הרומן יחיד בעלי חיים המוטורית מעקב המערכת באמצעות תוכנה פשוטה, זמינים
August 31st, 2018
המחקר הנוכחי שמטרתם למכן כימות של גירעונות מוטוריים אצל חולדות. מודל ההערכה הראשונית מעריך אובדן מנוע הנובע ההשתלה intracortical microelectrode של קליפת המוח המוטורית. אנחנו מדווחים על פיתוח ושימוש באלגוריתם מעקב באמצעות בקלות יכולת הסתגלות, פשוטים, זמינים קידוד תוכנה.
שיטה זו יכולה לסייע בשיפור העקביות בבדיקות התנהגות של בעלי חיים קטנים על ידי יצירת מדדי תפקוד מוטורי אובייקטיביים. היתרון בטכניקה זו הוא שבניגוד לשיטות קונבנציונליות, התוצאות מכומתות על ידי מערכת ממוחשבת שמצמצמת טעויות אנוש, מאמץ וזמן. ידגימו הליך זה מרינה יו וסידני לינדנר, חוקרים לתואר ראשון ממעבדת קפדונה.
התחילו לצלם ומקמו את החיה במרכז הרשת, עם הפנים הרחק מהחוקר כדי להתחיל במבחן הרשת. אפשרו לבעל החיים לרוץ בחופשיות במשך שלוש דקות תוך כדי הקלטת וידאו מלמעלה. הפסק לצלם כאשר פרק הזמן של שלוש הדקות הסתיים והחזיר את בעל החיים לכלוב הביתי שלו.
נקו את הרשת עם סטרילנט על בסיס כלור דו חמצני, והקפידו לייבש את המשטחים לחלוטין לפני הבדיקה. לאחר מכן, למבחן הסולם, הניחו את החיה בכלוב זמני נקי. הגדר את מנגנון הסולם כך שיתפרש על פני שני כלובים, כאשר כלוב ההתחלה הוא כלוב נקי וכלוב הסיום הוא כלוב המחיה של החיה, תמריץ להשלים את הריצה.
הנח את המצלמה על חצובה, שבמרכזה אורך הסולם. הרחב לחצובה כך שעדשת המצלמה תהיה בגובה מדרגת הסולם. מקם את המצלמה כך שהשלבים יהיו מיושרים בדיוק עם העדשה, מכיוון שזה חשוב עבור אלגוריתם זיהוי ההחלקה בקוד BVAS.
התחל את הקלטת הווידאו ואפשר לבעל החיים להתחיל את הריצה על ידי החזקת כפות הרגליים הקדמיות מעל המדרגה הראשונה של הסולם. אפשר לבעל החיים לנוע על הסולם ללא סיוע. אפשר לבעל החיים לנוע מקו הזינוק לקו הסיום בקצב שלו בזמן הצילום.
לבסוף, סיים את הקלטת הווידאו והסר את החיה מהסולם לאחר שהחיה סיימה את הריצה. התחילו במתן שם לכל סרטון עם ייעוד החיה לכל סרטוני בדיקת הרשת. קח את הסרטונים שנקראים כעת על שם כל חיה ומקם את הקבצים בתיקיית אחסון משלהם.
לאחר מכן, צור קובץ גיליון אלקטרוני ריק חדש כדי לאחסן את הנתונים עבור כל מצב מחקר ובדיקה. לאחר מכן, התקן את גרסת ה-BVAS העדכנית ביותר על ידי לחיצה כפולה על סמל המתקין. לאחר השלמת ההתקנה, לחץ פעמיים על סמל תוכנית BVAS כדי להעלות את התפריט הראשי של BVAS, המאפשר את האפשרויות הבאות: ניתוח רשת, ניתוח סולם, סקירת סולם או יציאה.
בתוך תוכנית BVAS, התחל בבחירת ניתוח רשת ממסך התפריט העליון. לאחר מכן, השתמש בלחצן שלוש הנקודות שליד תיבת הקלט העליונה כדי לעיין במערכת הקבצים כדי למצוא את קובץ הסרטונים לניתוח. בחר בלחצן שלוש נקודות לצד תיבת הקלט התחתונה כדי לעיין במערכת הקבצים כדי לבחור את קובץ הגיליון האלקטרוני שבו יש לאחסן את הנתונים.
לחץ על Go כדי להתחיל את תהליך הניתוח. בחן את התמונות של כל סרטון במסך הבודק. בחר בלחצן ערוך אם אין קווים ירוקים או שהקו הירוק לא נראה בריבוע הנכון סביב אזור הבדיקה.
כדי לערוך את הפינות, בחר בלחצן ערוך פינות. עקוב אחר ההוראות מימין לתמונה המייצגת כדי לבחור את אזור הבדיקה ולחץ על Enter כדי להשלים את תהליך הבחירה. לבסוף, בחר בוצע כדי לשמור את הבחירה ולחזור למסך הבודק.
לאחר מכן בחר במרכז בוצע כפתור כדי להתחיל את תהליך הניתוח המלא, לאחר שאזור הרשת עבור כל סרטון נבחר כהלכה. אפשר לתוכנית לפעול ובסיום, תופיע בקשת הצלחה. לאחר מכן, בחר ניתוח סולם מהתפריט העליון כדי לפתוח את תפריט ניתוח הסולם.
בחר בלחצן אליפסות הקלט העליון כדי לבחור את התיקיה עם סרטוני סולם על שם כל חיה. לאחר מכן, בחר בלחצן שלוש הנקודות התחתון כדי לבחור ספרייה לשמירת תיקיה עם נתונים מסרטוני הסולם לסקירה מאוחר יותר. בחר עבור כדי להתחיל בתהליך הניתוח וחזור על אותם שלבים עבור ניתוח בדיקת השדה הפתוח.
אפשר לתוכנית לפעול ועם התחרות, תופיע הודעת הצלחה. בתוך תוכנית BVAS, בחר תמונת סולם Review מהתפריט העליון כדי למשוך את מסך הבחירה של Ladder Review file. בחר בלחצן שלוש הנקודות העליון כדי לבחור את תיקיית קבצי הנתונים, ובחר בלחצן שלוש הנקודות התחתון כדי לבחור את קובץ הגיליון האלקטרוני שנוצר עבור המחקר.
לאחר מכן, לחץ על Go כדי להתחיל את תהליך הסקירה הידנית. לאחר מכן, צפה בתפריט בודק נתוני הסולם שנפתח אוטומטית. אם זוהה תלוש, השתמש בלחצני המסגרת הבאה והמסגרת האחרונה כדי לבדוק את המסגרות שהוקלטו ברצף, אם הן זמינות.
השתמש במתג ההחלקה כדי לציין איזו רגל של החולדה החליקה. השאר את המתג הדו-מצבי מופעל ללא החלקה אם הזיהוי הוא תוצאה חיובית מוטעית. לחץ על שמור והמשך כדי לעבור לזיהוי הבא.
במקרה של כשל, השתמש בלחצן הדו-מצבי כדי לציין אם הכשל נובע מהיפוך או קיפאון. לבסוף, לחץ על שמור והמשך כדי לעבור לזיהוי הבא. בזיהוי האחרון, לחץ על שמור והמשך כדי להשלים את הניתוח ולשמור את הנתונים בקובץ הגיליון האלקטרוני שנבחר קודם לכן.
בטל את הודעת ההשלמה. במחקר זה, התוצאות של מבחן Open Field Grid הראו שסוקרים מומחים היו עקביים יותר מאשר סוקרים מתחילים, אך בעת שימוש ב-BVAS, הייתה אפס שונות הן עבור משתמשים מומחים והן עבור משתמשים מתחילים. באופן דומה, התוצאות של מבחן הסולם הראו שסוקרים מומחים היו עקביים יותר מאשר סוקרים מתחילים, אך כאשר השתמשו ב-BVAS, הייתה אפס שונות הן עבור משתמשים מומחים והן עבור משתמשים מתחילים.
עבור מבחן רשת השדה הפתוח, נצפו מגמות במהלך המחקר של הגדלת המהירות המקסימלית שהושגה, הגדלת המרחק הכולל שנסע ומספר גדל של קווי רשת שנחצו. אחוז הפניות ימינה נע ברובו בין 40 ל-50%לבסוף, עבור מבחן הסולם, הייתה מגמת ירידה בזמן חציית הסולם, ואחריה עלייה בזמן, החל בסביבות השבוע הרביעי. התוכנה מזהה ומבצעת באופן אוטומטי את מספר החלקות הכפות במהלך חציית סולם.
ובתהליך סקירת וידאו, המשתמש יכול למיין את ההחלקות שזוהו להחלקות כף רגל שמאל לעומת ימין כפי שמוצג בגרף העמודות. לאחר שליטה, ניתן להשלים טכניקה זו תוך 30 עד 40 דקות לכל בעל חיים בכל מפגש ניסוי. בעת ניסיון הליך זה, חשוב לצלם בסביבה מוארת היטב במישור הנכון ועם ניגודיות גבוהה בין החיה לרקע.
בעקבות הליך זה, ניתן לבצע משימות התנהגות נוספות על מנת לענות על שאלות ספציפיות במודלים של מחלה או פציעה. בעוד שאנו משתמשים בשיטה זו כדי לספק תובנה לגבי גירעון מוטורי הנגרם על ידי השתלת מכשיר במוח, ניתן להשתמש בטכניקת ניתוח זו במודלים רבים אחרים של מחלות או פציעות. לאחר צפייה בסרטון זה, אתה אמור להבין היטב כיצד לצלם ולנתח סרטונים התנהגותיים באמצעות תוכנת BVAS של מעבדת קפדונה, המספקת טכניקת כימות התנהגות הניתנת לחזרה.
View the full transcript and gain access to thousands of scientific videos
סקירה כללית
המחקר הזה מתמקד באוטומציה של כימות של ליקויים מוטוריים בחולדות, תוך הערכה ספציפית של אובדן מוטורי עקב השתלת מיקרו-אלקטרודה תוך-קליפתית בקליפת המוח המוטורית. נבנה אלגוריתם מעקב באמצעות תוכנת קידוד נגישה כדי לשפר את תהליך ההערכה.
רכיבי מחקר מרכזיים
תחום המדע
- מדעי המוח
- בדיקות התנהגות
- הערכת תפקוד מוטורי
רקע
- ליקויים מוטוריים במודלים של בעלי חיים חיוניים להבנת מצבים נוירולוגיים.
- שיטות מסורתיות להערכת תפקוד מוטורי יכולות להיות סובייקטיביות ורגישות לטעויות אנושיות.
- מערכות אוטומטיות יכולות לספק מדידות אמינות ואובייקטיביות יותר.
- מחקר זה נועד לשפר את עקביות הבדיקות ההתנהגותיות בבעלי חיים קטנים.
מטרת המחקר
- לפתח שיטה לכימות ליקויים מוטוריים בחולדות.
- להפחית את השגיאה האנושית בהערכות התנהגותיות.
- ליצור מדדים אובייקטיביים להערכת תפקוד מוטורי.
שיטות ששימשו
- יישום אלגוריתם מעקב למדדים של תפקוד מוטורי.
- הקלטת וידאו של חולדות במהלך בדיקת רשת למשך שלוש דקות.
- ניתוח הקלטות מוקלטות להערכת ביצועים מוטוריים.
- שימוש בתוכנת קידוד זמינה באופן רחב לפיתוח האלגוריתם.
תוצאות עיקריות
- המערכת האוטומטית הדגימה עקביות משופרת במדידת ליקויים מוטוריים.
- התוצאות הראו ירידה בשגיאה אנושית בהשוואה לשיטות מסורתיות.
- אלגוריתם המעקב הוכח כיעיל בכימות מדדים של תפקוד מוטורי.
- חוקרים לתואר ראשון הטמיעו בהצלחה את הנוהל במעבדת Capadona.
מסקנות
- המחקר מציג שיטה אמינה להערכת ליקויים מוטוריים בחולדות.
- אוטומציה בבדיקות התנהגותיות יכולה לשפר את דיוק התוצאות.
- גישה זו עשויה להועיל למחקר עתידי במדעי המוח.
שאלות נפוצות
Executive Industry Relevance
Automated motor function tracking addresses the need for objective, reproducible behavioral phenotyping in preclinical neuroscience research. By reducing inter-observer variability and human error, the system enhances data reliability for target validation and mechanistic de-risking in CNS drug discovery. This supports consistent cross-functional interpretation of motor endpoints across discovery and translational workflows.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Scientific Value: Enables quantitative interrogation of motor phenotypes to support target hypothesis testing in disease models.
- Operational Value: Provides standardized, computer-generated metrics that reduce subjectivity in behavioral assessments.
- Predictive Value: Improves confidence in target engagement readouts by minimizing noise in functional outcome measures.
Screening & Assay Development
- Assay Readiness: Generates quantifiable outputs including total distance traveled, maximum velocity, turn counts, and grid line crossings for high-throughput screening compatibility.
- Reproducibility: Eliminates variance between expert and novice users, ensuring consistent data generation across sites and operators.
- Scalability: Uses readily available software, enabling easy deployment and adaptation across multiple behavioral paradigms.
Translational & Preclinical Research
- Translational Continuity: Supports longitudinal tracking of motor function trends, such as changes in ladder crossing time or paw slip incidence, to model disease progression or recovery.
- Mechanistic De-risking: Facilitates objective correlation of motor deficits with neural interventions, strengthening causal inference in target validation.
- Preclinical Alignment: Outputs like paw slip detection and failure modes (stagnation/reversal) provide translatable functional readouts for IND-enabling studies.
Pipeline & Workflow Integration
The BVAS system integrates into the discovery continuum from early phenotypic screening through lead optimization and preclinical validation, particularly for CNS targets where motor function is a key biomarker.
- Discovery Biology: Supports hypothesis-driven assessment of motor circuit function following genetic or pharmacological modulation.
- Screening: Delivers standardized, quantitative video-based readouts suitable for assay automation and compound effect comparison.
- Analytics: Generates multiple parametric outputs (velocity, distance, turns, slips, timing) enabling multivariate analysis of motor behavior.
- Translational Research: Enables continuous monitoring of motor recovery or decline, aligning with clinical functional assessments.
- Enterprise Reuse: Built on accessible coding tools, allowing adaptation across injury, neurodegeneration, and neuromuscular disease models without proprietary constraints.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence by reducing biological noise in motor endpoint measurements.
- Operational Value: Cuts analysis time to 30–40 minutes per animal while improving inter-user consistency to zero variance.
- Strategic Value: Enables faster, more reliable go/no-go decisions in lead optimization by improving data quality.
- Portfolio Impact: Supports risk-adjusted advancement through reproducible, quantifiable motor phenotyping across study cohorts.
Implementation Considerations
- Requires basic proficiency in video tracking software and spreadsheet data management.
- Needs consistent lighting, high animal-background contrast, and top-down camera positioning for accurate thresholding.
- Dependent on proper calibration of the slip detection algorithm via camera alignment with ladder rungs.
- Limited to single-animal tracking; not designed for group-housed or social interaction assays.
- Relies on manual validation steps (e.g., corner editing, slip review) to ensure tracking accuracy.
