10 de septiembre de 2018
Un análisis de costo-beneficio es un enfoque de balanza que el cerebro lleva a cabo durante el curso de la toma de decisiones. Aquí, proponemos un protocolo para entrenar a las ratas en un paradigma de toma de decisiones basado en la operante en ratas elegir recompensas más altas a costa de esperar 15 s para recibirlos.
Esta técnica puede responder a preguntas clave en las neurociencias cognitivas, como cómo la comparación de consecuencias y causas puede afectar a la toma de una decisión. La principal ventaja de esta técnica es que los elementos especiales como la ubicación de la tabla no afectan a la decisión del animal. Comience por restringir el acceso a los alimentos de las ratas macho adultas en una habitación con un ciclo de luz/oscuridad de 12 horas.
En los días uno a tres, manipule a los animales durante cinco minutos dos veces al día. Luego, pese a los animales después de cada sesión de manejo para determinar la cantidad de alimento libre. A continuación, obtenga un laberinto en T equipado con tres particiones o brazos, dos altavoces de estímulo, cinco puertas retráctiles y cinco sensores de movimiento infrarrojos o sensores de haz infrarrojo o IRB.
Copie el código del software experimental en la computadora. Luego, descargue el software experimental e instálelo en una computadora. Conecte el microcontrolador a la computadora mediante un puerto USB.
A continuación, en la computadora, haga clic en el icono de software, vaya a Herramientas y luego seleccione Puerto. En el menú desplegable, elija el puerto COM que conecta el software a la computadora. Ve a Herramientas y selecciona Tableros.
En el menú desplegable, seleccione el tipo de software que controla el laberinto T. A continuación, haga clic en Cargar en la parte superior izquierda de la ventana de la interfaz. Seleccione el código del software experimental, espere hasta que finalice el proceso.
Una vez finalizado el proceso, haga clic en Monitor serie en la parte superior derecha de la ventana de la interfaz. Luego, en una nueva ventana emergente, cambie la velocidad en baudios a 115, 200. Durante los cinco días anteriores al día del experimento, lleve a los animales a la sala de experimentos durante al menos una hora.
Deje 10 gránulos de azúcar en cada brazo de la portería y deje todas las puertas abiertas. Durante los días uno a tres, coloque a los animales individualmente en el laberinto por períodos de 10 minutos una vez al día para explorar el laberinto sin restricciones. Durante los días cuatro y cinco, coloque a los animales individualmente en el laberinto.
Deje dos gránulos en cada brazo y permita que prueben la comida desde ambos lados. Retire al animal del laberinto inmediatamente después de comer los gránulos de ambos lados o después de cinco minutos de estar en el laberinto. Finalmente, después de cada sesión de habituación, limpie los pisos del laberinto con etanol al 70% y asegúrese de que el etanol se haya evaporado antes de colocar al siguiente animal en el laberinto.
El sexto día, lleve a los animales a la sala de experimentos al menos una hora antes del experimento. Ejecute el programa de software y establezca el número de prueba en 14, de los cuales los primeros cuatro ensayos serán de elección forzada y el resto serán ensayos de elección. Antes de que comience cada prueba, coloque cuatro perdigones en el brazo de la portería que se va a marcar como el Brazo de Alta Recompensa, HRA, y dos perdigones en el otro brazo, que es el Brazo de Baja Recompensa, LRA.
Para el entrenamiento de la prueba de elección forzada, bloquee un brazo de forma pseudoaleatoria antes de cada prueba para que el animal se vea obligado a seleccionar el otro brazo. Coloca un animal en la casilla de inicio. Después de cinco a siete segundos, abra simultáneamente la puerta de inicio y haga clic en Iniciar en la ventana de la interfaz del software.
Recoja al animal inmediatamente después de comer pellets o después de cinco minutos de estar en el laberinto y deje al animal en la jaula de casa durante dos minutos. Antes de cada ensayo, cierre la puerta B del brazo seleccionado por el software para que sea la HRA. Deje abierta la puerta A en el brazo opuesto, el LRA.
Luego, coloque un animal en la casilla de inicio. Después de cinco a siete segundos, abra simultáneamente la puerta de inicio y haga clic en Iniciar. Deja que el animal elija libremente cualquiera de los brazos.
Si el animal elige el HRA, abra la puerta A, deje que el animal entre en la cámara, cierre la puerta A y abra la puerta B inmediatamente para permitir que el animal acceda al pozo de alimento seleccionado. Si el animal elige el LRA, abra la puerta B para que el animal tenga acceso al pozo de comida. A continuación, retira al animal después de que haya comido toda la comida del pozo de comida seleccionado y déjalo en la jaula de casa durante dos minutos.
Complete las 10 pruebas de elección para cada animal y registre la elección del animal, ya sea HRA o LRA en cada prueba. Calcule el porcentaje de High Reward Choice, HRC, para todas las pruebas de elección después de cada sesión de entrenamiento. Finalmente, después de que cada animal haya alcanzado el 80% de HRC en el entrenamiento de discriminación, complete el entrenamiento de retraso abriendo la puerta B después de un retraso de cinco segundos una vez que el animal elija el HRA.
Realice 10 ensayos por día para cada animal. Los resultados indicaron que hubo una disminución tanto en las potencias de baja como en las de alta frecuencia en el ACC desde el inicio hasta el final del estímulo. Al comparar el tiempo pasado fuera de la cámara con el tiempo en la cámara, el análisis espectral no mostró cambios en las actividades oscilatorias en el ACC.
Además, las actividades de la banda de frecuencia media a alta en el OFC aumentaron tras el inicio del estímulo. No se observaron cambios significativos en las ventanas de tiempo de precámara y cámara cuando se compararon juntas. Al intentar este procedimiento, es importante eliminar cualquier fuente de ansiedad, ya que puede afectar la decisión del animal y perjudicar la fiabilidad del resultado.
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Este estudio propone un protocolo para entrenar ratas macho adultas en un paradigma de toma de decisiones basado en operantes para investigar análisis de costo-beneficio durante la toma de decisiones. El enfoque está en cómo el cerebro sopesa la recompensa y los tiempos de espera, destacando perspectivas conductuales y neurocientíficas cognitivas.
This protocol enables automated assessment of cost-benefit decision-making in rodents, providing a standardized platform for evaluating neural mechanisms underlying reward valuation and impulse control. By quantifying behavioral choices and correlating them with electrophysiological readouts, it supports target validation in neuropsychiatric drug discovery, particularly for disorders involving impaired decision-making such as addiction and depression. The automation and reproducibility enhance translational confidence in early-stage mechanistic de-risking.
The method fits within the discovery biology phase, where it informs target selection by modeling cognitive endophenotypes relevant to psychiatric indications.