このプロトコルは、ラットのアルコール消費をモデル化するための標準的な断続的なアクセスの2ボトル選択家庭用ケージ飲用パラダイムを説明しています。さらに、飲酒行動の微細構造分析を可能にするDIYリック検出システムで標準プロトコルを補強するためのステップバイステップの指示を提供します。
方法論記事
このプロトコルは、ラットのアルコール消費をモデル化するための標準的な断続的なアクセスの2ボトル選択家庭用ケージ飲用パラダイムを説明しています。さらに、飲酒行動の微細構造分析を可能にするDIYリック検出システムで標準プロトコルを補強するためのステップバイステップの指示を提供します。
2本選択の家庭用ケージの飲酒は、げっ歯類のエタノール消費を研究するために最も広く使用されているパラダイムの1つです。最も単純な形では、動物は2本のボトルを利用でき、1本には通常の水道水が入っており、もう1本にはエタノールが入っており、1日の摂取量は24時間のボトル重量の変化によって測定されます。したがって、このアプローチには特別な実験装置は必要ありません。このような実装の容易さは、前臨床アルコール研究者による広範な採用に最も貢献していると思われますが、このアプローチを使用して取得された飲酒データの解像度は、研究者がボトルの重量を測定する回数(たとえば、1日1回)によって制限されます。しかし、全体的な摂取量、薬理学的介入、およびニューロン操作の文脈で飲酒パターンを調べたいという願望が、個々のリックのレベルでデータを取得できるホームケージリック検出システムの開発を促しました。近年では多くの開発が進んでいますが、オープンソースのLIQ HD(Lick Instance Quantifier Home Cage Device)は、その手頃な価格と使いやすさから、この分野で大きな注目を集めています。このシステムはエキサイティングですが、マウスで使用するように設計されています。ここでは、標準およびリコメーターを装備した2本入りの家庭用ケージの飲用に適した手順を確認します。また、LIQ HDシステムをラットに適応させる方法として、より大きなケージサイズに対応するためのハードウェアの変更や、標準的な既製の飲料ボトルと互換性のある再設計された3Dプリントボトルホルダーなどを紹介しています。このアプローチを使用すると、研究者は、多くのラットの摂取量に加えて、毎日の飲酒パターンを並行して調べることができるため、追加のリソースへの投資を最小限に抑えて、取得したデータの解像度を高めることができます。これらの方法により、研究者は、正確な実験ニーズに応じて、標準的なボトルまたはリコメーターを備えた装置を使用して、アルコール飲酒の根底にある神経生物学的メカニズムを調査する柔軟性を得ることができます。
適度なアルコール摂取は歴史的に中程度の健康上の利点と関連していましたが、最近の大規模な包括的な研究により、アルコール摂取量は安全ではないことが明らかになりました1,2.実際、アルコールの使用は、世界的に死亡と障害の7番目に多い危険因子です1 少量のアルコールを飲む個人は、癌、感染症、および怪我のリスクが高くなります1,3.米国では、2016年から2021年の間にアルコール使用による死亡が約30%増加しました4。重要なのは、死亡や障害のリスクは、消費の増加とともに単調に増加することです1.
ヒトでの研究は、アルコールの使用と誤用の神経生物学に関する貴重な洞察を提供してきましたが、動物モデルによる実験的制御は、飲酒行動の根底にあるメカニズムと大量飲酒のリスクを深く理解するために重要です。これらのモデルは、制御されていない消費を減らすことを目的とした治療法の開発にも役立つツールです。2本入りの家庭用ケージでの飲酒は、げっ歯類のアルコール消費を研究するために最も広く使用されている前臨床パラダイムの1つです。これは、主に、専門的な研究機器や複雑な分析を必要とせずに、自発的なアルコール飲料と嗜好の総測定を可能にするため、実装の容易さによるものです。このアプローチを使用すると、研究者は、飲酒セッションの開始から終了までのボトル重量の変化を計算することにより、希望の間隔(時間、日、週など)で測定値を収集できます。この基本的な方法のバリエーションは、短期間と長期の両方で低から中程度から過量のアルコール摂取を促進するために、この分野の多くの人々によって使用されてきました。例えば、マウス5および<ラットの両方で、それぞれ低レベルおよび中程度のアルコール摂取を促進するために、連続的および断続的な2ボトル選択手順が使用されsup class="xref"6,7,8。同じパラダイムにより、アルコールを好む菌株の高レベルの摂取を促進することができます7,9。あるいは、ダークサイクルの開始から約3時間後から毎日2〜4時間に制限するこの方法の適応は、マウスの大量飲酒(すなわち、暗闇での飲酒)10,11。これらの方法のさらなるバリエーションは、アルコール依存を促進する方法(すなわち、慢性的な断続的なエタノール蒸気曝露)と組み合わせて使用され、離脱中の自発的なアルコール飲酒のエスカレーションを調べるために使用されています12,13,14,15,16,17、18,19.
この分野で広く採用されていますが、ボトルの重量の変化によってアルコール摂取量を測定する標準的なアプローチは、飲酒セッションごとの総消費量に対する解像度が制限されています。その結果、このアプローチでは、アルコール使用障害(AUD)のリスクと重症度の両方に影響を与えることがよく知られている飲酒パターンを捉えることができません20,21,22。実際、個人の経時的な平均摂取量は、いくつかの大量飲酒エピソードまたはそれぞれが比較的低い消費量に関連する多くの飲酒エピソードの結果である可能性があり、これらのニュアンスは、消費が飲酒セッションごとの総摂取量として測定されると検出されません。重要なことは、大規模な飲酒発作(すなわち、飲み込み)に関連する飲酒エピソードは、健康な対照群と比較してAUDの個人で有意に多く観察され23、そしてヒト以外の霊長類のデータは、飲酒履歴の早い段階で大規模な飲酒発作を含むアルコール消費のパターンを確立した個人がAUD22に対して有意なリスクがあることを示唆しています.さらに、大量の消費を含む飲酒エピソードは、AUDの診断21とは無関係に、罹患率と死亡のリスクを大幅に増加させます。全体として、これらのデータは、前臨床モデルにおける全体的な摂取量レベルに加えて飲酒パターンを調べることへの関心の高まりにつながり、個々のリックのレベルで飲酒データをキャプチャできるさまざまな複雑さの多くのシステムの開発を促しました。
最初のものの中には、マウスで使用するために設計されたフォトビームリック検出を備えた2ボトルシステムの開発がありました24。このシステムは、その後、rats25で使用するために別のグループによって適応されました。それ以来、このテーマのバリエーションは、カスタムげっ歯類の飼育に含まれる同様のシステムを開発するために使用されてきました26、社会的に飼育された個々の動物のなめ検出を可能にします27,28、摂食行動と飲酒行動の両方をキャプチャ29。中でも、LIQ HD(Lick Instance Quantifier Home Cage Device)30は、Godnyuckらが開発したシステムの実装の容易さと手頃な価格に匹敵するマウス用システムを提供したとして大きな注目を集めています。24。このシステムは、静電容量式センシングを利用して、フォトビーム検出システムを使用して提供されるシッパーアプローチや相互作用などの間接的な手段とは対照的に、舌と導電性金属シッパーチューブとの間の接触を直接検出します。著者たちは、静電容量式センシングシステムがリック検出の精度と感度が大幅に向上し、リック数とボトル重量の変化との間にはフォトビーム検出よりも強い相関関係が生じることを示すデータを提供しています。著者らはさらに、このシステムを連続アクセスの2ボトル選択式ホームケージ飲用パラダイムと組み合わせて使用し、アルコール飲用微細構造の測定値に加えて、全体的な毎日の摂取量の測定値をキャプチャする能力を示しています30。
ここでは、標準的なアプローチを使用した2本選択式ホームケージアルコールの飲用手順と、リック検出を可能にする方法(図1)について説明します。また、LIQ HD30をラット用に適応させたLIQ HDRの構築と実装の方法も紹介します。これには、より大きなケージサイズに対応するためのハードウェアの変更と、標準の既製ボトルと互換性のある再設計された3Dプリントボトルホルダーが含まれています。これらの方法により、研究者は、実験リソースとデータ収集のニーズに応じて、標準アプローチまたはリコメーター搭載アプローチのいずれかを柔軟に使用できます。
以下は、Simms et al.7から採用された断続的なアクセス2ボトル選択飲酒手順を使用して、家庭用ケージでの飲用をキャプチャするために必要な材料の説明と段階的な指示です。この手順では、ラットは週7日、2本の飲用ボトルに24時間アクセスすることができます。月曜日、水曜日、金曜日(MWF)に、ラットは水(H2O)の入ったボトルとエタノール(EtOH)の入ったボトルを1本受け取ります。これらのボトルは、火曜日、木曜日、土曜日(TRS)に取り外され、2本のボトル入り飲料水と交換されます。ネズミは土曜日と日曜日に同じ2本のボトルの水から水を飲みます。これらの方法は、必要に応じて、エタノールアクセスの代替スケジュール(例えば、連続的、ビンジなど)に対して容易に調整できることに注意してください。標準アプローチとリコメーター装備のアプローチについては、個別の手順が提供されています。
すべての代表的なデータは、イリノイ大学シカゴ校の施設用動物管理および使用委員会の承認を得て、NIHの実験動物の世話と使用に関するガイドラインに従って、単独で飼育された成体のLong-Evansラットを使用して収集されました。各被験者の流体消費量を正確に監視するには、単一のハウジングが必要です。成体の雄(n = 38)および雌(n = 22)のLong-Evansラットは、到着時にP50〜80であり、実験開始の1週間前にビバリウムに順応させることを許された。ラットは、特に明記されていない限り、標準的なチャウ(Teklad 7912、Envigo)と水を自由に利用できました。
1. 実験前の準備
2. 日常の手続きとメンテナンス
3. 2本選択実験中の舐め検出
注:高解像度の飲酒データを取得することに関心のある研究者は、ボトルにリック検出機能を追加することで、上記の手順を変更できます。LIQ HD30は、マウスでこのタイプのデータ収集を可能にする低コストのDIY(Do-It-Yourself)システムです。以下に概説する手順では、LIQ HDをラットでの使用に適合させるために必要な変更について説明します(LIQ HDRと呼ばれます)。1つのリック検出システムを構築するために必要なすべての商業的に販売およびカスタム3Dプリントされた部品のリストについては、Table of Materialsを参照してください。これにより、最大18匹のラットの2ボトル選択データをキャプチャできます。3Dプリントの.stlファイルと手順は、著者のWebサイト(www.ejgloverlab.com/3dprints)にあります。
4. 舐め検出を使用した2本選択家庭用ケージ飲酒の日常手順
5. データ分析




標準の断続的な2ボトルの選択ホームケージEtOH飲用データ
標準的な手順(図7A)を使用すると、研究者は24時間の摂取量(図7B-D)だけでなく、飲酒セッションの開始直後にボトルの重量が収集されれば、どんちゃん騒ぎのような飲酒(図7E-F)をキャプチャできます。エタノール摂取量を水分摂取量に対して相対的に計算することにより、研究者は測定されたすべての時点での選好データも取得できます(図7D,F)。><図7Cに示されているように、ラットは、2本ボトルの選択アクセスの最初の数日間に、エタノール摂取量の増加期間を頻繁に示します。これに続いて、摂取量が比較的安定している間、プラトーが続きます。雄のラットでは一貫して観察されますが7,32,33,34,35,36では、このパターンは必ずしも女性で観察されるわけではありません。それどころか、一部の研究では、雌ラットの研究期間中を通じて安定したレベルのエタノール摂取が報告されています37,38。さらに、いくつかの研究では、エタノールの摂取量は、アクセス期間が長くなるとさらに増加する可能性があることを示唆しています36,39。毎日の摂取量は個人差があります。しかし、アルコール研究で最も一般的に使用される菌株については、1日の平均摂取量が十分に特徴付けられており、グループ化されたデータを見ると、成功のベンチマークとして使用できます7,8,33,34,35,39。
図7Eに示されているように、多くのラットは、飲酒セッションの開始直後に1日のエタノール摂取量のかなりの部分を消費します8,33。このエタノール摂取のどんちゃん騒ぎのようなパターンは、水よりもエタノールをかなり好むことと関連していることがよくあります(図7F)。しかし、研究者は、24時間の選好が50%を超えなくても驚くべきではありません。これは、近交系またはアルコールを好まないげっ歯類の系統や、比較的短期間の2本ボトル選択アクセスに限定された研究に特に当てはまります7,32,33,35,37。
2本選択飲料の微細構造解析のためのLIQ HDRの検証
標準的なラットの2本選択パラダイムにLIQ HDRシステムを追加することで、研究者はキャプチャした飲酒データを使用して摂取量を正確かつ正確に予測することができます。これは、検出されたリックの累積数と、EtOH (R2 = 0.7789, F(1,113) = 398.1, p < 0.0001) と H2O ボトル (R2 = 0.7910, F(1,117) = 442.9, p < 0.0001) の 24 時間 (図 8A) のボトル重量の変化との間に、強く有意な相関関係が存在することによって確認されます。これは、ラットがH2O(R2 = 0.8875、F(1,188)= 1484、p < 0.0001)を含む2つのボトルを受け取った日にも当てはまります。図 8B)。
LIQ HDRは、標準的な2本選択パラダイムでは得られない高い時間分解能で飲酒パターンの正確な分析も可能にします。このアプローチにより、研究者は、異なる溶液間、光サイクル間、性別、薬物群など、飲酒パターンの違いを調べる機会を得ることができます。例えば、平均リックを30分間隔でビン化することで、平均24時間の飲酒パターンを簡単に分析することができます。予想通り、この分析では、ラットが覚めている暗サイクル中のEtOHとH2Oの両方の摂取量が、ラットが通常眠っている光サイクルよりも有意に高いことが明らかになりました(図8C)。同様のアプローチを使用して、研究者は飲酒パターンのグループの違いを調査できます。例えば、飲酒の微細構造は、24時間にわたるEtOH(図8D)または水(図8E)の平均舐め回数を調べることにより、雄と雌のラット間で比較することができます。フロントローディングや大量飲酒を調査するために、研究者は分析の解像度を上げて、データを要約するための小さなビン付きウィンドウを使用して、セッション開始直後に発生する飲酒に焦点を当てることができます。これにより、研究者は24時間以内に複数のボトルウェイトを収集することなく、大量飲酒の期間を調査できます。図 8C (挿入図) に示されているように、この分析は、セッション開始の 30 分後に得られたボトルの重量によって捕捉された飲酒の大部分が、 30 分間ではなく、最初の 5 分間に発生することを示しています。このようなデータは、血中エタノール濃度(BEC)を測定するための血液サンプルの収集に最適な時点を特定するのに役立ちます。実際、同様のフロントローディングのパターンは、別の飲酒日に観察され、その間に高解像度の飲酒パターンが15分という短い期間でキャプチャされました(図8F)。このセッション中に記録された平均リックは、ボトル重量の変化を確実に予測しました(EtOH:R2 = 0.6316、F(1,10)= 17.15、p = 0.0020;H2O:R2 = 0.8601、F(1,10)= 61.47、p < 0.0001;図 8G)。さらに、セッション開始の15分後に採取された血液サンプルから採取されたBECは、検出されたリックの数とよく相関していました(R2 = 0.4327、F(1,10)= 7.627、p = 0.0201;図 8H)比較的低レベルのEtOH摂取量でも。
LIQ HDRは、飲酒セッション中にリアルタイムで検出および計算され、リック検出と同様に1分間のビンに保存される飲酒微細構造のさまざまな測定値をキャプチャします(図6K)。これらの対策については、ステップ 5.4 で簡単に説明し、前に定義しました30.研究者は、個々の飲酒の微細構造の変化を詳細に分析し、飲酒パターンが全体的な摂取量の違いにどのように、そしてどの程度寄与しているかを調べることができます。例えば、雌雄のラットは、水を飲むときに舐め回数、飲酒回数、発作の長さ(図9A-C)が同程度であったにもかかわらず、これは雄よりも雌の方が全体の摂取量(g/kg)が多いことと関連していることがわかりました(t検定; t=2.882, df=10, p=0.0163;図 9D)。これは、体重の性的二型を考えると予想され、同数の舐めに対しては、男性よりも女性の体重による摂取量が多くなります。驚くべきことに、これはEtOHの微細構造パターンの性差の比較とは対照的であり、EtOH摂取量の同様のレベルに関連する同様の飲酒微細構造が明らかになりました(図9E-H)。これらのデータは、水の舐め量は雌雄間で類似しているものの、雌ラットは雄と比較してEtOHの舐め量が少ないことを示唆しています。これらの微細構造データを総合すると、ラットの雄と雌のラットは、ホームケージ環境で消費される水分の種類に基づいて、自発的な飲酒戦略が異なる可能性が高いという考えを裏付けています。以前の研究では、液体に依存する飲酒戦略の性差も報告されています40,41、これらの研究で観察された違いは水の消費量だけに限定されていませんでした。飲酒歴の長さは、現在のデータセットでは2本選択飲酒が5週間に制限されていたのに対し、以前の研究では12週間を超えていたため、研究間で観察された違いに関与している可能性があります40,41。

図1:2本入りの家庭用ケージでの飲酒。(A)研究者は、ボトルの重量の変化に基づいて摂取量を計算する標準的なアプローチを使用して、自発的な家庭用ケージのエタノール摂取量と好み(水に対する)を測定できます。(B)ラット用に設計された低コストのDIY家庭用ケージ舐め検出システムであるLIQ HDRを使用することで、研究者は標準的な2本選択手順と同じ測定値を取得しながら、記録期間全体を通じて高解像度の飲酒微細構造をキャプチャできます。この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

図2:静電容量式センサーユニットの構築。(A)電子部品と配線図。(B)1つのLIQ HDRシステムを構築するために必要な3つの静電容量センサーユニットを構築するための材料。(C)ケージ#1-6用の2ピンメスコネクタケーブルをAピン#0-11にはんだ付けし、はんだ接合部をホットグルーで固定します。色付きの熱収縮チューブとラベル付きのケーブルの色分けには、それぞれに固有のlickometerID番号が付いています。(D)ボードAと5Vから3Vへのレベルシフターを4ピンケーブル(1)で差動I2C通信ブレークアウトエンドポイントに接続し、ハウスボードAと通信ブレークアウトを3Dプリントケーシング(2-3)に接続します。(E) ボードBとCのI2Cアドレスを変更するには、ADDRピンから3VoピンとSDAピンにそれぞれジャンパー線をはんだ付けします。(F)2ピンメスコネクタケーブルをセンサーボードBおよびCにはんだ付けし、対応するリコメータIDでラベルを付け、ボードBを通信ブレークアウトミッドポイントに接続し、ボードCを4ピンケーブルでエンドポイントに接続します。(G)センサーユニットBとCをそれぞれの3Dプリントケースに収納し、3つのユニットすべてをイーサネットケーブルでデイジーチェーン接続します。この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

図3:LIQ HDRリコメーターを組み立てます。(A)ケージ内コンポーネントの3Dレンダリング。(B)2ボトルのリコメーターを1つ設置するための材料。1つのLIQ HDRシステムは、18個の2ボトルリコメーターを収容できることに注意してください。(C)2ピンオスコネクタケーブルの長さを黒と赤のペアのワイヤとカラーコードで延長します 熱収縮チューブ。(D)黒と赤のワイヤーをボトルホルダー(1)の左(L)と右(R)の開口部に通し、端を銅テープ(2-3)にはんだ付けします。(E)シッパーブラケット(1-2)の内壁に銅テープを接着し、ホットグルー(3-4)で補強します。(F)ケーブルをケーブルプロテクターに通します。(G)ケーブルクリップを取り付けます。(H)コネクタに一致するlickometerID番号のラベルを付けます。この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

図4:Lickometerのインストール。(A)電気テープを使用して、金属ケージ上部のシッパー開口部の周りの金属棒を絶縁します。(B)リコメーターとアクリルパネルを2セットのM5ネジとナットでケージの上部に取り付けます。(C)ケーブルクリップをワイヤーケージトップの最も外側のロッドに固定します。(D)各ケージに適切なケーブルプロテクター(左Lまたは右R)を使用してください。(E) ボトルシッパーが露出しているのは~2cmだけであることを確認してください(1)、ボトルをケージに置くとき(2)シッパーの先端だけがアクリルパネルを超えて伸び、ラットがアクセスできるようにします。(F)フィルタートップは、ケーブル自体を邪魔することなく、ケーブルクリップにフィットさせる必要があります。この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

図5:シッパーブロッカーのインストールと使用。(A)シッパーブロッカーの3Dレンダリング。(B)1つのシッパーブロッカー用のカスタム3Dプリントパーツ。(C)3Dプリントしたパーツを組み立てます。(D)組み立てたシッパーブロッカーをM5ネジ+ナット+ワッシャーでケージの上部に取り付けます。(E)ダイヤルを時計回りに回して、シッパーへのアクセスをブロックします。(F)ダイヤルを反時計回りに回してシッパー(1)からブロッカーを取り外し、ブロッカーを持ち上げて90°回転させ(2)、ブロッカーがケージの上部(3-4)より上に来るまでダイヤルを反時計回りに回し続けます。この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

図6:VivariumのセットアップとGUIの操作。(A)推奨されるビバリウムのセットアップと配線図。(B)各センサーユニットを棚に取り付け、センサーケーブルを棚に配置して安定させます。(C)マイクロコントローラーインターフェースをシェルフに取り付け、センサーユニットAに接続された4Vから3Vへの5Vレベルシフターに接続します。 (E)センサーケーブルを対応するlickometerケーブルに接続します。(F)電源を差し込んで、マイクロコントローラーインターフェースをオンにします。(G)GUIインターフェースのメインページ。(H)[設定]をタップして、照明のオン/オフ時間をビバリウムの照明スケジュール(1)に調整し、[センサー設定]をタップしてラットのタッチとリリースのしきい値を調整します(2)。(I)データを記録するには、メインページでEtOHボトル側を選択し、[ 開始]をタップします。 センサーをキャリブレーションし(1)、録音を開始します(2)。「更新」をタップして画面に表示されているリック番号を更新し、「保存して終了」をタップして録音を停止します。(J)メインページの[SDの取り出し]をタップして、SDカードを取り出してデータを転送します。SDカードを挿入した後、[SDをマウント]をタップします。(K)マイクロコントローラーインターフェースによって微細構造データが1分ビンで保存される方法を示す代表的な生データファイルのスクリーンショット。この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

図7:標準的な手順を使用して取得された代表的な2本ボトルの選択飲酒データ。断続的なアクセスの2本のボトル選択の家庭用ケージEtOH飲用パラダイムでは、(A)ラットは月曜日、水曜日、金曜日(MWF)に20%(v / v)EtOH溶液(オレンジ)とH2O(青)を受け取り、火曜日、木曜日、週末にH2Oを含む2本のボトルを受け取ります。(B)毎日の水分摂取量の測定は、ラットが研究期間を通じて総水分摂取量(mL)の比較的一貫したレベルを維持している一方で、(C)ラットは最初の数回の飲酒セッションの過程でEtOH摂取量のエスカレーションを示すことが多く、その後摂取レベルは横ばいになることが明らかになりました。(D)このエスカレーションとメンテナンスのパターンは、EtOHの選好にも同様に反映されています。研究者は、セッション開始の最初の30〜60分後にボトルの重量が収集された場合、ビンジのようなEtOH摂取量(E)を捕捉することもできます。(F)これは、多くの場合、H2OよりもEtOHの高い選好と関連しています。影付きのエラーバーは±SEMを表します(男性の場合はn = 32、女性の場合はn = 16)。この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

図8:LIQ HDRは、高い時間分解能で消費を正確にキャプチャします。LIQ HDRシステムの精度と精度は、ラットが(A)H2OおよびEtOHを投与された日、および(B)両方のボトルにH2Oを摂取した日におけるリック回数とボトル重量の変化との間に有意な正の相関が存在することによって確認されます。 24時間の飲酒期間にわたるO(青)とEtOH(オレンジ)は、平均リックを30分間隔でビン化することで簡単に評価できます。挿入図は、ボトルアクセスの最初の30分間の5分間のビンの平均舐め(灰色で強調表示)に対応し、その間、ラットはしばしば顕著なフロントローディング行動を示します。飲酒パターンのグループ間の違いも、24時間にわたる雄および雌のラットについて描かれた(D)EtOHおよび(E)H2Oのリック微細構造によって例示されるような同様のアプローチを用いて調べることができる。(F)飲酒パターンは、(G)LIQ HDRが摂取量を正確に追跡し続ける間、および(H)比較的低レベルのEtOH摂取量でも血中エタノール濃度(BEC)を予測する、より短いテスト期間にわたって高い時間分解能で評価することもできます。影付きのエラーバーは±SEMを表します(性別ごとにn = 6)。この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

図9:代表的な飲酒の微細構造データ。LIQ HDRは、(D)ボトルの重量の変化による総水分摂取量の測定に加えて、(A)リック回数、(B)飲酒回数、(C)試合の長さなど、飲酒の微細構造の測定値をキャプチャできます。(E-H) エタノールについても同様の測定が得られます。これらの測定値をグループ間で比較すると、現在の例のように、消費された溶液に基づく飲酒戦略の性差を明らかにする、明確な飲酒パターンを特定できます。実線は中央値を示し、点線は四分位数を示します(性別ごとにn = 6)。対応のないt検定;*p < 0.05.この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。
補足図1:マイクロコントローラインターフェースの設定。(A)電子部品と配線図。(B) 1つのLIQ HDRシステムに必要なマイコンインターフェースを構築するための材料。(C)静電容量式タッチシールドの裏側に、バックライトはんだパッドを横切ってはんだジャンパーを追加します。(D)データロギングシールドの裏側で、CSピン(1)のジャンパーパッドトレースを切断します。CSピンからピン#7(2)にジャンパー線をはんだ付けします。(E)タッチシールドをベースとして、ヘッダーピンをデータロガーにはんだ付けします。(F)残りの2x4ヘッダーをマイクロコントローラーに積み重ね(1)、データロガーをマイクロコントローラーに積み重ねて、ヘッダーを所定の位置にはんだ付けします(2)。(G)コイン電池をデータロガー(1)に挿入し、タッチスクリーンをデータロガーに積み重ね、SDカードをデータロガー(2)に挿入します。(H)追加のアース線を作成するには、ジャンパー線から1つのオスコネクタを切り取り、端を剥がした単芯線にはんだ付けします。(I)4ピンジャンパー線と追加のアース線をマイコン(1)に接続し、ホットグルー(2)で固定します。(J)マイクロコントローラーインターフェースをカスタム3Dプリントケーシングに収納します。このファイルをダウンロードするには、ここをクリックしてください。
現在のプロトコルは、断続的なアクセスの 2 ボトル選択ホームケージ手順を使用してエタノール飲用データを取得するための段階的な手順を提供します。この方法は比較的簡単に実装でき、コストや特殊な研究機器をほとんどまたはまったく必要としません。ラットで使用する舐め検出システムであるLIQ HDRの構築と実装にここで提供する手順を使用すると、研究者は、摂取量と好みの標準的な測定値に加えて、高解像度の飲酒微細構造データを取得できます。
現在のプロトコルに記載されている断続的アクセス スケジュールは、エタノール アクセスの多くの代替スケジュールよりも高いレベルのエタノール摂取を引き起こすことがよく知られているため、広く使用されている手順です。実際、以前の研究では、断続的なスケジュールでアクセスするラットは、連続して24時間アクセスするラットよりも1日の平均エタノール摂取量が高いことが示されています6,7。それにもかかわらず、研究課題やその他の実験計画パラメータに応じて、エタノールアクセスの異なるスケジュールが望ましい場合があります。研究者は、ボトルのオン/オフの時間と曜日を変更するだけで、さまざまなスケジュール(継続的なアクセス、暗闇での飲酒など)に対応するために現在のプロトコルを非常に簡単に変更できます。
2 本入りの飲酒は比較的簡単に実装できるパラダイムですが、データ収集を損なう可能性のある問題が発生する可能性があります。したがって、潜在的な問題を迅速に特定するために、実験者が日常的にデータを検査することが重要です。特に、研究者は、シッパーの漏れや詰まりを示す可能性のあるボトル重量の非常に大きな変化または非常に小さな変化に細心の注意を払う必要があります。これらの問題の兆候を早期に発見することで、特定のサブジェクトからすべてのデータが分析から除外されるのを防ぐことができます。実際、研究者が24時間にわたってボトルの重量に劇的な変化(または変化がない)に気付いた場合、新しいボトルに切り替えるだけで、特定のボトルを流通から取り除く必要があるかどうかを確認するのに役立ちます。これらの理由から、余分なボトルとシッパーを手元に用意しておくのが賢明です。ただし、一部のラットは自然に非常に低いレベルのエタノール摂取を示すことに注意する必要があります35。これは、特定の系統のラットに特に当てはまります、レビューについては8 を参照してください。したがって、特定の実験で少数の動物集団がエタノール消費量が少ないかまったくない場合、研究者は心配する必要はありません。同様に、一部の動物は、こぼれを促進する可能性のある方法でシッパー/ボトルで遊ぶ傾向があります。まれではありますが、消費に関連しないボトル重量の大きな変化が繰り返される場合は、特定の動物を実験から除外する必要がある場合があります。
私たちの詳細なステップバイステップのプロトコルは、ラット用のLIQ HDRシステムの実装と使用の容易さを示しています。マイクロコントローラーの電子工学とプログラミングに関する予備知識やスキルがない研究者は、ほとんどまたはまったく変更を加えることなく、このシステムを実験のニーズに容易に適合させることができます。私たちの代表的なデータは、ラットの家庭用ケージ飲酒研究への応用に成功していることと、高い時間分解能で多数の飲酒微細構造測定値をキャプチャする強力な能力をさらに実証しています。LIQ HDRには、マウスの前身30と比較して、いくつかの設計変更が含まれています。これは、ラットでの使用への適応を成功させるために必要なだけでなく、機能とユーザーエクスペリエンスを向上させるためにも行われました。3D プリントされたボトル ホルダー、シッパー ブロッカー、電子部品などのケージ内のコンポーネントは、噛むのを防ぐためにケージ上部に再配置され、頻繁かつ重大なデータ損失やハードウェアの回転が発生する可能性があります。レーザーカットされたアクリルパネルを追加すると、これらの脆弱なコンポーネントの破壊がさらに防止されます。標準的な靴箱のネズミケージと同じ素材であるアクリルパネルを除き、他のすべてのLIQ HDRコンポーネントは、ケージ内から動物がアクセスできないか、ボトル交換中のほんの一瞬しかアクセスできません。この設計により、デバイスコンポーネントが破壊される可能性や、非食品の摂取による動物へのリスクが制限されます。LIQ HD 設計で使用される比較的労働集約的なカスタムメイドのボトルとは対照的に、LIQ HDR の 3D プリント ボトル ホルダーは、市販の既製のげっ歯類の飲料ボトルと互換性があるように設計されています。ボトルはケージの上部に設置され、標準的なケアや飼育中に飲料ボトルが適用されるのとほぼ同じ方法でラットがアクセスできます。シッパーブロッカーの追加は、システムの信頼性を向上させ、ブロッカーがない場合、Arduinoインターフェースでのデータキャプチャを開始する前に発生する飲酒や、毎日のキャリブレーション中にラットがシッパーと相互作用したときに発生する誤った舐め測定によって生じる可能性のある貴重なデータ損失を防ぐ、シンプルだが効果的なソリューションです。ラットケージがかなり大きいため、元のハードウェア設計のサイズをスケールアップする必要がありますが、大幅に長いケーブルを使用すると、干渉による静電容量式センシングの感度と精度、およびデイジーチェーン接続されたセンサーボードとArduinoインターフェイス間のI2C通信の完全性に悪影響を与える可能性があります。この問題を回避するには、差動I2C通信方式を採用し、Ethernetケーブルによる超長距離・ほぼロスレスの信号伝送を実現しています。ケージ内コンポーネントに使用されている素材により、使用の合間に簡単に洗浄および消毒できます。リコメーターは避妊して 70% EtOH 溶液で拭くことができますが、導電性銅テープなどの電気部品が無傷であることを確認するように注意する必要があります。シッパーブロッカーやアクリルパネルなど、動物と直接接触する非電気機器は、温かい石鹸水でよく洗うことができます。
舐め検出システムの信頼性と有効性には、適切な構築と設置、広範なテスト、入念なエラー監視、効果的なトラブルシューティングが必要です。すべての DIY コンポーネントは、スキルと注意を持って作成および組み立てる必要があります。これは、初心者には練習が必要なはんだ付けを伴うステップでは特に重要です。いずれにせよ、実際の実験で使用する前に、すべてのリッコメーターの広範なテストが必要です。個々の実験ニーズに適応するためにシステムを変更する必要がある場合は、正確な舐め検出のためにセンサー設定 (タッチとリリースのしきい値など) をさらに微調整する必要がある場合があります。初めて使用する場合は、高レベルの飲酒を引き起こす非常に口当たりの良いソリューションを使用して、簡単な少量のサンプルパイロット研究でシステムをテストすることをお勧めします。舐めが登録されるたびにLEDが点滅するため、センサーボードを目視で検査することで、舐め検出をリアルタイムで検証できます。舐め回数とボトル重量の変化との間に強力で有意かつ一貫した相関関係があることは、適切なハードウェアおよびソフトウェアセットアップのベンチマークとして使用する必要があります。セットアップが完了した後でも、実験の開始時に明らかになる可能性のある機器の問題をトラブルシューティングするために、ラットが水の入ったボトルを2本受け取った日に、特定の実験の記録を開始することをお勧めします。また、ケージ交換に関連する水の日にリコメーターの機能をテストすることも、リコメーターを取り外してセンサーに再接続する必要があるため、有利な場合があります。個々のリコメーターまたはセンサーのランダムな故障により、同じリコメーターに対して一貫して非常に明らかな外れ値データ(たとえば、ボトルの重量が大幅に変化したにもかかわらず、リックが検出されない、またはほとんど検出されない)が生じる場合は、コンポーネントに欠陥があることを示しています。必要に応じて簡単に交換できるように、リッコメーターシステムの各要素に追加のコンポーネントを事前に準備することをお勧めします。最後に、センサーケーブルが過度に重なったり曲がったりしないようにすることの重要性は、どれだけ強調してもしすぎることはありません。そうすると、ボトルの重量が変化した場合の舐め回数が不当に少なかったり、舐め時間が数分または数時間にわたって極端に長い(1分間のビンで60,000ミリ秒近く)ことなど、なめの検出が不十分になることがあります。それにもかかわらず、標準またはリコメーターを備えたアプローチのいずれかを使用して、多くの動物について何日にもわたって24時間にわたってデータを収集する研究では、データの小さな損失は避けられません。研究者は、ボトルの重量や舐めが明らかに摂取量を反映していない場合(シッパーの詰まり、校正エラーなど)に、まれな飲酒セッションの誤ったデータを除外できます。このような場合、その特定の被験者の研究期間にわたる特定の測定値 (たとえば、摂取量 (g/kg)、舐めなど) の平均値を、データ分析中に欠損値に置き換えることができます。混合効果分散分析は、欠損データポイントに対応するための代替手段としても使用できます。
2本選択飲酒パラダイムの利点の1つは、エタノール摂取の自発的な側面です。これは、特に実験者が投与したアルコールが自発的に自己投与されたアルコールと比較して脳の機能と行動に有意に異なる効果をもたらす可能性があることを示す結果に照らして、優れた顔の妥当性を提供します42。さらに、パラダイムの自発的な性質により、研究者は、人間で観察されるアルコールの好みや飲酒パターンのばらつきと同様に、摂取量の個人差を捉えることができます。これらの個人差は、研究者が摂取量(摂取量および/またはパターン)を観察された病理学的影響の大きさと相関させる強力な機会を提供する可能性があります。
それにもかかわらず、2 本の家庭用ケージ飲用パラダイムにはいくつかの制限を考慮する必要があります。たとえば、エタノール摂取量の個人差は、一部の実験では有利である可能性がありますが、一定レベルの中毒またはエタノール曝露が望ましい他の実験では不利になる可能性があります。これは、慢性的なエタノール曝露による依存と離脱の結果を調べる実験に特に当てはまります。重要なことに、2本入りの飲酒は、エタノールに長期間アクセスしているラットであっても、依存症のモデルとして特徴付けられていません。したがって、離脱症状が伴わない場合、研究者はエタノールの長期摂取の結果を依存症および/または離脱症状の影響として解釈する際に注意する必要があります。実際、もっともらしいとは言わないまでも、2本選択手順中に比較的大量のエタノールを飲んだラットが離脱症状を示す可能性がありますが、特定の24時間でより少ない総量を飲んだラットは同様の依存の兆候を示さない可能性があります。24時間にわたって同じ量を飲む2匹の動物は、エタノール摂取のパターンに応じて、大きく異なるレベルの中毒(すなわち、BEC)を経験する可能性があるため、飲酒パターンもこの考慮において重要な役割を果たす可能性があります22。これは、特定の用量のエタノールを速い速度(つまり、ゴクゴク)で消費するラットと、同じ用量をはるかに遅い速度で消費するラット(つまり、一口)を容易に識別できるため、2本ボトル選択手順におけるLIQ HDRの有用性を強調しています。制御された用量のエタノールの影響を調査する研究には潜在的に望ましくない可能性がありますが、特定の実験的介入後の飲酒パターンの変化 (たとえば、過食症エピソードの減少) の検出は、臨床でますます追求されているハーム リダクション アプローチを考えると、重要な翻訳価値があります。最後に、ここで説明されているものを含む、家庭用ケージ飲酒パラダイムで動物がエタノールにアクセスするために努力は必要ありません。したがって、このパラダイムの有用性は飲酒のみの分析に限定されますが、研究者がAUDの重要な機能であるアルコールを求める調査に関心がある場合、オペラント法が好まれます。
要約すると、ここで説明するプロトコルは、自宅ケージ環境でラットのエタノール摂取量を測定するために必要なすべての情報とリソースを研究者に提供します。比較的低解像度と高解像度のアプローチのオプションを提示し、研究者が研究ニーズに最も適した方法を柔軟に選択できるようにします。
すべての著者は利益相反を宣言しません。
著者は、LIQ HDR開発中の技術支援を提供してくれたJoseph Pitock氏とKatie Przybysz博士に感謝します。また、LIQ HDRの開発中に多くの有益な会話をしてくれたNicholas Petersen氏とMarie Doyle博士にも感謝します。この研究は、国立衛生研究所の国立アルコール乱用およびアルコール依存症研究所(P50 AA022538およびR01 AA029130 EJGの支援を受けました。
| 名前 | 会社 | カタログ番号 | コメント |
|---|---|---|---|
| <強力>市販のコンポーネント | <強力>数量 | ||
| 12キー静電容量式タッチセンサーブレークアウト(MPR121) | Adafruit | 1982 | 3 |
| 2ピンケーブルマッチングペア(JST XH 2.5mmピッチ) | Adafruit | 4872 | 18 |
| 4ピンブレッドボードジャンパー(Qwiic) | SparkFun | PRT-17912 | 1 |
| 4ピンケーブル(100mmケーブル) | SparkFun | PRT-17259 | 1 |
| 4ピンケーブル(50mmケーブル) | SparkFun | PRT-17260 | 3 |
| 5V-to-3Vレベルシフターブレークアウト | Adafruit | 5637 | 1 |
| 式タッチシールド(2.8インチ) | Adafruit | 1947 | 1 |
| 導電性テープ(1/4インチ) | DigiKey | 4393-CFT-1/4-ND | 1 |
| データロギングシールド | Adafruit | 1141 | 1 |
| 差動I2C通信ブレークアウトキット(QwiicBus) | SparkFun | KIT-17250 | 1 |
| 電気テープ | DigiKey | 3M156004-ND | 1 熱 |
| 収縮チューブ(3/16インチ各種色) | ケーブルタイなど | HS357-S10 | 6 |
| 熱収縮チューブキット(4インチ黒) | Jameco | 2095963 | 1 |
| コイン型リチウム電池(3V 12.5mm) | DigiKey | 1908-CR1220JAUCHSB-ND | 1 |
| M5平ワッシャー | グレインジャー | 54FN66 | 1 |
| M5六角ナット | グレインジャー | 6CA72 | 1 |
| M5小ネジ(12mm) | グレインジャー | 6GU88 | M5 |
| 小ネジ1本(25mm) | グレインジャー | 6GU91 | 2 |
| オス/オスジャンパ線 | Adafruit | 1957 | 1 |
| マイクロコントローラボード(Arduino Mega 2560 Rev3) | DigiKey | 1050-1018-ND | 1 |
| PETGフィラメント(2.85mm銀) | MatterHackers | M-DDH-UZR2 | 2 |
| PLAフィラメント(2.85mm黒) | MatterHackers | M-SEW-RUAW | 2 |
| PLAフィラメント(2.85mm銀) | MatterHackers | M-66P-6CLE | 1 |
| 電源 (DC 9V 1A) | Newegg | 9SIBPPKJYR5991 | 1 |
| SD / microSDメモリーカード (8GB) | Adafruit | 1294 | 1 |
| シールドスタッキングヘッダー | Adafruit | 85 | 1 |
| ソリッドコアワイヤ (22AWG赤) | Adafruit | 288 | 1 |
| 撚り線 (22AWG黒) | Adafruit | 2976 | 1 |
| 撚り線(22AWG赤) | Adafruit | 3068 | 1 |
| ツイストキャップシッパーチューブボール付き | 代替デザイン | TCCN8.5-ST2.5SB | 38 |
| ボトル(8オンス) | 代替デザイン | WB8FS | 38 |
| カスタム3Dプリントコンポーネント | strong>数量 | ||
| 3DプリントArduinoケースの底 | N/A | ARDUINO_Bottom.stl | 1 |
| 3DプリントArduinoケーストップ | N/A | ARDUINO_Top.stl | 1 |
| 3Dプリントケーブルクリップ L | N/A | CLIP_L.stl | 18 |
| 3Dプリントケーブルクリップナット | N/A | CLIP_Nut.stl | 18 |
| 3Dプリントケーブルクリップ R | N/A | CLIP_R.stl | 18 |
| 3Dプリントリッチメーターボトルホルダー | N/A | LICKOMETER_Bottle Holder.stl | 19 |
| 3Dプリント lickometer ケーブル プロテクター L | N/A | LICKOMETER_Cable Protector_L.stl | 6 |
| 3Dプリント lickometer ケーブル プロテクター R | N/A | LICKOMETER_Cable Protector_R.stl | 12 |
| 3Dプリント lickometer letters | N/A | LICKOMETER_Letters.stl | 19 |
| 3Dプリント マウント ネジ | N/A | マウント Screw.stl | 4 |
| 3Dプリントセンサーケース A底 | 部 N/A | SENSOR_A_Bottom.stl | 1 |
| 3Dプリントセンサーケース Aトップ | N/A | SENSOR_A_Top.stl | 1 |
| 3Dプリントセンサーケース B底 | 部 N/A | SENSOR_B_Bottom.stl | 1 |
| 3Dプリントセンサーケース Bトップ | N/A | SENSOR_B_Top.stl | 1 |
| 3Dプリントセンサーケース C底 | 部 N/A | SENSOR_C_Bottom.stl | 1 |
| 3DプリントされたセンサーケースCトップ | N / A | SENSOR_B_Top.stl | 1 |
| 3Dプリントされたセンサーケースの文字 | N / A | SENSOR_Letters.stl | 1 |
| 3DプリントシッパーブロッカーN | / A | SIPPER_Blocker.stl | 36 3D |
| プリントシッパーブロッカーベース | N / A | SIPPER_Base.stl | 18 |
| 3Dプリントシッパーブロッカーギア | N / A | SIPPER_Gear.stl | 18 |
| 3Dプリントされたシッパーブロッカーナット | N / A | SIPPER_Nut.stl | 18 |
| 3Dプリントされたシッパーブロッカーウォーム | N / A | SIPPER_Worm.stl | 18 |
| カットされたリコメーターアクリルパネル | N / A | LICKOMETER_Acrylic Panel_Sketch.dxf | 19 |
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