puede ser útil antes de la primera sesión de recompensa-toque (paso 2.3). </li></ol> 2. Procedimiento de formación de un Grupo de Reach-y-pull <ol><li> Preparación: Dejar que las ratas que se habitúan a sus nuevas jaulas durante al LEAst una semana después de su llegada a las instalaciones de animales. Manejar las ratas regularmente durante este tiempo y dar gránulos de precisión sin polvo en la jaula de alojamiento para habituar a las ratas a la nueva comida. Estos gránulos se pueden utilizar como recompensas durante todo el protocolo de entrenamiento. </li><li> La habituación: Coloca las ratas en la jaula de prueba durante 30-45 min y proporcionar 30-50 pellets en el recipiente de alimentación, mezclado con comida en polvo. Abrir y cerrar la ventana de la jaula y usar el despachador de pellets vez en cuando para habituar a las ratas a su sonido. <ol><li> Repita este durante 2-3 días. </li></ol></li><li> Recompensar al tacto: Capacitar a las ratas a tocar el mango esférica a través de la ventana de la jaula y para luego pasar al lado opuesto de la jaula para recuperar un premio de comida. <ol><li> Ajustar la configuración de software para que el mango se encuentra justo fuera de la ventana de jaula de prueba al comienzo de cada ensayo y alinear el mango con el centro de la ventana de la jaula. Cuando las pruebas tienen éxito, es decir, &lt;/ Em&gt;, tan pronto como un ligero toque en el mango (0,25 mm de desplazamiento en cualquier dirección) se ha detectado, suena un tono y una recompensa se dispensa. Clasificar los ensayos como fallida cuando no hay contacto se ha detectado durante 180 s después se abre la ventana. </li><li> Ponga la rata en la jaula de entrenamiento. Pedirá a la rata para llegar por dejar que se agarra a un sedimento se mantenía cerca de la manija. Dirigir la atención de la rata a la taza del mango y la comida con un toque en la jaula. </li><li> Deja de preguntar cuando la rata alcanza de forma independiente a través de la ventana de la jaula y recupera la bola de comida. </li><li> Continúe hasta que se hayan completado 100 ensayos (toques) o hasta 60 minutos han pasado, lo que ocurra primero. </li><li> Continuar la formación de 3-4 días y comenzar la siguiente etapa de formación (paso 2.4) cuando las ratas alcanzar 100 ensayos dentro de 30 min en 2 días consecutivos. NOTA: No sobre-entrenar a este paso. El objetivo de la recompensa toque es lograr la interacción fiable entre la rata y el robot, por lo que este comportamiento puede ser en forma dela formación posterior. </li></ol></li><li> Tirón libre (FP): Capacitar a las ratas para extender la mano y tirar de la manija del robot. <ol><li> Ajustar la configuración de software para que el mango está situado a 18 mm desde la ventana al inicio de cada ensayo, y debe ser lesionado durante al menos 10 mm sin interrupción durante una prueba exitosa. No hay restricciones laterales en el movimiento de tracción en esta etapa. <ol><li> Clasificar a un juicio como fallida cuando el mango no se ha movido durante 180 s después de que se abre la ventana, cuando el mango se mueve fuera del área de trabajo alcanzable (más de 12 mm desde la línea media), o cuando la rata se ha retirado a menos de 10 mm dentro de 5 s después del primer contacto se ha detectado. </li></ol></li><li> Tomar nota del número de veces que se usa la pata izquierda y derecha durante los primeros 20 ensayos de la primera sesión de FP. La pata que se utiliza en al menos 80% de los ensayos es considerada la pata preferido. NOTA: La preferencia de la pata puede estar ya claro en recompensa-TOUCH sesiones. </li><li> Mueva el mango lateralmente hasta que esté alineado con el borde de la ventana para facilitar tirando con la pata preferida (es decir, mover el robot 5 mm hacia el lado izquierdo de la ventana para las ratas diestros y vice-versa). NOTA: Coloque el mango en esta posición exacta misma respecto a la jaula para todas las siguientes sesiones de entrenamiento para esta rata. Asegurar la colocación exacta por las marcas en la pared de la jaula y en el robot. </li><li> Ponga la rata en la jaula de la formación y del tren hasta que se completen los ensayos 100 o hasta 60 minutos han pasado, lo que ocurra primero. NOTA: Si la rata no llega lo suficientemente lejos, se pedirá por dejar que se agarra a un sedimento se mantenía cerca de la manija. Las ratas pueden dejar de intentar tirar después de repetidos intentos fallidos. Toque en la jaula, dejar que ellos agarran los pellets mantenidas con un par de pinzas o dispensar una pastilla para restaurar su motivación. </li><li> Para los experimentos que sólo afecten a la formación FP, seguir entrenando como se describe en 2.4. NOTE: Por lo general, se necesitan 1-2 sesiones de PF para ayudar a la transición de contacto recompensa a la formación SP (Straight Pull). El objetivo de estas sesiones de PF es habituar a las ratas para alcanzar, agarrar y tirar de la palanca, en lugar de sólo tocarlo. Al igual que con entrenamiento de la recompensa al tacto, es importante no sobre-tren si el objetivo es hacer la transición a una siguiente etapa de formación. </li></ol></li><li> Tirón recto (SP): entrenar a las ratas para tirar de la palanca sin desviarse más de 2 mm de la línea media. NOTA: La línea media se define en relación a la posición inicial del robot, no para el punto medio de la ventana de jaula. Por lo tanto, un intento de tirar terminando en el punto medio de la ventana de jaula dará lugar a una trayectoria de tracción que se desvía más de 2 mm de la línea media. <ol><li> Ajustar la configuración de software, de modo que sólo los ensayos en los que el movimiento de tracción no se desvía más de 2 mm de la línea media de cada lado son recompensados ​​por un tono y un pellet. Mantenga todos los otros parámetros como se describe en el paso 2.4. </li><li> Ponga la rata en la jaula de la formación y del tren hasta que se completen los ensayos 100 o hasta 60 minutos han pasado, lo que ocurra primero. NOTA: Las ratas pueden llegar a ser extremadamente agitado y dejar de tratar de tirar después de repetidos intentos fallidos. Toque en la jaula para redirigir su atención a la tarea de llegar, dejar que ellos agarran los pellets mantenidas con un par de pinzas o dispensar una pastilla para restaurar su motivación. </li><li> Continuar la formación hasta que las ratas alcanzan un rendimiento meseta, o adaptar el período de formación de acuerdo con el objetivo de un experimento. </li></ol></li></ol>

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<li>Alaverdashvili, M., Whishaw, I. Q. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Compensation+aids+skilled+reaching+in+aging+and+in+recovery+from+forelimb+motor+cortex+stroke+in+the+rat%5BTitle%5D)+AND+%22Neurosci%22%5BJournal%5D)">Compensation aids skilled reaching in aging and in recovery from forelimb motor cortex stroke in the rat.</a> Neurosci. 167 (1), 21-30 (2010).</li>
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<li>Harms, K. J., Rioult-Pedotti, M. S., Carter, D. R., Dunaevsky, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Transient+Spine+Expansion+and+Learning-Induced+Plasticity+in+Layer+1+Primary+Motor+Cortex%5BTitle%5D)+AND+%22J+Neurosci%22%5BJournal%5D)">Transient Spine Expansion and Learning-Induced Plasticity in Layer 1 Primary Motor Cortex.</a> J Neurosci. 28 (22), 5686-5690 (2008).</li>
<li>Metz, G. A., Whishaw, I. Q. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Skilled+reaching+an+action+pattern%3A+stability+in+rat+%28Rattus+norvegicus%29+grasping+movements+as+a+function+of+changing+food+pellet+size%5BTitle%5D)+AND+%22Behav+Brain+Res%22%5BJournal%5D)">Skilled reaching an action pattern: stability in rat (Rattus norvegicus) grasping movements as a function of changing food pellet size.</a> Behav Brain Res. 116 (2), 111-122 (2000).</li>
</ol>

Los autores no tienen nada que revelar

Tareas que alcanzan cualificados son comúnmente utilizados para estudiar la adquisición de habilidades motoras, así como el deterioro de la función motora en condiciones patológicas 6. análisis fiable y sin ambigüedades de alcanzar comportamiento es esencial para el estudio de los mecanismos celulares subyacentes adquisición de habilidades motoras, así como procesos neurofisiológicos involucrados en la pérdida y la posterior recuperación de la función en modelos animales de enfermedad neurológica...

tareas motoras son ampliamente utilizados para evaluar los cambios de comportamiento y neuronales relacionados con el aprendizaje motor o a alteraciones en la función motora en modelos animales neurológicos o farmacológicos. la función motora fina puede ser difícil de cuantificar en roedores, sin embargo. Las tareas que requieren destreza manual, como la manipulación de los cereales 1, 2 pastas, o semillas de girasol 3 son sensibles y no requieren una amplia formación del animal. Su principal inconveniente es que estas tareas dan resultados cualitativos y sobre todo pueden ser difíciles de conseguir sin ambigüedades. Tareas que alcanzan cualificados, tales como las variaciones de la sola pastilla alcanzar tarea son más fáciles de cuantificar 4, 5. Sin embargo, los factores cinemáticos que subyacen a la ejecución con éxito de estas tareas sólo se pueden inferir de forma limitada y requieren mucha mano de obra fotograma a fotograma de vídeo de unanálisis. dispositivos robóticos han ganado popularidad como medio de cuantificar aspectos de la función de la extremidad anterior y las habilidades motoras. Varias tareas de alcance automatizado están disponibles. La mayoría se centra en un solo aspecto de un movimiento de la extremidad anterior, tal como tirando de un mango a lo largo de una guía lineal 6, 7, simples movimientos de las extremidades distales 8, o pronación y supinación de la pata 9. Aunque estos dispositivos son prometedores para el análisis de la función motora en, que sólo reflejan las acciones motoras complejas ejecutadas durante sola pastilla de llegar a un número limitado de extender. A continuación, se demuestra el uso de un dispositivo de tres grados de libertad robótico, ETH Pattus, desarrollado para la formación y evaluación de diversas tareas motoras en ratas 10, 11. Se registra plana y el movimiento de rotación de los movimientos de las extremidades anteriores en ratas alcance, agarre, ytirando de las tareas llevadas a cabo en el plano horizontal. Las ratas interactúan con el robot a través de un mango esférico 6 mm de diámetro que se puede alcanzar a través de una ventana en la jaula de prueba (anchura: 15 cm, longitud: 40 cm, altura: 45 cm) y se movió en el plano horizontal (empujar y tirar movimientos) y los movimientos de pronación-supinación (giradas). De este modo, se permite a la rata para llevar a cabo los movimientos que se aproximan a los ejecutados durante las tareas de pellets llegar individuales convencionales. La ventana es de 10 mm de ancho y situado a 50 mm por encima del suelo de la jaula. El mango se encuentra 55 mm por encima del suelo. A bloques de la puerta corredera de acceso al asa entre llegar a los ensayos y se abre cuando el robot alcanza su posición inicial y se cierra después de que se complete un ensayo. Después de un movimiento ejecutado correctamente, las ratas reciben una recompensa de comida en el lado opuesto de la jaula de prueba. El robot es controlado a través del software y los registros de salida de 3 codificadores rotatorios a 1000 Hz, lo que resulta en información acerca de la posición o,f el mango en el plano horizontal, así como su ángulo de rotación (para más detalles, véase la referencia 11). Las condiciones requeridas para la ejecución de la tarea con éxito se definen en el software antes de cada sesión de entrenamiento (por ejemplo, mínimo requerido tirando distancia y desviación máxima de la línea media en una tarea de alcance-y-pull). Una posición de referencia estandarizada inicial de la manija se registra con un soporte fijo en el inicio de cada sesión de entrenamiento. Esta referencia se utiliza para todos los ensayos dentro de una sesión, asegurando una posición de inicio constante de la manija para cada ensayo. Posicionamiento constante de la empuñadura con relación a la ventana de la jaula está asegurada por la alineación de las marcas en la jaula y robot (Figura 1). Las grabaciones de vídeo de los movimientos de extensión se registran utilizando una pequeña cámara de alta velocidad (120 frames / s, 640 x 480 de resolución). Una pequeña pantalla en vista de la cámara muestra el número de identificación de la rata, la sesión de entrenamiento,Número de prueba y el resultado del ensayo (éxito o fracaso). Estos vídeos se utilizan para verificar los resultados registrados y para evaluar los efectos de llegar a los movimientos que preceden al tocar, tirar o giro de la manivela. A continuación, se demuestra el uso de esta plataforma robótica en variaciones de una tarea de alcance y afloja. Esta tarea puede ser entrenado en un plazo de tiempo que es comparable a otros paradigmas que alcanzan cualificados y produce resultados reproducibles. Se describe un protocolo de entrenamiento típico, así como algunos de los principales parámetros de salida. Por otra parte, se muestra cómo pequeños cambios en el protocolo de entrenamiento utilizado puede dar lugar a cursos de tiempo alterados de los resultados conductuales que pueden representar subprocesos independientes dentro del proceso de aprendizaje de habilidades motoras.

<table><tbody><tr><td>ETH Pattus</td><td></td><td></td><td>ETH Pattus fue fabricado por el Laboratorio de Ingeniería de Rehabilitación del Prof. Gassert en ETH Zurich.</td></tr><tr><td>Jaula de entrenamiento&nbsp;</td><td></td><td></td><td>La jaula de entrenamiento de plexiglás se fabricó internamente.&nbsp;</td></tr><tr><td>Dispensador de pellets</td><td>Campden Instruments</td><td>80209</td><td></td></tr><tr><td>45 mg pellets de precisión sin polvo</td><td>Bio-Serv</td><td>F0021-J</td><td></td></tr><tr><td>GoPro Hero 3+ Silver Edition&nbsp;</td><td>digitec.ch</td><td>284528</td><td>Pequeña cámara de alta velocidad&nbsp;</td></tr><tr><td>Pantalla pequeña</td><td>Adafruit Industries</td><td>#50, #661</td><td>128 x 32 SPI Pantalla OLED controlada a través de un microcontrolador Arduino Uno y el software</td></tr><tr><td>Labview LabVIEW 2012</td><td>National Instruments</td><td>776678-3513</td><td>ETH Pattus es compatible con las versiones más recientes de Labview.</td></tr><tr><td>Matlab 2014b</td> El <td>centro comercial de</td><td></td> <td>Mathworks</td></tr></tbody></table>

la investigación de los procesos de aprendizaje de habilidades motoras con una robótica manipulandum

Investigating Motor Skill Learning Processes with a Robotic Manipulandum

tareas que alcanzan cualificados son comúnmente utilizados en estudios sobre el aprendizaje de habilidades motoras y la función motora en condiciones sanas y patológicas, pero puede ser mucho tiempo y ambigua para cuantificar las tasas de éxito más allá de simples. A continuación, se describe el procedimiento de entrenamiento para las tareas de alcance y afloja con ETH Pattus, una plataforma robótica para la extremidad anterior automatizado llegar a la formación que los registros de tracción y movimientos de rotación mano en ratas. cuantificación cinemática de los intentos de tracción realizados revela la presencia de los perfiles temporales distintos de los parámetros de movimiento, tales como velocidad de tracción, la variabilidad espacial de la trayectoria de tracción, la desviación de la línea media, así como tirando de éxito. Se muestra cómo los ajustes de menor importancia en el paradigma de formación dan lugar a alteraciones en estos parámetros, revelando su relación con la dificultad de la tarea, la función motora general o ejecución de la tarea especializada. En combinación con técnicas electrofisiológicas, farmacológicas y optogenética, este paradigma se puede utilizarpara explorar los mecanismos que subyacen en el aprendizaje motor y la formación de la memoria, así como la pérdida y recuperación de la función (por ejemplo, después del accidente cerebrovascular).

Aquí, mostramos 3 variaciones de una tarea de alcance y de tracción utilizando ratas Long-Evans machos (10-12 semanas de edad). En el grupo sin tracción (FP) (N = 6), las ratas fueron entrenadas para tirar de la manija del robot durante un periodo de 22 días sin restricciones laterales. Los animales en el método lineal, tirar de 1 grupo (SP1) (N = 12) fueron entrenados para tirar de la palanca sin desviarse más de 2 mm de la línea media. Estos animales transición directamente de recompen...

Un paradigma se presenta para la formación y el análisis de una tarea de alcanzar experto automatizado en ratas. Análisis de los intentos de tracción revela distintos subprocesos del aprendizaje motor.

La investigación de los procesos de aprendizaje de habilidades motoras con una robótica Manipulandum

Skilled reaching tasks are commonly used in studies of motor skill learning and motor function under healthy and pathological conditions, but can be ...

El objetivo general de entrenar a las ratas en esta tarea de alcance que involucra un manipulando robótico es investigar los procesos que subyacen al aprendizaje de las habilidades motoras y la recuperación de la función motora. Este método puede ayudar a responder preguntas clave en el campo de la neurociencia del comportamiento, específicamente relacionadas con los mecanismos subyacentes al aprendizaje motor y la formación de la memoria, así como la pérdida y recuperación de la función después de un daño cerebral o un accidente cerebrovascular. La principal ventaja de esta técnica es que el entrenamiento de las ratas y ese análisis es fácil de realizar y que es más objetivo que otras tareas convencionales de alcance de un solo perdigón.Además, el manipulando robótico permite un mejor análisis de la cinemática. En preparación, siempre permita que las ratas recién adquiridas se habitúen a sus nuevas jaulas domésticas durante al menos una semana antes de entrenarlas. Durante este tiempo, manipule a las ratas con regularidad y aliméntelas con los gránulos de recompensa utilizados para el protocolo de entrenamiento.Para comenzar el proceso de entrenamiento, primero pasa dos o tres días habituando a las ratas a la jaula de prueba. La primera tarea es entrenar a las ratas para que simplemente toquen el mango esférico a través de la ventana de la jaula y luego se muevan al lado opuesto de la jaula y obtengan una recompensa de comida. Primero, ajuste la configuración del software para que el mango se encuentre justo fuera de la ventana de la jaula de prueba.Ahora, coloque a la rata en la jaula de entrenamiento y sostenga una bolita cerca del mango. Dirige la atención de la rata dando golpecitos en la jaula según sea necesario. Continúe empujando a la rata hacia el mango de esta manera hasta que alcance de forma independiente a través de la ventana de la jaula y toque el mango o la bolita de comida.Luego, ejecute la sesión hasta que se hayan completado 100 toques o hasta que hayan transcurrido 60 minutos, lo que ocurra primero. Continúa entrenando a la rata diariamente hasta que complete 100 toques en 30 minutos en dos días consecutivos. Esto suele ocurrir en las dos primeras sesiones.Una vez obtenida esta competencia, se procede directamente con el siguiente paradigma de formación. Las ratas pueden desempeñarse mucho más rápido en esta tarea que los criterios definidos, pero es importante no entrenarlas en exceso, ya que esto puede resultar en una consolidación excesiva del comportamiento y sofocar la configuración del comportamiento hasta el objetivo final. El siguiente reto es que las ratas aprendan el paso intermedio de estirar la mano y tirar del mango.Al igual que con el entrenamiento de toque de recompensa, es importante no entrenar en exceso, ya que el objetivo final es pasar a la siguiente etapa del entrenamiento. En primer lugar, ajuste la configuración del software para que el robot coloque el mango a 18 milímetros de la ventana al comienzo de cada prueba. El mango debe tirarse al menos 10 milímetros sin interrupción para que la prueba tenga éxito.No hay restricciones laterales en el movimiento de tracción. A continuación, realice las sesiones como hasta ahora con 100 ensayos o 60 minutos marcando su finalización. Si una rata no llega lo suficientemente lejos para realizar la tarea, entonces moldee el comportamiento correcto sosteniendo una bolita con pinzas cerca del mango.Si una rata parece perder interés en tirar del mango, entonces golpee la jaula o dispense una bolita. Determina la preferencia de la pata de la rata a partir de sus primeros 20 intentos de tirar del mango. Simplemente elija la pata que se usa con más frecuencia como pata dominante.La mayoría de las ratas mostrarán una fuerte preferencia y usaron una pata en al menos el 80% de los ensayos. Una vez que se note una pata dominante, ajuste la posición del mango lateralmente para favorecer esta pata. Alinee la manija con el borde de la ventana y manténgala en esta posición para todas las sesiones futuras con esta rata.Continúe entrenando la tarea hasta que la rata alcance un rendimiento de meseta o realice la tarea 100 veces en 30 minutos en dos días consecutivos. Por lo general, solo se necesitan dos sesiones antes de proceder a la tracción recta. La etapa final del entrenamiento es enseñar a las ratas a tirar del mango directamente para obtener una recompensa.Cambie los parámetros en el software para que un movimiento de tracción que se desvíe más de dos milímetros de la línea media se considere un error. Como de costumbre, cada sesión debe ejecutarse hasta que se completen 100 ensayos o hayan pasado 60 minutos. Continúe entrenando a las ratas en esta tarea hasta que su nivel de habilidad alcance una meseta o hasta que las ratas superen un criterio definido.Utilizando ratas Long-Evans macho de 10 a 12 semanas de edad, se compararon tres técnicas de entrenamiento diferentes durante 22 días de entrenamiento. A cada grupo se le dio un entrenamiento de toque de recompensa. Entonces los parámetros cambiaron.En un grupo, FP, las ratas fueron entrenadas para tirar del mango del robot sin ninguna restricción lateral. En el siguiente grupo, SP1, las ratas fueron entrenadas para tirar de la manija sin desviarse más de dos milímetros de la línea media, pero no se les dio ninguna sesión de entrenamiento de tiro libre. En el último grupo, SP2, las ratas recibieron exactamente dos sesiones de entrenamiento de tiro libre y luego pasaron al entrenamiento de tiro recto.Es importante destacar que para SP2 la manija se mantuvo alineada cerca de un borde de la ventana, lo que resultó en una tarea más desafiante. Esta condición podría ocurrir por accidente si el operador no alinea constantemente el robot con la jaula. Posiblemente debido a este desafío adicional, la tasa de éxito de la tarea para las ratas SP1 se estabilizó antes que para las ratas SP2.A lo largo de las sesiones, el movimiento de la manija mejoró desde la primera sesión hasta la última. Los datos mostrados son de una rata representativa del grupo SP2. Del mismo modo, la velocidad de tracción se volvió más regular desde la primera hasta la última sesión, lo que indica que se aprendió un movimiento más estable.Estos datos también provienen de una rata SP2 representativa. Después de ver este video, debe tener una buena comprensión de cómo realizar una tarea automatizada de alcance calificado y de los factores que pueden afectar sus resultados. Como hemos demostrado, una pequeña alteración en el patrón de entrenamiento afectará al rendimiento del animal.Por lo tanto, al intentar este procedimiento, es importante mantener todas las condiciones consistentes para cada animal, como la ubicación del mango.

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