4 agosto 2018
Questo articolo descrive un protocollo di valutazione cognitiva per i modelli genetici dell'Alzheimer utilizzando il sistema di IntelliCage, che è un sistema di monitoraggio del comportamento di elevato throughput automatizzato con condizionamento operante.
Questo metodo può aiutare a rispondere a domande chiave nel campo delle neuroscienze, come i modelli animali di deficit cognitivi o le malattie psichiatriche. Il vantaggio principale di questa tecnica è che con una manodopera ridotta si possono ottenere dati altamente riproducibili di una varietà di compiti cognitivi. In generale, le persone che non conoscono questo metodo avranno difficoltà perché il sistema ha bisogno di molti passaggi per il lavoro accurato.
Il software di progettazione è il luogo in cui viene prodotto il file sperimentale che contiene le definizioni sperimentali chiave. I file sperimentali vengono utilizzati per eseguire test specifici, come la preferenza di prezzo, in cui solo uno dei quattro angoli non è accessibile entro una finestra temporale specifica. Inizia creando l'elenco degli animali.
Definire le condizioni e impostare i parametri per il numero di topi soggetti, il numero di linee genetiche, il sesso degli animali e il numero di gabbie da utilizzare. Quindi, selezionare il tipo di transponder appropriato, DataMars o Trovan nella barra degli strumenti centrale. Successivamente, nel pannello Gruppi, aggiungi o rimuovi i gruppi sperimentali premendo rispettivamente il pulsante più verde o la croce rossa nella finestra Gruppi.
Utilizzare la funzione Cluster per gestire i sottogruppi in modo uniforme definendo angoli e lati corretti, errati e neutri. Quindi le variabili del sito tra cui Nome, Tag, Sesso, Gruppo e Cluster. Salva e incolla l'elenco degli animali selezionando Esporta animali.
E Importa animali nella barra dei menu File per replicare gli elenchi degli animali per un altro esperimento. Quindi, configurare tutti i sistemi utilizzando i numeri ID corrispondenti nella scheda Configurazione. Corrisponde il numero di indirizzi nella sezione di progettazione al numero effettivo di indirizzi.
Quindi, crea i protocolli sperimentali nella scheda Intellicage, utilizzando le seguenti schede Modulo e Opzione. Progetta le strutture sperimentali nello spazio del modulo facendo clic sulla scheda Modulo. Per aggiungere nuovi moduli, premere il pulsante Aggiungi, trascinare le unità mostrate nella parte delle unità nello spazio del modulo.
Per creare un modello di adattamento Nosepoke, trascinare l'unità Porta dalla sezione Attività, le unità Cancello e Timer dalla sezione Utilità e le unità Visita e Nosepoke dalla sezione Eventi nello spazio del modulo. Collegare Any on the online dell'unità Nosepoke a In nell'unità Gate. Collegamento per chiudere nell'unità cancello.
Collegare il cancello per aprire l'unità porta. Collegamento nel cancello per l'attivazione nell'unità timer. Collegare l'uscita nell'unità timer per chiudere l'unità porta.
Impostare Periodo su 5.000 millisecondi nella sezione Timer. Definire lo stato iniziale delle porte e delle gabbie nella scheda Opzioni. Specificare tutte le porte da chiudere nella sessione senza bere come stato iniziale tipico per le attività PP o PPR.
Quindi, impostare gli orari nella scheda Opzioni in corrispondenza del link nella sezione Moduli. Dopo aver definito i parametri, salvare il file sperimentale facendo clic sul pulsante Salva con nome. Infine, carica il file sperimentale, premi il pulsante Start del controller e monitora e visualizza lo stato attuale del sistema e dei mouse.
Per impiantare i transponder di identificazione a radiofrequenza, iniziare pizzicando e sollevando la pelle attorno alla parte posteriore della scapola per creare una tasca. Successivamente, bagnare il sito di iniezione con etanolo al 70% per ridurre al minimo l'introduzione di peli nello spazio sottocutaneo. Quindi, inserire l'ago per iniezione nella pelle parallelamente alla colonna vertebrale.
Espellere il microchip per via sottocutanea e pizzicarlo attraverso la pelle per mantenerlo nello spazio interscapolare. Ritira lentamente l'ago e continua a pizzicare l'area per alcuni secondi per fornire l'omeostasi. Infine, riporta il topo nella gabbia di casa una volta che è diventato completamente deambulante.
I soggetti utilizzati qui erano più modelli di AD, tra cui NLF, Mild Model e NLGF Severer Model, e due gruppi di controllo. I risultati hanno indicato che le prestazioni dei modelli AD nell'inversione delle preferenze sul posto erano lievemente compromesse nei giovani adulti. Tuttavia, le prestazioni nei soggetti più anziani erano significativamente e progressivamente compromesse.
Per quanto riguarda la funzione esecutiva, il modello AD Severer mancava di precisione nelle ultime fasi del test del tempo di reazione seriale. La compulsività facilitata è stata osservata nei giovani adulti e nei soggetti anziani dei topi NLGF. È interessante notare che, sebbene ci sia stato un aumento della compulsività dei topi NLF che erano giovani adulti, in età avanzata è diventata paragonabile a quella dei topi di tipo selvatico.
Durante il tentativo di questa procedura, è importante ricordarsi di continuare a controllare il sistema quotidianamente, prestando particolare attenzione alle condizioni degli animali che sopportano all'interno delle gabbie. Durante questa procedura del trattamento farmacologico simile al metallo può essere eseguito al fine di rispondere a ulteriori domande come porre le strategie terapeutiche. Dopo il suo sviluppo, questa tecnica ha aperto la strada ai ricercatori nel campo delle neuroscienze per esplorare la fenotipizzazione comportamentale, o variazionale nei modelli biosintetici.
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Questo documento descrive un protocollo per valutazioni cognitive per modelli genetici di malattia di Alzheimer utilizzando il sistema IntelliCage. Questo sistema di monitoraggio comportamentale automatizzato ad alto rendimento permette il condizionamento operante e fornisce dati riproducibili su compiti cognitivi.
Automated long-term behavioral phenotyping addresses the challenge of detecting subtle, age-dependent cognitive deficits in Alzheimer's disease models, enabling early target validation and mechanistic de-risking. The IntelliCage system provides reproducible, quantitative readouts of spatial learning and executive function, supporting predictive confidence in preclinical decision-making. This approach reduces variability and manpower burden while enhancing translational continuity from discovery through lead identification.
The IntelliCage system fits within the discovery continuum from target validation through lead identification, providing mechanistically relevant behavioral data that informs go/no-go criteria.