ラットにおける戦略セット・シフトのための新しいバリエーション

サマリー

設定シフト、行動の柔軟性の形は、別の刺激次元から注意のシフトが必要です。私たちは、文脈に応じて異なる刺激に注意を必要とすることによって確立された齧歯類セットシフトタスク^1を拡張^しました 。タスクが成功したシフトの基礎となるニューロンサブタイプを同定するための特定の病巣と合わせました。

要約

行動の柔軟性は、環境の変化に生存のために重要です。大まかに定義され、行動の柔軟性がルールを支配するの変化に基づいて行動戦略のシフトを必要とします。私たちは、別の刺激次元から注意のシフトを必要とする戦略セットシフトタスクについて説明します。パラダイムは、多くの場合、霊長類における認知の柔軟性をテストするために使用されます。しかし、齧歯類のバージョンは、広く開発されていません。我々は最近、文脈に応じて異なる刺激に注意を必要とすることによって、ラット¹で確立されたセットシフトタスクを高めています。すべての実験条件は、左または右のレバーのどちらかを選択するために動物を必要としました。最初に、すべての動物は、レバーの位置に基づいて選択しなければなりませんでした。続いて、ルールの変更は、正しいレバーが光合図で示されたルールには、ロケーションベースのルールからセットのシフトを必要とする、発生しました。我々はTHREのパフォーマンスを比較しました電子光刺激は、以前に関連する、または以前に無関係のいずれか小説だったタスクの異なるバージョン、。私たちは、特定の神経化学的病変が選択タスクの異なるバージョンのパフォーマンスによって測定されるように設定されたシフトの特定のタイプを作る能力を損なうことがわかりました。

概要

行動の柔軟性は、変化する世界での生存のための重要な要件です。この能力を試験するための確立された行動パラダイムの一つは、別の刺激次元から注意のシフトは、ルールの変更後のアクション戦略を変更するために必要である、設定シフトです。例えば前頭前皮質及び線条体などのいくつかの脳領域は^{、2、3、4、5}セットをシフトに関与しています。この機能のための神経機構は、ヒト^5、サル⁶およびラット^{1、7、8、9}を含むいくつかの種を越えて研究されてきました。しかし、セットシフトタスクのラットのバージョンは、広範囲に開発されていません。ラットの費用対効果、それらの適切な定位手術のためのサイズ、および最近開発された遺伝学的方法¹⁰の利用可能性は、ラットで使用するための一連のシフトパラダイムのさらなる発展をやる気。

例えば、応答戦略とビジュアル・キュー戦略：ラッ​​トのための典型的なセットシフトパラダイムは2行動戦略の変化を必要とします。ラットは、最初に2つの利用可能な（例えば、T-迷路のバージョン⁷にバージョン¹または左または右の腕を自動化されたオペラントで左または右のレバーなど^{、8、9、11）}のいずれかのオプションを選択する必要があります。セットシフトした後、彼らはそのような正しい側を示す光合図などのビジュアル・キュー戦略を、使用に切り替える必要があります。これらの従来のセットシフトタスクでは、以前には無関係であった別の次元に1刺激次元から注意をシフトする必要があります。

ontent ">以前には無関係であった寸法に変更することに加えて、刺激が以前に関連する、または以前には存在しなかったと今小説ことを論理的な可能性もある。自然の中で実際の生活状況は、新規に注意を伴うこと、または歴史的に関連するが、重要ではないキュー。したがって、我々は、齧歯類の新しいバリエーションに設定されたシフト以前に確立された自動化されたセットシフトタスク¹に基づいて、設定シフトのこれらのサブタイプを検討しました。

我々は最近、線条体¹²のneurochemically特定の病変の効果を決定するための実験でセットシフトパラダイムの新バージョンを使用することを実証しました。我々の以前の研究では、アセチルコリン以来、背内側または腹側線条体のアセチルコリン（AChのを）解放するコリン作動性介在ニューロンを対象とし、それらのサブ領域は、行動の柔軟性に関与しています。すべての実験条件は同じ戦略的シフト府を要求しました注意シフトのトン関係する各異なる種類：小説に、以前に関連するまたは以前に無関係な合図。ここでは、線条体のコリン作動性システムは、行動コンテキスト¹²に応じて、異なる線条体のサブ領域間の解離であるセットシフト、で基本的な役割を果たしていることを示唆している代表的な結果をパラダイムの詳細な手順を説明し、強調表示します。

プロトコル

動物の使用に関するすべての手順は沖縄科学技術大学院大学で動物実験委員会によって承認されました。

1.動物

1. 雄のロングエバンスラット（到着時に250〜300グラム）を取得します。
2. 到着すると、週に2つまたは3匹のラットのグループを収容し、後で個々のケージにそれらを分離します。この実験的なデザインは、食物制限を伴い、食品が消費量を制御するために、各ケージに動物を保持する必要があることに注意してください。
3. 食物および水を随意にすべての動物を提供し、標準条件（23℃で12時間/ 12時間の明/暗サイクル）の下でそれらを収容します。
4. 5日行動実験の開始前に、実験を通して水への自由なアクセスを持つそれらの平均体重の約85％の動物が食物制限します。
5. トンを理解するために、実験の開始前に5日間の最低5分の日のために動物を扱います実験者との裾。

行動試験および分析のために2.ハードウェアとソフトウェア

1. ハードウェア
   1. 音減衰ボックスを装備したオペラントチャンバーを使用してください。
   2. チャンバは、いくつかの追加の添付ファイルが組み込まれている：2レセプタクルレバーをフロントパネルに、ちょうどレバー上記二つの光の合図、2つのレバー間の先頭エントリ、食品ディスペンサー、純粋な音源とを検出するためのセンサ付き雑誌スポットリアパネルの家の光。
2. ソフトウェア
   1. トランスIVソフトウェアによって書かれたプログラムコードの下のコントロールのすべての行動のイベント。信号と訓練と試験中のすべての行動のイベントを検出するために、メッド-PC IVのソフトウェアを使用してください。
   2. トランスIVは、行動試験のためのコードを書くために使用します。書き込み用の新しいファイルを開きます。
   3. プログラムが書き込まれると、翻訳し、ソフトウェアの中でそれをコンパイルします。エラーがある場合は、コードを変更します。検出して、再試行してください。
   4. ユーザーのコードは、実験の実際の開始前トライアルランを行うことにより、正常に動作する場合、プログラムの成功のデバッグの際に、ご確認ください。
   5. MED-PC IVを使用して、行動実験を実行します。ソフトウェアを開き、「オープンセッション」をクリックして、各ボックスに単一のプログラムを割り当てます。
   6. すべてのプログラムが正常に各ボックスに割り当てられた後、実験を開始するために必要な信号を送ります。
   7. タスクの完了後、「データ保存」をクリックしてデータを保存したり、自動的にデータを保存するためにコードを書く（詳細については、MED-PC IVのためのプログラマのマニュアルを参照してください）。
   8. データが指定したフォルダにエクスポートされたら、後で使用するために取得日と動物ID番号などのデータを変更します。収集されたデータは、（プロトコル、3.7）以下に記載の行動分析のためのMatlabにインポートされます。

3.行動のトレーニングとテスト

1. 馴化とマガジンのトレーニング。
   1. これらの段階の間、動物へのレバーを提示していません。
   2. 馴化フェーズの間、20分の日のためにオペラントチャンバー内に動物を配置します。同日、ショ糖報酬にそれらをよく理解し、それらのホームケージ内の動物に10ショ糖ペレット（45 mg）を、与えます。
   3. 次に、雑誌のトレーニングを開始します。室内で動物を置き、食品トレー、ペレットの買収の場所を学ぶ機会を提供し、動物に20ショ糖ペレット（毎分1ペレット）を得ました。
      注：これらの段階は、我々は食品トレーから室と食に慣れた動物を作るためにそれらを採用していても、原因オペラント反応せず、ペレットを得た上で、動物の潜在的な混乱をスキップすることができます。
2. 連続強化スケジュール
   1. レバーを押すことで報酬を得るために、連続強化スケジュールに動物を訓練します。 60ペレットは蜂を持ってまで、このトレーニングのセッションが続きますnが受信した（60レバープレス）または40分が経過しました。
   2. 現在のいずれかの後半に反対レバーのプレゼンテーションに続いて（30ペレットが得られるまで）セッションの前半を通して、左または右のレバー、。順序は、日常的に交番されます。
   3. 動物が正常に少なくとも2日間連続して60報酬を得られるまで、この強化スケジュールを続行します。彼らは第1のレバー押しをすると、この補強の進捗に影響を与える可能性がどのように迅速の動物の間で高い変動があるかもしれないことに注意してください。この場合、応答は最初のセッションを介して行われていないレバーに向かって接近するそれらをやる気に提示レバーにいくつかのショ糖ペレットを置きます。
      注：可能な代替は、レバーが第一高速このフェーズの完了を作るために動物に提示されたときにスクロースペレットを置くことです。
3. レバー押しの訓練および試験における裁判のためのタイムスケジュール。
   1. 3秒（s）はトーンを持つ単一のトライアルを開始します。
   2. トーンの終了後2秒、現在2つのレバーと動物が10秒以内にレバーのいずれかを押すことができます。応答が10秒以内に行われない場合には、両方のレバーを撤回し、漏れの試みとして、この裁判を数えます。
   3. レバープレスのトレーニング、どちらかの側に存在する唯一のシングルレバーの場合。
   4. 実験条件のほとんどでは、レバーの1つ以上の光刺激がありました。トーンが停止した直後に光合図を回して、動物が応答が行われていないときのいずれかが応答をしたか、レバー挿入後10秒を持っているときにオフにします。
   5. 20〜30秒で試行間の間隔を設定します。
4. レバープレストレーニング
   1. この訓練段階では、動物には光を提示していません。
   2. 以下で説明するテストセッションなどの裁判のために同じタイムスケジュールで5-8のセッションのレバー押しの訓練の下で動物を訓練します。
   3. 目でトレーニング、現在左または右レバーがランダムであり、レバーは、レバーが提示された後10秒以内に押されなければならない、または試用が応答なしの省略としてカウントされます。レバープレスのトレーニングのためのセッションは、80の試験で構成される。
   4. 動物は80試行のうち、不作為の10％未満を獲得した後、以下の側バイアス試験に移動します。
5. サイドバイアス試験
   1. 左または右のレバー¹のいずれかに動物の嗜好を決定するために、サイド・バイアステストを実行します。裁判は、両側に2つのレバープレスを伴います。
   2. オペラントチャンバー内に動物を配置し、それらをレバーのどちらかを選択することができます。次の試行では、動物は、報酬を得るために、反対側のレバーを選択しなければなりません。動物の第二の試みは、最初の応答の同じ側にある場合、報酬を与えないと応答は反対側に行われるまで裁判を継続します。
   3. 7試験の合計を実施動物の側の好みを決定します。
6. テスト。
   1. 毎日のセッションは80件の試験で構成されています。
   2. 図1に示すようにセットシフト手続きのための3つの異なる条件を準備します。
   3. すべての3つの条件が同様に正しい側（フェーズ2、視覚的合図戦略）を示す光合図を以下に同じ側に一貫している1レバー（フェーズ1、応答戦略）を選択からの行動戦略を変更するに動物を必要とします。
   4. 動物がレバーの位置に基づいてレバーを押す必要がいる4つのセッションのための対応戦略（フェーズ1）の初期学習、で始まります。このフェーズでは、前述したように、予備側バイアス試験に基づいて、自分の好みにレバー反対に正しい面を設定します。
   5. 次に、10セッションのために視覚的な手がかり学習（フェーズ2）を開始します。どちらかのレバーの上に照射される光のキューは、正しいレバーを示しています。この位相シフトでは、3ディ以下に記載されるように注意シフトfferentパターン（3.3.6-3.3.8）3つの実験条件の間で比較することができます。
   6. セットシフト条件1（ 図1A）では、フェーズ1には、光を与えませんが、光の合図が条件1でフェーズ2で正しい側を示し、したがって、動物は、新規な刺激に出席する必要があります。
   7. セットシフト条件2（ 図1B）では、フェーズ1で正しいレバー上に光合図を提示し、再びこの状態で相2に、光キューが関連していたが、必ずしも相に選択を行うために必要ではありません1.このように動物は以前に関連するキューに出席しなければなりません。
   8. セットシフト条件3（ 図1C）では、このようにそれを無視しなければならない段階1でランダムに左または右レバーの上に光合図をオンにします。フェーズでは2匹の動物は、以前は無関係となっている光刺激に注意を払うために必要とされています。
7. 行動分析。
   1. セッションを通して、漏れ試験を除く、日常的に正答率を測定します。
   2. 視覚的な合図学習の10セッション中に蓄積されたエラーをカウントし、以前の研究¹で説明したように固執、退行または強化することはありませんエラーにそれらを分類します。そこでは、エラーの種類の詳細な分析は、セット・シフトに別々の機能を示唆しています。
   3. 動物のパフォーマンスはチャンスレベル^{4、6、13、14、15}を下回っていた間、以前に正しいレバーに誤った応答のよう固執エラーを定義します。同様の基準は、以前の研究^{1、3、7、11}で使用されてきました。
   4. 原則に基づいた方法に基づいて、基準を決定動物が最初の10試行の移動ウィンドウで10不正解の回答（累積二項分布に基づいて、8月10日の誤差以上= 0.054を、作るの確率）のうち8個未満を獲得するポイントとして固執し、回帰エラーの間に分離します。
   5. この点を見つけるために、1 ^回試験から10トライアルウィンドウの移動平均の計算を開始し、<8/10の誤差が測定されるまで、一度に1トライアルことによってそれを進めます。光キューは視覚的な手掛かり戦略の間に、以前に間違ったレバーの上に照らされているすべての試験全体でこの分析を行います。
   6. 退行エラーとしてこの時点後にコミット以降のすべてのエラーを定義します。
   7. 動物は、光の合図が点灯していないされた以前に間違ったレバーに反応したときに視覚的な手がかり学習時には、強化することはありませんエラーをカウント。学習段階に基づいて、初期または後期の部分に分割します。 10セッションの前半（SESの中で発生したエラーイオン1-5）が早期に考慮され、後半（セッション6-10）のものは、後半のものとみなされます。

結果

私たちは行動の柔軟性にコリン作動性介在ニューロンの役割を調査するために、上記の戦略セットシフトタスクを使用していました。私たちは、背内側におけるコリン作動性介在ニューロン（DMS）、腹側線条体（VS）と生理食塩水を注射した対照の免疫毒素によって誘発される選択的病変のタスクに影響を比較しました。全ての動物は、正しいレバー上記キュー光に基づいて選択することに、（左または右）側に基づいてレバーを選択することから切り替える必要がありました。 （1）小説、（2）以前に関連する（正しいレバーを示す）、または（3）以前に無関係な（ランダムに割り当てられた）：私たちは、キュー光がどちらかあったに設定されたシフトの3つの実験条件を用いました。

これらの3つの実験条件では、応答戦略の最初の買収は、線条体におけるコリン作動性の損失が初期学習（ - 2C 図2A）には影響を与えなかったことを示唆している、すべての治療群において無傷でした。これらの結果は、DMSまたはVSの不...

ディスカッション

我々は、ラットでの使用のために確立された一連のシフトパラダイムに新しいバリエーションを開発しました。新しいルールのための探査の古いルールの抑制と促進：これらのパラダイムを使用して、線条体のコリン作動性病変がセットシフトで線条体コリン作動性介在ニューロンの特定の役割を示唆し、設定シフトを損なうことが判明しました。効果は学習におけるこれらの構造の異なる役割に応じて、背内側と腹側線条体との間で異なっていました。

セットシフトタスクが広くヒトからげっ歯類^{1、4、5、7、8、9、12}までの範囲の種における行動の柔軟性を試...

材料

この記事で使用された材料の一覧

名前	会社	カタログ番号	コメント
標準モジュラーテストチャンバー	Med Associates	ENV-008
ロープロファイル格納式レスポンスレバー	Med Associates	ENV-112CM
メッドアソシエイツ	用刺激ライト	ENV-221M
メッドアソシエイツ	用切り替え可能なデュアルペレット/ディッパーレセプタクル	ENV-202RM-S
ラットレセプタクル用ヘッドエントリー検出器	Med Associates	ENV-254-CB
モジュラー ペレット ディスペンサー; ラット	メッド アソシエイツ用	45 mg ENV-203M-45
ラット	メッド アソシエイツ	用 ENV-223AM	4.5 kHz 利用可能 (ENV-223HAM)
ラット チャンバー用 ハウス ライト	メッド アソシエイツ	ENV-215M
SmartCtrl インターフェース モジュール、8 入力/16 出力	メッド アソシエイツ	DIG-716B
SmartCtrl接続パネル、8入力/ 16出力	Associates	SG-716B
45 mgタブレットフルーツパンチ	TestDiet	1811255	いくつかのフレーバーが利用可能