Diseño y uso de un aparato para presentar objetos agarrables en el espacio de trabajo 3D
8 de agosto de 2019
Aquí se presenta un protocolo para construir un aparato automático que guía a un mono a realizar la tarea flexible de alcance a agarre. El aparato combina un dispositivo traslacional 3D y una mesa giratoria para presentar múltiples objetos en una posición arbitraria en el espacio 3D.
El principio neuronal subyacente alcance y agarre se ha estudiado extensamente en las últimas décadas, sin embargo, pocos dispositivos se han desarrollado para permitir una combinación flexible de ambos movimientos en una sola tarea. Al acoplar una mesa de torneado personalizada con un dispositivo traslacional de 3 dimensiones, nuestro aparato permite una combinación de prueba de múltiples posiciones en un espacio tridimensional y objetos de forma diferente en cada posición. Nuestro aparato proporciona una plataforma valiosa para estudiar la función de las extremidades superiores y sus principios neuronales subyacentes.
También puede facilitar la reconstrucción simultánea de los movimientos de alcance y agarre en la interfaz cerebro-máquina. Comience fijando dos rieles Y en la superficie superior del marco en paralelo, fijando los pedestales a la superficie superior con tornillos. A continuación, conecte dos rieles Y con un eje de conexión y dos acoplamientos de diafragma.
Apriete los tornillos de los acoplamientos para sincronizar los ejes de los dos carriles. Coloque seis tuercas en las ranuras posteriores del carril Z y conecte un lado del marco del triángulo derecho a la parte posterior del riel Z con tornillos. Tire del marco triangular hasta el extremo que es distal al eje y apriete los tornillos.
Fije el otro marco del triángulo derecho al otro carril Z de la misma manera. Fije los otros lados en ángulo recto de los dos marcos triangulares a los controles deslizantes de los dos carriles Y con tornillos. A continuación, conecte los dos carriles Z con un eje de conexión y acoplamientos de diafragma, y apriete los tornillos de bloqueo del acoplamiento.
Fije las dos placas de conexión en forma de T a la parte posterior del carril X con tuercas y tornillos. A continuación, tire de las dos placas en forma de T a los dos extremos de la barandilla X y apriete los tornillos. Fije las dos placas de conexión en forma de T en los controles deslizantes de los dos carriles Z con tornillos.
Inserte el motor de paso en el orificio del eje del reductor de engranajes y atornille sus bridas. Por último, atornille el anillo de conexión al extremo del eje del riel X. Inserte el eje del reductor de engranajes en el acoplamiento y atornille el reductor de engranajes al anillo de conexión.
Apriete el tornillo de bloqueo del acoplamiento. Comience colocando los sensores táctiles en la ranura del cuerpo del objeto y péguelos en las áreas táctiles predefinidas con cinta adhesiva de doble cara. Pase los cables a través del orificio del tablero del objeto y fije la cubierta en el cuerpo del objeto con tornillos.
A continuación, pase los cables a través de los orificios en los lados del rotador, y atornille los objetos en el rotador. Soldar los extremos de alambre de los sensores táctiles a los extremos de alambre giratorio del anillo de deslizamiento eléctrico, y envolver las juntas con cinta eléctrica. Atornille la carcasa al control deslizante del riel X.
Coloque el rodamiento en el orificio inferior de la caja. A continuación, coloque el rotador en la caja desde la derecha y pase los cables del anillo de deslizamiento eléctrico a través del orificio superior de la caja. A continuación, inserte el eje de metal en el rodamiento desde el orificio superior de la caja y ajuste la llave del eje a la llave del rotador.
Ajuste el anillo de deslizamiento eléctrico alrededor del eje de metal. Coloque el extremo de la barra de localización en la muesca del anillo de deslizamiento eléctrico para evitar que el anillo exterior gire. Inserte el eje del motor paso a paso en el orificio del eje de metal y fije el motor en la parte superior de la caja con tornillos.
Pegue un LED tricolor en la parte frontal de la caja con cinta adhesiva. Finalmente, atornille el aparador derecho en la caja. Inserte los cables de control de los motores paso a paso, LED y sensores táctiles en los puertos digitales de una placa de adquisición de datos.
Para inicializar el dispositivo traslacional tridimensional y la mesa de torneado, tire de los controles deslizantes de todos los rieles de deslizamiento lineales hasta el punto inicial y gire el primer objeto de la mesa de torneado para que esté orientado hacia el lado frontal de la mesa de torneado. A continuación, introduzca las coordenadas de todas las posiciones de una matriz en un documento de texto. Asegúrese de que cada fila incluye las coordenadas X, Y y Z de una posición separada por un espacio y, a continuación, guarde el documento.
A continuación, abra el software de paradigma, haga clic en Abrir archivo en el panel Grupo y seleccione el documento de texto para cargar las posiciones de presentación en el software de paradigma. Compruebe los objetos que se presentarán en el experimento en el grupo de objetos del software de paradigma. A continuación, ajuste los parámetros experimentales en el panel Parámetros de tiempo del software de paradigma.
Establezca la línea base en 400 milisegundos, Motor Run equivale a 2000 milisegundos, Planificación equivale a 1000 milisegundos, Tiempo de reacción máximo equivale a 500 milisegundos, Tiempo de alcance máximo equivale a 1000 milisegundos, Tiempo de retención mínimo equivale a 500 milisegundos, Recompensa equivale a 60 milisegundos y Error igual a 1000 milisegundos. A continuación, fije la silla de mono al marco de construcción de aluminio. Coloque tres marcadores reflectantes en el extremo del brazo con cinta adhesiva de doble cara.
Asegúrese de que los tres marcadores forman un triángulo scalene. A continuación, en el software de paradigma, haga clic en Ejecutar para iniciar la tarea. Haga clic en el botón RECORD en el panel de captura de movimiento del software Cortex para registrar las trayectorias de los tres marcadores durante 60 segundos cuando el mono está realizando la tarea.
Haga clic en el botón STOP para finalizar el experimento. Cree una plantilla de seguimiento de los tres marcadores en el software utilizando las trayectorias registradas y guarde la plantilla. A continuación, conecte el cable de tierra del amplificador frontal al suelo de la matriz de microelectrodos, que se implanta en la corteza motora del mono.
Inserte las etapas del cabezal en el conector de la matriz de microelectrodo. Abra el software Central del sistema de adquisición de señales neuronales. Abra el software de sincronización.
Haga clic en los tres botones de conexión de los paneles Cerebus, Motion Capture y Paradigm para conectar el software de sincronización con el sistema de adquisición de señales neuronales, el sistema de captura de movimiento y el software de paradigma, respectivamente. Por último, haga clic en el botón Ejecutar del software de paradigma para iniciar la tarea de nuevo, seguido del botón Grabar en el panel Almacenamiento de archivos del software central para comenzar a grabar las señales neuronales. Compruebe la plantilla de seguimiento guardada y haga clic en el botón RECORD en el panel de captura de movimiento del software Cortex para comenzar a registrar la trayectoria de la muñeca del mono.
La trayectoria de la muñeca durante la fase de alcance en todos los ensayos exitosos se extrajo y se dividió en ocho grupos basados en posiciones objetivo. Los extremos de ocho grupos de trayectoria forman un cuboide, que tiene el mismo tamaño que el espacio de trabajo cuboide predefinido. Aquí, el histograma de tiempo peristimulo muestra dos neuronas de ejemplo que afinan tanto la posición que alcanza como se muestra a los objetos.
La neurona en la parte superior muestra una selectividad significativa durante las fases de alcance y retención. Mientras que la neurona en la parte inferior comienza a ajustar las posiciones y los objetos desde el centro de la fase de carrera del motor. Como el software de paradigma no podía leer las posiciones de los motores, es esencial inicializar la mesa de torneado y el dispositivo de traducción antes de cada sesión.
Para controlar completamente cuándo el sujeto podía ver el objeto de destino y su posición, se podía instalar un vidrio conmutable delante del aparato. Mediante el uso de nuestro aparato, ahora es factible estudiar la interacción neuronal entre los movimientos de alcance y agarre, lo que puede ayudar a decodificar simultáneamente la trayectoria de alcance y los tipos de agarre.
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Visión general
Este artículo presenta un protocolo para construir un aparato automático diseñado para guiar a los monos en la realización de una tarea flexible de alcanzar y agarrar. El aparato integra un dispositivo de traslación 3D con una mesa giratoria, permitiendo la presentación de múltiples objetos en varias posiciones dentro del espacio 3D.
Componentes clave del estudio
Área de la ciencia
- Neurociencia
- Investigación conductual
- Ingeniería
Antecedentes
- La investigación sobre los mecanismos neuronales del alcance y agarre ha sido extensa.
- Existen pocos dispositivos que permitan combinaciones flexibles de estos movimientos en una sola tarea.
- La integración de una mesa giratoria y un dispositivo de traslación 3D es novedosa.
- Este aparato puede mejorar el estudio de la función del miembro superior y sus fundamentos neuronales.
Propósito del estudio
- Desarrollar un dispositivo que permita combinaciones de posiciones y formas de objetos en cada prueba.
- Facilitar la reconstrucción simultánea de movimientos de alcance y agarre.
- Proporcionar una plataforma para estudiar las interfaces cerebro-máquina.
Métodos utilizados
- Construcción del aparato utilizando rieles en Y y un eje de conexión.
- Fijación de la estructura con tornillos para mayor estabilidad.
- Utilización de una mesa giratoria personalizada para la presentación de objetos.
- Implementación de un dispositivo de traslación 3D para la flexibilidad de movimiento.
Principales resultados
- El aparato permite con éxito la manipulación de objetos en el espacio 3D.
- Habilita el estudio de los movimientos de los miembros superiores en un entorno controlado.
- Facilita la investigación sobre los principios neuronales del alcance y agarre.
- Proporciona una herramienta valiosa para los estudios de interfaz cerebro-máquina.
Conclusiones
- El aparato desarrollado es un avance significativo para la investigación en neurociencia.
- Ofrece nuevas oportunidades para comprender el control motor y los mecanismos neuronales.
- Esta herramienta puede mejorar el estudio de tareas motoras complejas en primates.
Preguntas frecuentes
Executive Industry Relevance
This apparatus enables precise decoupling of reach and grasp kinematics in primate models, supporting mechanistic de-risking of upper limb motor control hypotheses. By allowing independent manipulation of object identity and spatial position, it enhances predictive confidence in neural encoding studies relevant to brain-machine interface development. The platform addresses a critical gap in preclinical validation tools for motor neuroprosthetics, facilitating translational continuity from discovery to preclinical evaluation.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Scientific Value: Enables interrogation of neural encoding for reach versus grasp by dissociating object identity from spatial position.
- Operational Value: Provides a reproducible platform for testing therapeutic hypotheses on motor circuit function in disease-relevant primate models.
Screening & Assay Development
- Scientific Value: Generates quantitative wrist trajectory and grip type readouts for high-fidelity phenotyping of motor impairments.
- Operational Value: Supports assay standardization through motor-independent control of object presentation and position via synchronized translational and rotational axes.
Translational & Preclinical Research
- Scientific Value: Facilitates study of neural principles underlying upper limb function with direct relevance to motor neuroprosthetic development.
- Operational Value: Enables simultaneous kinematic and neural signal acquisition, supporting biomarker-aligned evaluation of motor recovery interventions.
Pipeline & Workflow Integration
The apparatus integrates into discovery biology workflows by enabling hypothesis testing on motor cortical encoding, with outputs feeding into lead identification for neuromodulatory or rehabilitative strategies targeting upper limb function.
- Discovery Biology: Supports pathway clarification and biological de-risking by isolating neural correlates of reach and grasp components in 3D workspace.
- Screening: Delivers assay readiness via quantifiable kinematic outputs (wrist trajectory) and discrete grip type measurements from touch sensors.
- Analytics: Enables peristimulus time histogram and trajectory clustering analyses to compare neural tuning across positions and object identities.
- Translational Research: Connects to preclinical continuity through brain-machine interface applicability, allowing simultaneous decode of reach trajectory and grip types.
- Enterprise Reuse: Designed as a reconfigurable platform for repeated trials across varying object sets and spatial matrices, supporting longitudinal study designs.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Reduces mechanistic ambiguity in motor control studies by enabling independent variable manipulation of reach and grasp parameters.
- Operational Value: Ensures reproducibility through motor-driven, synchronized 3D translation and object rotation, minimizing experimenter-dependent variability.
- Strategic Value: Improves go/no-go decision confidence in motor recovery programs by validating target engagement through quantifiable kinematic and neural readouts.
- Portfolio Impact: Supports risk-adjusted advancement of neuromodulatory or rehabilitative candidates by providing preclinical evidence of target-specific motor circuit modulation.
Implementation Considerations
- Requires expertise in primate training, motion capture systems, and neural signal acquisition for effective deployment.
- Dependent on precision mechanical components (linear slides, stepper motors, slip rings) and calibration protocols for accurate 3D positioning.
- Necessitates cross-team standardization between neuroscience, engineering, and behavior teams for consistent object and position mapping.
- Adaptation across model systems may require scaling of mechanical components and sensor resolution to match species-specific kinematics.
- Practical limitations include reliance on successful primate training and the need for manual initialization of turning table and translational device before each session.
