Method Article

MouseWalkerを用いた脊髄損傷マウスモデルにおける自発運動機能障害の定量化

DOI:

10.3791/65207

⸱

March 24th, 2023

 ,  ,  ,  ,  , 
1Instituto de Medicina Molecular João Lobo Antunes, Faculdade de Medicina da Universidade de Lisboa, 2iNOVA4Health, NOVA Medical School|Faculdade de Ciências Médicas, NMS|FCM, Universidade Nova de Lisboa, 3Instituto de Histologia e Biologia do Desenvolvimento, Faculdade de Medicina da Universidade de Lisboa

In This Article

Summary

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

MouseWalker(MW)ツールボックスを使用して自由に歩くマウスの自発運動パターンを定量的に記述するための実験パイプラインが提供されており、初期のビデオ録画や追跡から定量化後の分析まで、さまざまな結果が得られています。マウスの脊髄挫傷損傷モデルを用いて、MWシステムの有用性を実証した。

Abstract

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

ウォーキングやランニングなどの複雑で高度に調整された運動プログラムの実行は、脊髄回路および脊髄上回路のリズミカルな活性化に依存しています。胸部脊髄損傷後、上流回路との通信が損なわれます。これは、順番に、限られた回復の可能性で、調整の喪失につながります。したがって、薬物または治療法の投与後の回復の程度をよりよく評価するためには、脊髄損傷の動物モデルにおける歩行、四肢協調、およびその他の自発運動行動の細かい側面を定量化するための、より詳細で正確な新しいツールが必要です。げっ歯類の自由歩行行動を定量的に評価するために、いくつかのアッセイが長年にわたって開発されてきました。ただし、通常、ステップ歩行戦略、フットプリントパターン、および調整に関連する直接的な測定値が不足しています。これらの欠点に対処するために、フラストレーション全反射(fTIR)通路と追跡および定量化ソフトウェアを組み合わせたMouseWalkerの更新バージョンが提供されています。このオープンソースシステムは、いくつかのグラフィカル出力と運動学的パラメータを抽出するように適合されており、一連の定量化後ツールを使用して、提供された出力データを分析できます。この原稿はまた、この方法がすでに確立された行動テストと組み合わせて、脊髄損傷後の自発運動障害を定量的に記述する方法を示しています。

Introduction

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四肢の効果的な調整は、四足動物に固有のものではありません。人間の前肢と後肢の協調は、水泳や歩行中の速度の変化など、いくつかのタスクを実行するために依然として重要です1。さまざまな四肢運動学2と運動プログラム1,3,4、および固有受容感覚フィードバック回路5は、ヒトと他の哺乳類の間で保存されており、脊髄損傷(SCI)などの運動障害の治療オプションを分析する際に考慮する必要があります6,7,8。

歩くためには、前肢と後肢からのいくつかの脊椎接続が適切に配線され、リズミカルに活性化される必要があり、これには脳からの入力と体性感覚系からのフィードバックが必要です2,9,10。これらの接続は....

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Protocol

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すべての取り扱い、外科的、および術後のケア手順は、ライセンス0421/000/000/2022に基づく欧州共同体ガイドライン(指令2010/63 / EU)およびポルトガルの動物管理に関する法律(DL 113/2013)に従って、Instituto de Medicina分子内部委員会(ORBEA)およびポルトガル動物倫理委員会(DGAV)によって承認されました。本研究では、9週齢の雌C57Bl/6Jマウスを用いた。動物の数を最小限に抑え、研究に使用された動物の苦しみを減らすためにあらゆる努力が払われました。MATLAB スクリプトと MW ソフトウェアのスタンドアロン バージョンはオープンソースであり、GitHub で入手できます
リポジトリ (https://github.com/NeurogeneLocomotion/MouseWalker)。MWソフトウェアはMATLAB R2012bで開発されましたが、MATLAB R2022bで動作するように適合されています。 図1 は、MWの分析ワークフローを示しています。

1. マウスウォーカー(MW)装置のセットアップ

  1. 前述のようにMW装置を組み立てるか

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Results

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標準BMSシステムは、SCI14以降の総運動赤字を説明しています。その主観的な性質のために、他の定量的アッセイは一般にBMSと一緒に実行され、移動のより詳細で詳細な評価を生成します。しかし、これらのテストでは、脊髄回路がどのように機能を維持し、不完全なSCIに適応するかを理解する上で非常に重要な、ステップサイクル、ステッピングパターン、および前肢と後肢の協調に関する特定の情報を示すことができません。このセクションでは、MWツールボックスがSCI後の自発運動機能の回復を監視し、歩行行動に関する関連情報を追加するのにどのように役立つかを示します。

研究サンプルは、9週齢の雌C57Bl / 6Jマウスの2つのグループに分けられました:SCI実験グループ(n = 11)、動物は椎弓切除術を受け、その後、無限の地平線インパクターを使用してT9 / T10脊柱のレベルで中等度から重度の挫傷損傷を受けました( 材料の表を参照)。偽損傷対照群(n = 10)では、椎弓切除術のみが同じ列レベルで実施されました(図1、ス.......

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Discussion

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

ここでは、SCI後の自発運動行動を解析することにより、マウスウォーカー法の可能性を実証します。これは、他の標準的なテストでは見逃されるステップ、フットプリント、および歩行パターンの特定の変化に関する新しい洞察を提供します。MW パッケージの更新バージョンを提供するだけでなく、提供されている Python スクリプトを使用してデータ分析ツールについても説明します (手順 5 を参照)。

MWは大規模なデータセットと高次元の自発運動プロセスを反映する運動学的パラメータのコレクションを生成するため、PCAが採用されました。実際、PCAは、これに似た他のキネマティックデータセットで広く使用されています27,35,36(図3)。この次元削減手法は、最小限の仮定でシンプルで堅牢な方法であり、キネマティックプロファイルを定量的に識別し、それらを制御条件.......

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Disclosures

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著者は、競合する経済的利益がないことを宣言しています。

Acknowledgements

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著者らは、ローラ・タッカーとナタサ・ロンカレビッチの原稿に対するコメントと、メディチーナ分子ジョアン・ロボ・アントゥネス研究所のげっ歯類施設による支援に感謝します。著者らは、プレミオスサンタカーサニューロシエンシアス-脊髄損傷研究のための賞メロエカストロ(MC-36 / 2020)からL.S.およびC.S.M.への財政的支援に感謝したいと思います。本研究は、Fundação para a Ciência e a Tecnologia (FCT) (PTDC/BIA-COM/0151/2020)、iNOVA4Health (UIDB/04462/2020 および UIDP/04462/2020)、および LS4FUTURE (LA/P/0087/2020) から C.S.M. L.S. への支援は、CEEC個人主任研究者契約(2021.02253.CEECIND)の支援を受けた。A.F.I.は、FCT(2020.08168.BD)の博士課程のフェローシップによってサポートされました。AMMは、FCTの博士フェローシップ(PD / BD / 128445 / 2017)によってサポートされました。IMは、FCTのポスドクフェローシップ(SFRH/BPD/118051/2016)の支援を受けました。D.N.S.は、FCTの博士研究員(SFRH/BD/138636/2018)の支援を受けました。

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Materials

List of materials used in this article
NameCompanyCatalog NumberComments
<ストロング>45ºミラー 
2アルミ押出成形(2×2cm)、高さ16cm、両側に1個ミスミ2
アルミ押出成形品(2×2cm)、23cm、@45°C; 、両側に1個ミスミ
個アルミ押出成形品(2×2cm)、長さ83cmミスミ
87×23cmミラー一般ガラスサプライヤー 
黒い段ボールフィラー 一般的な文房具サプライヤー私たちは2つを使用しました、1つは69 x 6 cm、もう1つは69 x 3cmで、ミラー
背景バックライト
109 x 23 cmプレキシガラス(0.9525 cm厚)一般的なハードウェアサプライヤー2
横アルミニウム押し出し(4 x 4 cm)、長さ20 cm、両側に1つずつミスミ
マルチカラーLEDストリップ一般的なハードウェアサプライヤー
プレキシガラスを覆うための一般的な文房具サプライヤー
fTIRサポートベースとポスト
2 アルミニウム押し出し (4 x 4 cm)、高さ100 cmミスミ
60 x 30 cm メートル法のブレッドボードエドモンド・オプティクス #54-641
M6 12 mm ネジEdmund Optics 
M6六角ナットとウェーサーEdmund Optics 
fTIR歩道 
109 x 8.5 cmプレキシガラス(厚さ1.2 cm)一般的なハードウェアサプライヤー109x 8.5 cmプレキシガラス(厚さ1.2 cm)
長さ109 cmのベースUチャネルアルミニウム、高さ1.6 cm×深さ1.9 cmの厚さの折り目(プレキシガラスを保持するため)一般的なハードウェアサプライヤー2
横アルミニウム押し出し(4 x 4 cm)長さ20 cm、両側に1つずつミスミ
黒い段ボールフィラー 一般的な文房具サプライヤーは、プレキシガラスの限界をカバーするために、明るいエッジM6
12 mmネジドモンドオプティクス 
ハイスピードカメラ(三脚付き)
Blackfly S USB3FLIR#BFS-U3-32S4M-Cこちらがおすすめです。要件は、毎秒少なくとも100フレーム
を記録することですInfinite Horizon Impactor 
インフィニットホライゾンインパクター Precision Systems and Instrumentation、LLCの#0400
Lens
Nikon AF Zoom-Nikkor 24-85mmNikon#1929このレンズは推奨されますが、他のレンズを使用することもできます。fTIR 信号をキャプチャするために、大きなアパーチャ (つまり、F-ストップ値が小さい) が含まれていることを確認してください
Software
MATLAB R2022bMathWorks
Python 3.9.13 Python Software Foundation
Anaconda Navigator 2.1.4株式会社アナコンダ
スパイダー 5.1.5 Spyder Project Contributors
歩道の壁 
2 100 x 15 cmの大きな直立形のアクリルブリコラージュコンビニエンスストア
2 長さ6-10 x 15 cmのトラペジアンアクリラテラルブリコラージュコンビニエンスストア
GitHub資料
フォルダ名URL
Boxplotshttps://github.com/NeurogeneLocomotion/MouseWalker/tree/main/Boxplots箱ひげ図を作成するためのスクリプト
Docshttps://github.com/NeurogeneLocomotion/MouseWalker/tree/main/DocsAdditional documents
Heatmaphttps://github.com/NeurogeneLocomotion/MouseWalker/tree/main/HeatmapsHeat mapを作成するためのスクリプト
Matlatスクリプトhttps://github.com/NeurogeneLocomotion/MouseWalker/tree/main/Matlab%20ScriptMouseWalker matlabスクリプト
PCAhttps://github.com/NeurogeneLocomotion/MouseWalker/tree/main/PCA%20plots主成分分析
生データhttps://github.com/NeurogeneLocomotion/MouseWalker/tree/main/Rawdata%20Plotsプロットを実行するスクリプト生データプロットを作成するスクリプト
残差分析https://github.com/NeurogeneLocomotion/MouseWalker/tree/main/Residual_Analysis生データから残差を計算するコード
1 プレキシガラスを覆うエ 任意の 任意の

References

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Frigon, A. The neural control of interlimb coordination during mammalian locomotion. Journal of Neurophysiology. 117 (6), 2224-2241 (2017).
  2. Grillner, S. Biological pattern generation: The cellular and computational logic of networks in motion.

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