Una tarea de motricidad fina para estudiar la cinemática articular en un modelo preclínico de enfermedad neurodegenerativa

Nuestra investigación se centra en las habilidades motoras finas en modelos de neurodegeneración. Específicamente, pretendemos utilizar nuestra nueva tarea como un novedoso biomarcador para la disfunción motora. Los algoritmos de aprendizaje automático han avanzado la neurociencia de sistemas para proporcionar una forma imparcial y automática de analizar el movimiento de animales agrupados hacia comportamientos que normalmente no pueden ser descifrados por el ojo humano.

Combinando métodos de seguimiento de partes del cuerpo y agrupamiento por ordenador, podemos detectar, clasificar y predecir de forma fiable las transiciones entre movimientos animales en nuestra novedosa tarea motora fina. Para comenzar la fase de modelado de 10 días, primero enciende la luz infrarroja, la cámara y el ordenador. Transfiere las jaulas que contienen a las ratas a la sala de pruebas y déjalas aclimatarse durante cinco minutos.

Usando el cuenco de entrenamiento, proporciona de uno a cinco bolinos a lo largo de la extensión, colocando la extensión completamente dentro del aparato el primer día. Realiza sesiones de entrenamiento de 10 minutos con cada animal. En los días siguientes, coloca los pellets al final del cuenco más cerca del roedor y muévelo poco a poco más lejos para fomentar el comportamiento de alcanzamiento.

Una vez que los roedores toman pellets del borde de la extensión, aunque sea solo con la boca, introduce la presentación con pinzas para promover el comportamiento de alcance. Recompensa al roedor inmediatamente al tocar las pinzas. Luego, sujeta un poco más las pinzas para animar al roedor a alcanzar más.

Para la fase de prueba de nueve días, coloca a las ratas en la habitación para que se habituen durante una hora. Aplica cera dental sobre la plataforma para fijarla en su lugar, luego coloca el primer cuenco, asegurándote de que la parte frontal esté al ras y centrada con la abertura del aparato. Nombra el archivo de vídeo y la vista giratoria con el número de identificación de la rata, la fecha de grabación y la hora de la grabación.

Transfiere a la rata al aparato. Cierra la tapa y coloca una cartulina blanca encima para desviar la luz. Revisa dos veces el ángulo de la cámara para asegurarte de que la escena adecuada está captada y ajusta el cuenco si no está centrado.

Vierte el número especificado de pellets en el cuenco y pulsa Start Recording. Quédate en la habitación para vigilar a la rata, toma notas de comportamiento y repone los pellets según sea necesario. Para el cuenco liso, asegúrate de que los bollos sean visibles y accesibles por encima del borde del cuenco.

Para el cuenco Less, comprueba que los perdigones no estén apilados y estén dispersos de forma suelta. Para el cuenco Plinko, comprueba que los bolítos estén distribuidos adecuadamente entre los obstáculos. Devuelvo a la rata a su jaula y proporciona la comida asignada.

Limpia la cámara con un desinfectante entre animales. Al final del día, rocía toda la cámara con etanol para desinfectarla. Durante las pruebas iniciales, las ratas mostraron un aumento en el alcance total a medida que el diseño del cuenco se volvía más complejo.

Con el tratamiento con harmalina, el total de alcances disminuyó en todos los tipos de cuencos en comparación con la línea inicial, lo que indica un deterioro de la función motora. Durante la línea base, los alcances totales aumentaron con dificultad en el cuenco, mostrando persistencia conductual a pesar de la complejidad de la tarea. Los fracasos aumentaron con el bol Plinko.

La harmalina interrumpió el rendimiento típico del alcance. Antes del tratamiento con harmalina, los fallos aumentaban con dificultad en la tarea bajo la línea basal, pero se mantenían constantes bajo la harmalina. La harmalina redujo significativamente la tasa de aprendizaje de la tarea y la tasa de alcance en todos los tipos de cuencos.

El análisis de los tramos mediante aprendizaje automático reveló posturas y estrategias de tarea únicas entre las condiciones base y de la harmalina, y dentro de cada tipo de cuenco. Las ratas usaban sílabas de alcance distintivo dentro de cada tipo de cuenco y durante diferentes condiciones de cuenco. Las ratas transgénicas TgF344-AD tenían un alcance total reducido en comparación con ratas salvajes emparejadas.

Las ratas de tipo salvaje mostraron un aumento del alcance total con complejidad en cuencos. Aunque el tipo de rendimiento era variable dentro de cada grupo, las ratas TgF344-AD tuvieron un rendimiento de éxito significativamente reducido. A medida que los cuencos se volvieron más difíciles, aumentó el número de fallos en ambos genotipos.

El comportamiento puede generar mucho ruido. En particular, con nuestra tarea de que los perdigones pueden ser derribados de la plataforma. Solucionamos este problema con keypoint-MoSeq.

Nuestro protocolo mejora los paradigmas de comportamiento de investigación anteriores que no permiten características autoperturbadoras del movimiento.