שיטת פזילה אוטומטית לסנכרון זמן התנהגות ודינמיקה מוחית במחקרי כאב עכברים
1 בנובמבר 2024
פרוטוקול זה מספק שיטה למעקב אחר פזילה אוטומטית של העיניים במכרסמים לאורך זמן באופן התואם נעילת זמן למדדים נוירופיזיולוגיים. פרוטוקול זה צפוי להיות שימושי לחוקרים החוקרים מנגנונים של הפרעות כאב כגון מיגרנה.
המעבדה שלנו חוקרת את הרשתות החשמליות שמאחורי הפרעות מוחיות מורכבות, תוך התמקדות באופן שבו פעילות המוח מתואמת במהלך מצבים שונים. לכן פיתחנו את גישת הניתוח הזו לאוטומציה של נתוני פזילה, אשר מקלה טוב יותר על הקלטות פרי-נוירופיזיולוגיות עם התנהגויות פזילה הקשורות למיגרנה. במסגרת מחקרי המיגרנה, תחום מחקר חדש מתחיל להיפתח, כאשר מודלים של מכרסמים של מיגרנה משמשים יותר לחקר מצעי המעגלים העצביים הבסיסיים במיגרנה, וזיהוי מנגנונים מרכזיים יותר התורמים למצבים דמויי מיגרנה.
הפרוטוקול שלנו מתייחס לפער המחקרי של כימות אובייקטיבי של תגובות כמו כאב באופן שניתן לשלב עם מדדים מכניסטיים כגון נוירופיזיולוגיה. השיטה שלנו מציגה דרך נגישה לכמת בו זמנית תגובות כאב ספונטניות, ואת פעילות הרשת החשמלית הבסיסית במוח ברזולוציה של פחות משנייה. מטרה מרכזית או תקווה של עבודה זו, היא שהיא תזרז את השימוש במדידת פעילות המוח בזמן אמת, במהלך ניסויים במיגרנה במודלים של בעלי חיים.
אנו חוקרים כיצד פעילות הרשת החשמלית במוח משתנה עם הזמן במהלך אפיזודות כמו מיגרנה. המטרות שלנו הן גם לבחון כיצד פעילות המיגרנה מתפתחת במוח לאורך זמן, וגם לנסות לפתח סמנים מבוססי מוח של פעילות מיגרנה לצורך בדיקה טובה יותר של טיפולים ומודלים של מכרסמים.
סקירה כללית
פרוטוקול זה מספק שיטה למעקב אוטומטי אחר קיטון עיניים (eye squint) במכרסמים לאורך זמן, באופן התואם למדידות נוירופיזיולוגיות. מטרתו לסייע לחוקרים הלומדים הפרעות כאב כגון מיגרנה.
מרכיבי מפתח של המחקר
תחום המדע
- מדעי המוח
- ניתוח התנהגותי
- נוירופיזיולוגיה
רקע
- חוקר רשתות חשמליות העומדות בבסיס הפרעות מוחיות.
- מתמקד בתיאום של פעילות המוח במהלך מצבים שונים.
- מעניינית את הצורך בכימות אובייקטיבי של תגובות כאב.
- עושה שימוש במודלים של מכרסמים לחקר מנגנוני מיגרנה.
מטרת המחקר
- להפוך את ניתוח נתוני הקימטון (squint) לאוטומטי לצורך השגת הקלטות נוירופיזיולוגיות טובות יותר.
- לכמת תגובות כאב ספונטניות לצד פעילות מוחית.
- לאפשר מדידה בזמן אמת של פעילות מוחית במהלך ניסויי מיגרנה.
שיטות שנעשה בהן שימוש
- מעקב אוטומטי של צמצום עיניים במכרסמים.
- סנכרון זמני של נתוני צמצום עיניים עם מדדים נוירופיזיולוגיים.
- ניתוח ברזולוציה של פחות משנייה של פעילות רשתות מוחיות.
- אינטגרציה של נתונים התנהגותיים ונוירופיזיולוגיים.
תוצאים עיקריים
- הדגימה שיטה לכימות התנהגויות של קיטון עיניים (squint).
- סיפקה תובנות לגבי התשתיות של המעגלים העצביים של מיגרנה.
- סייעה בחקר המנגנונים המרכזיים התורמים למצבים דמויי מיגרנה.
- אפשרה מדידה סימולטנית של תגובות כאב ושל פעילות מוחית.
מסקנות
- הפרוטוקול מציע שיטה נגישה עבור חוקרים במגוון רחב של תחומים.
- הוא נותן מענה לפער מחקרי משמעותי בכימות תגובות כאב.
- יש לו פוטנציאל לקדם את חקר המיגרנה במודלים של בעלי חיים.
שאלות נפוצות
רלוונטיות תעשייתית למנהלים
כימות התנהגויות כאב ספונטניות בזמן אמת מהווה אתגר קריטי עבור נוירולוגיה תרגומית וגילוי תרופות לכאב, ובמיוחד עבור מודלים של מיגרנה וכאבי ראש. פרוטוקול זה לזיהוי אוטומטי של צמצום עיניים (squint) מאפשר איסוף נתונים התנהגותיים ונוירופיזיולוגיים לא מוטים ומסונכרנים בזמן, ובכך תומך ישירות בהסרת סיכונים מכניסטיים ובביטחון חיזוי במחקרים פרה-קליניים על כאב. שילוב של מדדים התנהגותיים עם פעילות של רשתות מוחיות מקדם את תיקוף המטרות (target validation) ומסייע בקבלת החלטות לגבי פורטפוליו של טיפולים תרופתיים לכאב.
יישומים אסטרטגיים במו"פ של ביו-פרמה
גילוי מוקדם ותיקוף מטרה
- מאפשר חקירה אובייקטיבית של מסלולים עצביים הקשורים לכאב במודלים של מכרסמים הרלוונטיים למחלה.
- תומך בתיקוף תפקודי של המטרה על ידי קישור בין תפוקות התנהגותיות לבין נוירופיזיולוגיה מכניסטית.
- משפר את הביטחון החזוי עבור מטרות מועמדות על ידי הפחתת הטיות של הצופה בהערכת כאב.
סריקה ופיתוח בדיקה
- מסייע בהכנת בדיקות התנהגותיות מתוקפות לסריקת תרכובות במודלים של מיגרנה.
- מבצע סטנדרטיזציה של כימות תגובות כאב, ובכך משפר את השחזוריות ואת מהימנות הבדיקה.
- מייצר פלטים כמותיים בעלי רזולוציה זמןית המתאימים לתהליכי עבודה של סריקה בעלת תוכן גבוה (high-content screening).
מחקר תרגומי ופרה-קליני
- מסנכרן נקודות סיום התנהגותיות עם סמנים ביולוגיים מנגנוניים להבטחת רציפות תרגומית.
- מאפשר קידום מותאם-סיכון של תרופות לשיכוך כאב באמצעות שילוב של נתונים התנהגותיים ועצביים.
- תומך בפיתוח של סממנים מבוססי-מוח לבדיקת יעילות פרה-קלינית.
שילוב תהליכי עבודה וצנרת עיבוד (Pipeline)
פרוטוקול זה מגשר בין שלבי הגילוי המוקדמים לבין תיקוף פרה-קליני על ידי סנכרון של נתונים התנהגותיים ונוירופיזיולוגיים במודלים של כאב במכרסמים.
- ביולוגיה של תגליות: מספקת פלטפורמה לבחינת השערות ולהבהרת מסלולים במחקר על מיגרנה.
- סריקה: מספקת מדדים התנהגותיים כמותיים הניתנים לשחזור לצורך הערכת תרכובות.
- אנליטיקה: מפיקה נתונים ברזולוציה גבוהה מסונכרנים בזמן, המאפשרים השוואות סטטיסטיות חסונות.
- מחקר תרגומי: מקשרת בין פנוטיפים התנהגותיים פרה-קליניים לבין פעילות מוחית מכניסטית לצורך התאמה של סמנים ביולוגיים.
- שימוש חוזר ארגוני: מציעה שיטה ניתנת להרחבה ונטולת הטיות, הניתנת להתאמה למודלים של כאב ומודלים נוירו-התנהגותיים.
השפעה תפעולית וארגונית
- ערך מדעי: מגביר את הביטחון החזוי ומפחית עמימות מכניסטית בתיקוף של מטרות לכאב.
- ערך תפעולי: משפר את הסטנדרטיזציה, השחזוריות והסביליות (scalability) של בדיקות התנהגותיות.
- ערך אסטרטגי: תומך בקבלת החלטות טובה יותר לגבי המשך או הפסקת פיתוח (go/no-go) וביעילות הון בקווי פיתוח של טיפולים לכאב.
- השפעה על הפורטפוליו: מאפשר תיעדוף מותאם סיכונים וקידום של תוכניות לטיפול בכאב ובמיגרנה.
שיקולי יישום
- דורש מומחיות במדעי המוח ההתנהגותיים ובנוירופיזיולוגיה לצורך פריסה אופטימלית.
- דורש גישה לתוכנת DeepLabCut, למערכות הקלטת וידאו ולתשתית חישובית.
- מחייב סטנדרטיזציה בין-צוותית של פרוטוקולי התיוג והניתוח לצורך שחזוריות.
- ניתן להתאמה למודלים שונים של מכרסמים, אך עשוי לדרוש כיוונון פרמטרים עבור פנוטיפים שונים של כאב.
- תלוי באיכות וידאו גבוהה ובתיוג מדויק של פריימים לצורך אימון מודל חסון.
