8 agosto 2011
Disturbi vocali sono debilitanti in invecchiamento e la malattia di Parkinson. Le vocalizzazioni ultrasoniche dei ratti, anche affetti da queste condizioni, può essere utilizzato per studiare questi disturbi vocali, i loro substrati neurali, e la natura di recupero funzionale con l'intervento comportamentale.
L'obiettivo generale di questa procedura è addestrare i ratti ad aumentare il numero e la complessità delle loro vocalizzazioni ultrasoniche, o US. Questo viene raggiunto innanzitutto registrando le vocalizzazioni di base. Il passo successivo consiste nell'addestrare le vocalizzazioni mirate attraverso un rinforzo positivo.
Dopo l'addestramento, vengono registrate le vocalizzazioni. L'ultimo passaggio della procedura consiste nell'analisi acustica e nel confronto tra le vocalizzazioni di base e quelle post-addestramento. Infine, possono essere ottenuti i risultati.
Questo dimostra che l'allenamento aumenta il numero e la complessità delle vocalizzazioni ultrasoniche attraverso incrementi di parametri acustici come larghezza di banda, frequenza di picco e durata. Questo metodo può contribuire a rispondere a domande fondamentali nel campo dei disturbi della comunicazione, ad esempio in che modo l'esercizio vocale modula i meccanismi neurali sottostanti. Sebbene questo metodo possa fornire informazioni sui deficit sensoriomotori cranici associati al morbo di Parkinson e all'invecchiamento.
È possibile applicarlo anche ad altri modelli e condizioni patologiche che utilizzano le vocalizzazioni ultrasoniche come indice comportamentale. A dimostrare l'addestramento alle vocalizzazioni saranno Emerald Dahl e Jamie Shire, membri del mio laboratorio. Per iniziare il monitoraggio ultrasonico, caricare il software Avisoft Recorder, selezionare "permanent unlimited" come trigger per consentire l'avvio e l'arresto manuale delle registrazioni. Successivamente, specificare la directory di base in cui verranno salvati i file audio acquisiti.
La frequenza di campionamento deve essere di almeno 200.000 hertz per catturare la frequenza più alta delle vocalizzazioni. Una volta impostati questi parametri, rimuovere il coperchio della gabbia domestica del maschio e posizionarlo direttamente sotto il microfono. Successivamente, identificare una ratto femmina sessualmente recettiva in ress mediante la presenza di lordosi, fremito delle orecchie e movimenti rapidi a scatti.
Introdurre la femmina recettiva nella gabbia abituale del ratto maschio in esame. Quando il maschio mostra interesse per la femmina annusandola, inseguendola o montandola, rimuovere la femmina e registrare le vocalizzazioni del maschio per uno o due minuti. Monitorare visivamente le vocalizzazioni ultrasoniche osservando lo spettrogramma in tempo reale.
Se il maschio non emette vocalizzazioni, riportare immediatamente e brevemente la femmina nella gabbia domicilio del maschio per stimolare la vocalizzazione. Per iniziare, portare un singolo ratto maschio nella stanza di addestramento. Tutti gli altri maschi devono essere mantenuti in una stanza adiacente fino alla loro sessione di addestramento.
Al ratto dovrebbe essere consentito un accesso limitato all'acqua in precedenza, per facilitare l'uso dell'acqua come ricompensa. Durante l'addestramento, configurare il registratore Avis soft come mostrato in precedenza. Successivamente, posizionare la gabbia di mantenimento al di sotto del microfono.
Una volta che il maschio è in posizione, introdurre una femmina ricettiva nella gabbia. Rimuovere la femmina non appena il maschio mostra interesse per lei e monitorare la presenza di vocalizzazioni bersaglio. Inizialmente, ogni chiamata modulata a 50 chilohertz viene premiata.
Presentare la ricompensa facendo clic contemporaneamente su una penna e mostrando brevemente una bottiglia d'acqua o del cibo. Durante l'addestramento, rinforzare solo sequenze di richiami via via più complesse, come sequenze di cinque o dieci richiami presentati in rapida successione. Continuare l'addestramento fino a quando non sono state somministrate 30 ricompense.
Questo richiede tipicamente da cinque a dieci minuti per analizzare le registrazioni di base e quelle successive all'addestramento. Per prima cosa, genera un archivio del file audio originale ed effettua le modifiche su una copia di lavoro per rimuovere le frequenze di rumore al di sotto delle vocalizzazioni ultrasoniche. Utilizza la modalità batch di AVI Soft SaaS Lab Pro per applicare un filtro passa-alto ai file audio a 25 kilohertz.
Per determinare la soglia di rumore necessaria per utilizzare la funzione di rilevamento automatico degli elementi di SaaS Lab Pro, aprire un file audio e creare uno spettrogramma. Impostare la lunghezza della FFT a 512 con una dimensione del frame del 75% e un sovrapposizione temporale del 93,75%. Abilitare la modifica della forma d'onda in modo che il rumore rimosso dallo spettrogramma possa essere eliminato anche dalla forma d'onda. Configurare le misurazioni automatiche dei parametri come mostrato qui.
I tre parametri da misurare sono la durata dell'elemento, la frequenza di picco e l'ampiezza di picco. Nella posizione delle misurazioni, la sezione consente l'ampiezza massima e i parametri minimo e massimo dell'intero elemento. Nella separazione degli elementi, selezionare la soglia singola automatica e mostrare la soglia.
Individuare un'area del sonogramma in cui non sono presenti vocalizzazioni o rumori. Questa è il rumore di fondo. Impostare la soglia appena al di sopra del rumore di fondo.
Regolando la linea nera nella finestra dello spettro di potenza sopra lo spettrogramma, è possibile trovare qui il livello in decibel della soglia impostata nel passaggio precedente. Impostare il valore di ampiezza reiettiva su un decibel al di sotto della soglia. Questi due valori dovrebbero ora essere utilizzati per tutti i file audio analizzati.
Assumendo che tutte le impostazioni di registrazione fossero identiche, per etichettare le vocalizzazioni creare uno spettrogramma utilizzando la soglia automatica impostata in precedenza e le stesse impostazioni mostrate in precedenza. Cancellare manualmente ogni rumore che soddisfi i seguenti criteri: uno che sia stato erroneamente identificato come vocalizzazione; due che interferisca con la discriminazione dell'inizio e/o della fine della vocalizzazione; tre che sia stato erroneamente identificato come la frequenza più alta o più bassa della vocalizzazione, indicate rispettivamente dalle linee rosse superiore e inferiore.
In alcuni casi, una vocalizzazione non può essere separata dal rumore circostante, come il suono della lettiera durante la locomozione. Questa vocalizzazione non può essere analizzata con precisione e deve essere cancellata una volta che tutte le vocalizzazioni sono state identificate, eliminando in modo permanente le sezioni eliminate del sonogramma dal file audio. Selezionando Rimuovi, elimina le sezioni del sonogramma dalla forma d'onda dal menu a discesa Strumenti per creare etichette permanenti nel file audio.
Aprire la finestra di configurazione della misurazione automatica dei parametri e fare clic sul pulsante modifica nella sezione di separazione degli elementi in modo visivo e orale. Esaminare ciascuna vocalizzazione etichettata per determinarne la categoria e assegnare l'etichetta appropriata utilizzando i moduli di testo predefiniti. Le categorie che utilizziamo nella nostra analisi sono frequenza semplice, modulata e armonica.
Chiudere lo spettrogramma, salvare il file audio e procedere con il file audio successivo da analizzare. Dopo aver identificato le vocalizzazioni in tutti i file audio, utilizzare lo strumento di elaborazione batch per misurare automaticamente i parametri acustici di tutti i file. Nella finestra di dialogo dell'elaborazione batch, selezionare le misurazioni automatiche dei parametri dal menu a tendina.
Selezionare la casella di controllo "Elabora tutti i file nella cartella selezionata". Quindi fare clic sul pulsante cartella e selezionare la cartella in cui sono salvati i file audio. Fare clic su Avvia e ogni file verrà analizzato automaticamente in base alle impostazioni utilizzate in precedenza.
Nella finestra di dialogo per la configurazione della misurazione automatica dei parametri, le misurazioni verranno salvate in un file di testo che può essere definito utilizzando il comando di impostazione DDE parametro barra file di registro. Questo file di testo può quindi essere importato in un programma per l'analisi statistica. Questi grafici dimostrano che il numero di vocalizzazioni per sessione e la frequenza di vocalizzazione al minuto aumentano entrambi nel corso di un periodo di allenamento di sei settimane.
Qui sono mostrati da sinistra a destra esempi rappresentativi di ciascuna delle tre categorie di vocalizzazioni a 50 chilohertz che utilizziamo. Sono essi: frequenza semplice, modulata e armonica. In questo esempio, le vocalizzazioni con modulazione di frequenza provenienti dallo stesso ratto sono mostrate prima dell'induzione del parkinsonismo, dopo l'induzione del parkinsonismo e dopo l'allenamento alle vocalizzazioni.
Rispetto alla vocalizzazione di base nel pannello A, la vocalizzazione nella condizione di parkinsonismo nel pannello B mostra una riduzione della larghezza di banda, della durata e dell'intensità. La vocalizzazione post-allenamento mostrata nel pannello C dimostra come durata, intensità, larghezza di banda e modulazione di frequenza tornino ai livelli di base dopo l'allenamento vocale. Dopo aver visto questo video, dovreste avere una buona comprensione di come allenare, registrare e analizzare le vocalizzazioni ultrasoniche dei ratti.
Questo articolo presenta un protocollo per l'addestramento di ratti volto ad aumentare il numero e la complessità delle loro vocalizzazioni ultrasonore (USVs), fornendo un modello per lo studio dei deficit vocali associati alla malattia di Parkinson (PD) e all'invecchiamento. Il metodo combina addestramento comportamentale, registrazione ultrasonora e analisi acustica per indagare sistematicamente i meccanismi sensorimotori alla base della vocalizzazione e la loro modulazione attraverso interventi mirati.
La formazione sistematica e l'analisi delle vocalizzazioni ultrasoniche in ratti anziani e parkinsoniani forniscono un modello preclinico solido per lo studio dei deficit sensorimotori rilevanti per i disturbi della comunicazione. Questo approccio permette un'analisi controllata dei meccanismi neurali e comportamentali alla base del deterioramento e del recupero della voce, sostenendo una previsione affidabile nella validazione precoce degli obiettivi terapeutici. Gli output quantitativi e la riproducibilità del metodo lo rendono un'importante risorsa per la ricerca traslazionale e la selezione di portafogli nei percorsi di malattie neurodegenerative.
Questo metodo si integra nel percorso dalla scoperta alla fase preclinica fornendo un output comportamentale quantitativo e rilevante per la patologia, utile per la validazione dell'obiettivo terapeutico e la valutazione degli interventi.