Protocolli dell'operatore per valutare l'analisi costi-benefici durante la risoluzione rinforzato dai roditori
September 10th, 2018
Un'analisi costi-benefici è un approccio di scala di pesatura che il cervello esegue nel corso del processo decisionale. Qui, vi proponiamo un protocollo per addestrare i ratti su un paradigma decisionale basato su operant dove ratti scegliere premi più elevati, a scapito in attesa per 15 s a riceverli.
Questa tecnica può rispondere a domande chiave nelle neuroscienze cognitive, come ad esempio come il confronto di conseguenze e cause può influenzare il processo decisionale. Il vantaggio principale di questa tecnica è che gli elementi speciali come la posizione della tavola non influenzano la decisione dell'animale. Inizia limitando l'accesso al cibo ai ratti maschi adulti in una stanza con un ciclo luce/buio di 12 ore.
Dal primo al terzo giorno, maneggiare gli animali per cinque minuti due volte al giorno. Quindi, pesare gli animali dopo ogni sessione di manipolazione per determinare la quantità di alimentazione libera. Successivamente, procurati un labirinto a T dotato di tre partizioni o bracci, due altoparlanti di stimolo, cinque porte retrattili e cinque sensori di movimento a infrarossi o raggi infrarossi o sensori IRB.
Copiare il codice del software sperimentale nel computer. Quindi, scarica il software sperimentale e installalo su un computer. Collegare il microcontrollore al computer utilizzando una porta USB.
Successivamente, sul computer, fai clic sull'icona del software, vai su Strumenti e quindi seleziona Porta. Dal menu a discesa, scegli la porta COM che collega il software al computer. Vai su Strumenti e seleziona Bacheche.
Dal menu a discesa, seleziona il tipo di software che controlla il labirinto a T. Quindi, fai clic su Carica in alto a sinistra nella finestra dell'interfaccia. Seleziona il codice del software sperimentale, attendi fino al termine del processo.
Al termine del processo, fare clic su Monitor seriale in alto a destra nella finestra dell'interfaccia. Quindi, in una nuova finestra popup, modificare la velocità di trasmissione a 115, 200. Per i cinque giorni precedenti il giorno dell'esperimento, portare gli animali nella sala sperimentale per almeno un'ora.
Lascia 10 pellet di zucchero su ogni braccio della porta e lascia tutte le porte aperte. Durante i giorni da uno a tre, posiziona gli animali individualmente nel labirinto per periodi di 10 minuti una volta al giorno per esplorare il labirinto senza restrizioni. Durante i giorni dal quarto al quinto, posiziona gli animali individualmente nel labirinto.
Lasciare due pellet in ciascun braccio e lasciare che vengano assaggiati il cibo da entrambi i lati. Rimuovi l'animale dal labirinto subito dopo aver mangiato i pellet da entrambi i lati o dopo cinque minuti di permanenza nel labirinto. Infine, dopo ogni sessione di assuefazione, pulisci i pavimenti del labirinto con etanolo al 70% e assicurati che l'etanolo sia evaporato prima di posizionare l'animale successivo nel labirinto.
Il sesto giorno, porta gli animali nella sala sperimentale almeno un'ora prima dell'esperimento. Esegui il programma software e imposta il numero di prova su 14, di cui le prime quattro prove saranno a scelta forzata e le altre saranno prove a scelta. Prima dell'inizio di ogni prova, posiziona quattro pallini nel braccio della porta che deve essere indicato come il braccio ad alta ricompensa, HRA, e due pallini nell'altro braccio che è il braccio a bassa ricompensa, LRA.
Per l'addestramento di prova a scelta forzata, bloccare pseudo casualmente un braccio prima di ogni prova in modo che l'animale sia costretto a selezionare l'altro braccio. Metti un animale nella casella di partenza. Dopo cinque-sette secondi, aprire contemporaneamente il cancello di partenza e fare clic su Avvia nella finestra dell'interfaccia del software.
Raccogli l'animale subito dopo aver mangiato pellet o dopo cinque minuti di permanenza nel labirinto e lascia l'animale nella gabbia di casa per due minuti. Prima di ogni prova, chiudere la porta B nel braccio selezionato dal software come HRA. Lasciare aperta la porta A nel braccio opposto, l'LRA.
Quindi, posiziona un animale nella casella di partenza. Dopo cinque-sette secondi, apri contemporaneamente il cancello di partenza e fai clic su Avvia. Lascia che l'animale scelga liberamente uno dei due bracci.
Se l'animale sceglie l'HRA, aprire la porta A, far entrare l'animale nella camera, chiudere la porta A e aprire immediatamente la porta B per consentire all'animale di accedere al pozzetto del cibo selezionato. Se l'animale sceglie l'LRA, aprire la porta B per consentire all'animale di accedere al pozzo del cibo. Quindi, rimuovi l'animale dopo che ha mangiato bene tutto il cibo nel cibo selezionato e lascialo nella gabbia di casa per due minuti.
Completa le 10 prove di scelta per ogni animale e registra la scelta dell'animale, HRA o LRA in ogni prova. Calcola la percentuale di High Reward Choice, HRC, per tutte le prove di scelta dopo ogni sessione di allenamento. Infine, dopo che ogni animale ha raggiunto l'80% di HRC nell'addestramento alla discriminazione, completa l'addestramento al ritardo aprendo la porta B dopo un ritardo di cinque secondi una volta che l'animale sceglie l'HRA.
Esegui 10 prove al giorno per ogni animale. I risultati hanno indicato che c'è stata una diminuzione sia della potenza a bassa che a quella ad alta frequenza nell'ACC dall'inizio alla fine dello stimolo. Confrontando il tempo trascorso fuori dalla camera con il tempo trascorso nella camera, l'analisi spettrale non ha mostrato cambiamenti nelle attività oscillatorie nell'ACC.
Inoltre, le attività della banda di frequenza medio-alta nell'OFC sono aumentate dopo l'insorgenza dello stimolo. Non sono stati osservati cambiamenti significativi nella precamera e nelle finestre temporali della camera quando sono stati confrontati insieme. Durante il tentativo di questa procedura, è importante rimuovere qualsiasi fonte di ansia in quanto può influenzare la decisione dell'animale e compromettere l'affidabilità del risultato.
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Panoramica
Questo studio propone un protocollo per addestrare ratti maschi adulti in un paradigma di processo decisionale basato sull'operante per investigare le analisi costo-beneficio durante il processo decisionale. L'attenzione si concentra su come il cervello valuta la ricompensa e i tempi di attesa, evidenziando intuizioni comportamentali e cognitive neuroscientifiche.
Componenti principali dello studio
Area di scienza
- Neuroscienze cognitive
- Psicologia comportamentale
Contesto
- Valutazione dei processi decisionali nei ratti.
- Prioritizzazione di ricompense più elevate rispetto al tempo di attesa.
- Influenza dell'ambiente sul processo decisionale.
Obiettivo dello studio
- Comprendere i processi cognitivi alla base del processo decisionale.
- Valutare come diverse strutture di ricompensa influenzano le scelte.
- Sviluppare un protocollo affidabile per l'analisi comportamentale nei roditori.
Metodi utilizzati
- I compiti decisionali basati sull'operante sono stati condotti utilizzando un labirinto a T.
- I ratti maschi adulti sono stati addestrati dopo che l'accesso al cibo è stato limitato.
- Gli animali hanno subito una fase di abitudine prima dell'inizio dei test formali.
- I passaggi chiave includevano la manipolazione, l'esplorazione del labirinto e una serie di prove di scelta.
Risultati principali
- Le procedure hanno indicato cambiamenti nei poteri di frequenza nel corteccia cingolata anteriore (ACC).
- Non sono state osservate variazioni significative nelle attività oscillatorie durante diverse finestre temporali.
- I risultati comportamentali hanno evidenziato la preferenza degli animali per ricompense più elevate con schemi di scelta evidenti.
Conclusioni
- Il protocollo consente un'indagine sistematica dei processi decisionali nei roditori.
- I risultati forniscono intuizioni sui correlati neurali del processo decisionale.
- Questo studio aiuta a comprendere i meccanismi neuronali coinvolti nelle valutazioni cognitive.
Domande frequenti
Executive Industry Relevance
This protocol enables automated assessment of cost-benefit decision-making in rodents, providing a standardized platform for evaluating neural mechanisms underlying reward valuation and impulse control. By quantifying behavioral choices and correlating them with electrophysiological readouts, it supports target validation in neuropsychiatric drug discovery, particularly for disorders involving impaired decision-making such as addiction and depression. The automation and reproducibility enhance translational confidence in early-stage mechanistic de-risking.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Scientific Value: Enables interrogation of neural circuits involved in reward-cost tradeoffs, supporting target hypothesis testing in prefrontal cortical regions.
- Operational Value: Automated T-maze system reduces variability and labor, improving throughput for pharmacological screening.
Screening & Assay Development
- Scientific Value: Generates quantitative choice preference data (High Reward Choice percentage) as a translatable readout for compound effects on decision-making.
- Operational Value: Standardized stimulus delivery and automated data collection improve assay reliability and cross-lab comparability.
Translational & Preclinical Research
- Scientific Value: Links behavior to neural activity (ACC and OFC LFP changes), enabling biomarker-aligned target engagement assessment.
- Operational Value: Supports dose-response and time-course studies to de-risk CNS targets before advanced preclinical investment.
Pipeline & Workflow Integration
The method fits within the discovery biology phase, where it informs target selection by modeling cognitive endophenotypes relevant to psychiatric indications.
- Discovery Biology: Facilitates mechanistic probing of cortical-striatal circuits involved in valuation and impulse control.
- Screening: Enables automated, repeatable measurement of decision biases under varying reward delays or magnitudes.
- Analytics: Provides electrophysiological (LFP power shifts) and behavioral outputs for multimodal target validation.
- Translational Research: Aligns with clinical endpoints in cognitive flexibility and reward processing, supporting go/no-go decisions.
- Enterprise Reuse: Protocol standardization allows reuse across multiple target classes and therapeutic areas in neuropsychiatry.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Improves predictive confidence in target modulation effects on complex cognitive processes.
- Operational Value: Automation via microcontroller reduces operator dependency and increases experimental consistency.
- Strategic Value: Enables early detection of cognitive side effects, reducing late-stage attrition in CNS drug development.
- Portfolio Impact: Supports risk-adjusted prioritization of targets based on functional impact on decision-making networks.
Implementation Considerations
- Requires expertise in rodent behavior, electrophysiology, and microcontroller-based automation.
- Dependent on stable hardware setup including IR sensors, retractable doors, and synchronized software.
- Needs cross-team alignment between behavioral, electrophysiology, and data analysis teams for standardized protocols.
- Adaptation to other models (e.g., mice) may require maze resizing and sensitivity adjustments.
- Environmental controls (e.g., anxiety reduction) are critical to maintain data validity, as noted in source material.
