キネマティクスと床反力の測定：ヤングアダルト、中年、そして老年ラットの運動能力を定量化するデモンストレーション

このビデオでは、自由に行動するラットの地面反力と後肢の運動学を測定する手順を示しています。ネズミはまず、餌の報酬を得るために一貫して滑走路を横切るように訓練されます。その後、反射マーカーを後肢の主要な地形解剖学的ランドマークに配置します。

ビデオ録画と地面反力のデータは、動物が餌の報酬を求めて移動している間に収集されます。反射マーカーはデジタル化され、データは遡及的に処理されます。自発運動能力の質的および量的差は、さまざまな疾患モデルのラットで観察されます。

こんにちは、私の名前はオーブリー・ウェッブです。私は、カナダのアルバータ州カルガリーにあるカルガリー大学の獣医学部とホッチキス脳研究所の助教授です。この手法が機関車評価尺度やその他のエンドポイント測定などの既存の方法よりも優れている主な利点は、この手法が感度が高く、客観的な定量的データを提供し、ロコモットラットのグループ間の微妙な違いを区別するのに役立つことです。

この方法は、潜在的な治療効果は何かなど、神経科学および整形外科分野の重要な質問に答えるのに役立ちます。この技術の意味は、効果がある場合に効果がないと主張する可能性が限られているため、さまざまな疾患のモデルの治療にまで及びます。しかし、この手法を使用すると、この方法はラットの移動に関する洞察を提供します。

また、さまざまな種類の動物における神経疾患や整形外科疾患のさまざまなモデルなど、他のシステムにも適用できます。一般に、この方法に不慣れな個人は、生体力学的分析がかなりの時間と忍耐を必要とするため、また、生体力学の高度な知識がデータ分析のトラブルシューティングに必要であるため、この方法論は数十年にわたって複数の種で使用されてきましたが、最近になって、市販の機器のためにげっ歯類で使用できるようになりました。ラットの自発運動能力を測定するための最初のステップは、各動物が滑走路の平らな表面を横断するように訓練することです。

適切な動物供給業者からラットを受け取ったら、動物は新しい家に順応する必要があります。1週間。この順応期間中に、いくつかのチェリオをネズミのケージに入れます。

毎日の動物は、肥満を防ぎ、その後のタスクを実行するためのモチベーションを確保するために、維持エネルギー要件に制限された食品です。同じ時間帯に1週間、毎日10〜15分間、各動物を取り扱い、各動物を滑走路に配置し、両端にチェリオを配置します。動物たちが環境に慣れてくると、チェリオスを食べ始めます。

動物が滑走路内でチェリオスを快適に食べるようになったら、餌の報酬を得るために滑走路の長さを走るようにオペラ的に条件付けする必要があります。これは、チェリオの 4 分の 1 を、ラットが配置されている滑走路の反対側の端に投げることで実現されます。ネズミがこのチェリオを食べたら、滑走路の反対側にさらに 4 分の 1 のチェリオを配置します。

ラットが一定の速歩速度で滑走路に沿って一貫して移動するまでこれを繰り返します このタスクに対する動物のギャロップやバウンドオーバーコンディショニングなしでチェリオを食べると、ギャロッピングゲートとバウンディングゲートが発生する可能性があります。これは生体力学的に解釈するのがより困難です。それでは、関節位置の進め方を見ていきましょう。マーキングは4種類。

四肢の運動学的分析は、4つの手足に皮膚マーカーを配置することによって課せられる重度のしゃがみ姿勢とその後の皮膚運動アーチファクトのために信頼性に欠けます。代わりに、前肢の運動学は、X線撮影または透視法を使用して達成する必要があります。したがって、このビデオでは、ヒンディンジョイントポジションマーカーの配置についてのみ説明します。

動物に麻酔をかけたら、後肢と背側を腸骨稜のレベルまで剃ります。次に、動物を外部リカンベントに置き、後肢を固いパッキングフォームを使用してほぼ立った位置に置きます。腸骨稜の頭蓋部の最も部分、大腿骨の大トラント、外側脛骨隆起、足根関節、および第5中足骨の遠位および外側の側面。

ラットは自然なグルーミング行動を通じてマーカーをゆっくりと取り除くため、以前にマークされた解剖学的ランドマークを毎日強調表示する必要があります。それでは、データを記録する方法を見てみましょう。キャリブレーションボリュームを滑走路の所定の領域内に配置します。

滑走路内のキャリブレーションボリュームの 1 フレームが、各カメラからキャプチャされます。録画セッションを開始する前に、各カメラからのビューを確認します。4 台のカメラからの視野が同じであること、中央にフォース プレートが含まれていること、および 2 ストライドをキャプチャするのに十分な滑走路の長さがあることを確認します。

各投票の長さに沿って校正されたすべてのマークがデジタル化されます。このキャリブレーションステップは、データを収集する前に重要です。キャリブレーションが正確に行われない場合、またはレコーディングセッションの直前に行われない場合、結果として得られるすべてのデータは不正確になり、使用できなくなります。

デジタル化で十分なエラーが見つかったら、動物を滑走路に配置する直前に機関車のデータの収集に進みます。その重量を記録し、後肢の地形的ランドマークに作られた所定のフェルトマークに円錐形の反射スキンマーカーを接着します。マーカーを後肢に配置したら、コンピューターの前に座り、Viconモーターシステムを介してイベントマーカーを手元に取り付けます。

キャリブレーションされたファイルをテンプレートとして使用すると、記録前にいくつかのファイルが作成されます。通常、十分な数の実行数、つまり包含クリッターと速度が収集されるようにするには、25 から 30 のファイルが必要です。ファイルが作成されたら、データの収集を開始します。

まず、慎重に調整し、タイミングを合わせて滑走路の両端にチェリオの4分の1を投げて、ラットに滑走路内をシャトルするように促します。イベント マーカーは、開始時とラットが滑走路を成功裏に通過する直前にトリガーされます。粗い地面反応を調べた後、フォーストレースを行い、左手足か右手足かを記録した後、フォースプレートに当たった後、ファイルを保存して閉じます。

左右の四肢力プレートのヒットを同数記録する必要があります。特定の実行からのデータを記録するプロセスは、十分な数の実行が記録されるまで繰り返されます。次に、運動学と地面反力のデータ収集が完了したら、実行からのデータを分析する方法を見てみましょう。すべての動物からの各実行は、2つの比較的固定されたマーカーであるvicon modusソフトウェアを使用して速度を評価する必要があります。

たとえば、回腸の翼を使用して、マーカー間の仮想点を評価できます。この仮想点の水平方向の速度は、そうすることで計算でき、動物が毎秒60〜90センチメートル移動している場所のみが含まれます。解析には、最低10回の実行が必要です。

左肢がフォースプラットフォームに接触するランが5本、右肢がフォースプラットフォームに接触するランが5本です。各動物について許容可能なランが特定されたら、残りのスキンマーカーのデジタル化を完了して、スキンの動きを補正する必要があります。膝の位置の人工膝の推定は、三角測量、股関節、膝関節、およびH関節角度を使用して計算されます。

速度と加速度はスタンスを決定し、スイングタイムも評価できます。同時に収集された地面反力データを同じソフトウェアを使用して解析し、直交する3つの方向の力のそれぞれについてさまざまな変数を計算できます。同時に収集された地面反力データを解析 同じソフトウェアを使用して、直交する3つの方向の力のそれぞれについて、さまざまな変数を計算できます。

次に、この形式の機関車解析の有用性を表す代表的な結果をいくつか示します。運動学と地面反力は、若い、中年、および老人の雌のウィスターラットについて決定されました。この解析から、雌のウィスターラットでは年齢に関連した差が見出された。

特に、地面反力分析は、老人ラットが他の動物グループと比較して4肢の制動能力が低下し、後肢を横方向の安定化に多く使用する傾向があることを示していますが、運動学的分析では各グループ間の統計的な違いは明らかになりませんでした。しかし、この手順を実行しようとしている間、運動学はラットの事実上任意の年齢から容易に記録できることを示しています。データ収集の直前または収集直後に動物の体重を測定し、この手順に従ってデータ収集の前にシステムを慎重に校正することが重要です。

全動物臨床電気生理学などの他の方法を使用して、追加の質問に答えることができます。例えば、運動学的および基反力の所見は、神経再生に関連するのでしょうか、それとも、例えば末梢神経再生における神経解剖学的可塑性の他のより広範な形態に関連しているのでしょうか?このビデオを見れば、市販の機器を使用して自由に行動するラットから地面反力と後肢の運動学的データを収集する方法を十分に理解できるはずです。