$$\rightleftharpoonup{xx}$$
$$\longleftharp{xx}$$,
$$\longrightharp{xx}$$,
Divers tests ont été mis au point pour évaluer les phénotypes moteurs chez la souris. Chaque test donne des informations sur un aspect spécifique du comportement moteur1. Par exemple, le test en champ libre informe sur la locomotion générale et l’état d’anxiété ; les tests de Rotarod et de poutre de marche sur la coordination et l’équilibre ; L’analyse de l’empreinte est une question de démarche ; le tapis roulant ou la roue de course lors d’un exercice physique forcé ou volontaire ; Et la roue complexe concerne l’apprentissage de la motricité. Pour analyser les phénotypes moteurs de souris, les chercheurs doivent effectuer ces tests de manière séquentielle, ce qui implique beaucoup de temps et d’efforts et souvent plusieurs cohortes animales. S’il y a de l’information au niveau cellulaire ou des circuits, l’enquêteur opte normalement pour un test qui surveille un aspect connexe et suit à partir de là. Cependant, il n’existe pas de paradigmes qui discriminent différents aspects du comportement moteur de manière automatisée.
Cet article décrit un protocole d’utilisation de l’échelle Erasmus 2,3, un système qui permet une évaluation complète d’une variété de caractéristiques d’apprentissage moteur chez la souris. Les principaux avantages sont la reproductibilité et la sensibilité de la méthode, ainsi que la capacité de titrer la difficulté motrice et de séparer les déficits de performance motrice des troubles de l’apprentissage moteur associatif. L’élément principal se compose d’une échelle horizontale avec une alternance d’échelons hauts (H) et bas (L) équipés de capteurs tactiles qui détectent la position de la souris sur l’échelle. L’échelle est composée de 2 x 37 échelons (L, 6 mm ; H, 12 mm) espacés de 15 mm l’un de l’autre et positionnés en alternance gauche-droite avec des intervalles de 30 mm (figure 1A). Les échelons peuvent être déplacés individuellement pour générer différents niveaux de difficulté, c’est-à-dire créer un obstacle (élever les échelons supérieurs de 18 mm). Couplée à un système d’enregistrement automatisé et associant des modifications du motif de l’échelon à des stimuli sensoriels, l’échelle Erasmus teste l’apprentissage de la motricité fine et l’adaptation des performances motrices en réponse à des défis environnementaux (apparition d’un échelon supérieur pour simuler un obstacle, un stimulus inconditionné [US]) ou association avec des stimuli sensoriels (une tonalité, un stimulus conditionné [CS]). Les tests comportent deux phases distinctes, chacune évaluant l’amélioration des performances motrices sur 4 jours, au cours desquelles les souris subissent une session de 42 essais consécutifs par jour. Dans la phase initiale, les souris sont entraînées à naviguer dans l’échelle pour évaluer l’apprentissage moteur « fin » ou « qualifié ». La deuxième phase consiste en des essais entrelacés où un obstacle sous la forme d’un échelon plus élevé est présenté sur la trajectoire de l’animal en mouvement. La perturbation peut être inattendue pour évaluer l’apprentissage moteur « défié » (essais uniquement aux États-Unis) ou annoncée par une tonalité auditive pour évaluer l’apprentissage moteur « associatif » (essais appariés).
L’échelle Erasmus a été développée relativement récemment 2,3. Il n’a pas été largement utilisé car la mise en place et l’optimisation du protocole ont nécessité un effort ciblé et ont été spécifiquement conçus pour évaluer l’apprentissage associatif cérébelleux sans explorer en détail son potentiel à révéler d’autres déficits moteurs. À ce jour, il a été validé pour sa capacité à dévoiler des déficiences motrices subtiles liées à un dysfonctionnement cérébelleux chez la souris 3,4,5,6,7,8. Par exemple, les souris knock-out connexine36 (Cx36), où les jonctions lacunaires sont altérées dans les neurones olivaires, présentent des déficits de déclenchement dus à l’absence de couplage électrotonique, mais le phénotype moteur était difficile à identifier. Des tests à l’aide de l’échelle Erasmus ont suggéré que le rôle des neurones olivaires inférieurs dans une tâche d’apprentissage moteur cérébelleux est d’encoder un codage temporel précis des stimuli et de faciliter les réponses dépendantes de l’apprentissage à des événements inattendus 3,4. La souris knock-out de la ribonucléoprotéine 1 messager de l’X fragile (Fmr1), un modèle du syndrome de l’X fragile (FXS), présente une déficience cognitive bien connue ainsi que des défauts plus légers dans la formation de la mémoire procédurale. Les éliminateurs Fmr1 n’ont montré aucune différence significative dans les temps de pas, les faux pas par essai ou l’amélioration des performances motrices au cours des sessions de l’échelle Erasmus, mais n’ont pas réussi à ajuster leur schéma de marche à l’obstacle apparaissant soudainement par rapport à leurs compagnons de portée de type sauvage (WT), confirmant des déficits spécifiques de la mémoire procédurale et associative 3,5. De plus, des lignées mutantes de souris spécifiques à une cellule présentant des défauts de la fonction cérébelleuse, y compris une altération de la production de cellules de Purkinje, de potentialisation et de sortie d’interneurones de couche moléculaire ou de cellules granulaires, présentaient des problèmes de coordination motrice avec une altération de l’acquisition de schémas de pas efficaces et du nombre de pas effectués pour franchir l’échelle6. Les lésions cérébrales néonatales entraînent des déficits d’apprentissage cérébelleux et un dysfonctionnement des cellules de Purkinje qui pourraient également être détectés avec l’échelle Erasmus 7,8.
Dans cette vidéo, nous présentons un guide complet étape par étape, qui détaille la configuration de la salle comportementale, le protocole de test comportemental et l’analyse des données ultérieure. Ce rapport est conçu pour être accessible et convivial et est conçu spécifiquement pour aider les nouveaux arrivants. Ce protocole donne un aperçu des différentes phases de l’entraînement moteur et des schémas moteurs attendus que les souris adoptent. Enfin, l’article propose un flux de travail systématique pour l’analyse des données à l’aide d’une puissante approche de régression non linéaire, complété par de précieuses recommandations et suggestions pour adapter et appliquer le protocole dans d’autres contextes de recherche.