感覚統合と認知制御実験のための完全に自動化されたげっ歯類エアコンプロトコル

本実験の全体的な目的は、複雑な認知タスクを検証するために、げっ歯類のオペラント条件付けに用いる自動化された行動解析フレームワークを導入することです。行動タスクには、5選択連続反応時間タスクの研究で一般的に使用される5つの穴を用いたノーズポーク設計を採用しています。被験体は、短い遅延期間の後にゴーキュー（開始合図）が提示されるまで、鼻先を固定穴の中に保持しておく必要があります。

注視エポック中に聴覚的な指示キューを提示し、被験者が報酬を得るために将来的な運動標的を選択するように誘導します。聴覚キューを使用することで、異なるタスクエポック間の移行を明確に定義でき、行動の多面的な側面や、ワーキングメモリ、意思決定、運動計画の神経メカニズムを研究することが可能になります。迷路ナビゲーション実験などの既存の手法と比較した本手法の主な利点は、タスクの重要なエポックにおいて、被験者の軌跡の系統的な変動によって混乱を招く可能性のある顕在的な運動行動を最小限に抑えられることです。

この手法は運動制御に関する知見を提供できるだけでなく、知覚、注意、記憶形成などの他の高次認知プロセスの研究にも活用できます。ここでは、私の研究室の学部生であるDylan Millerが手順を実演します。以下の研究は、片側に5つの穴があるノーズポーク壁、反対側に給餌用トレイを備えたオペラント条件付け装置を用いて行われます。

中央のノーズポークホールは固視孔とされ、固視孔の両側に2つずつ配置された他の4つのホールは運動標的孔とされます。各ホールには3色LEDと、動物が固視孔への進入および後退を行ったことを検知する赤外線ビームエミッター・ディテクターシステムが装備されています。プログラム可能なトーンジェネレーターにより、ミリ秒単位の精度で単一周波数のトーンが生成され、オペラボックス内部に設置されたスピーカーに接続されています。

トーンジェネレーターとノーズポークホールは、行動追跡システムを通じて制御されます。馴化期間中、専用ソフトウェアを用いて動物を毎日扱い、オペラント条件付けチャンバーとフードホッパーを探索させます。3日間かけて徐々に食事制限を行い、元の体重の85〜90%まで減少させます。最初のステップは、被験者にノーズポークホールとフード供給ポートに慣れさせ、点灯するホールと報酬との関連性を認識させることです。

これを行うには、2つのターゲットのうち1つをランダムなスケジュールで選択し、穴の中のLEDが点滅している間に、合図としてホワイトノイズを再生します。被験体が穴に訪れた際に報酬を与えるようにソフトウェアを設定します。30秒以内に穴に訪れなかった場合はトライアルをタイムアウトさせ、ターゲット選択を促すために新しいトライアルを開始します。

誤った穴への訪問に対しては、試行を終了させ、その後に5秒間のブラックアウトを行うことで罰を与えます。次に、新しい穴を選択し、目的のパフォーマンスレベルに達するまで新しい試行を開始します。被験者に固定穴の中へポークさせる訓練を行います。

試行を開始するために、固定穴内で黄色いLEDを点滅させます。被験者が固定穴に到達したら、直ちにゴーキューを再生し、新しい試行を開始してください。被験者が固定穴に行くことを学習したら、一定時間、鼻を穴の中に保持するように訓練します。

この操作を行うには、被験体が固定孔に到達するまで待ち、試行を終了させます。被験体が500 milliseconds以内に後退した場合は、早すぎる後退に対するペナルティとして7 seconds間のブラックアウト時間を設けます。それ以外の場合は、ゴーキュー（開始合図）を鳴らし、正しく到達したことへの報酬として餌ペレットを与えます。

次のステップでは、聴覚指示キューを単一周波数の聴覚トーンとして導入します。このトーンは、パルス幅150 milliseconds、パルス間隔100 millisecondsのパルス状の3連音とします。さらに、遅延期間の長さを平均1.5 secondsに延長します。各試行における遅延期間の長さは、1.3から1.8 secondsの間の一様分布に基づき、ランダムに選択してください。

被験者が固定穴に入った直後に、指示キューを提示してください。各ターゲットに2つの指示キューを割り当てますが、被験者がタスクに慣れるまでは、この段階では各ターゲットに対して1つのキューのみを使用してください。

被験者が目的のパフォーマンスレベルに達するまで、聴覚的および視覚的な手がかりの両方を用いてターゲットの穴を選択させます。聴覚的な手がかりのみを使用するように訓練するためには、ターゲット内の点滅LEDをオフにし、被験者が聴覚的な指示手がかりのみを利用できるようにします。目的のパフォーマンスに達したら、ランダムに提示される指示手がかりのシーケンスに他の2つの手がかりを導入し、訓練ステップを繰り返します。

各ステップの終了時に、被験者が少なくとも3セッション連続で75%以上の行動パフォーマンスを維持していることを確認してから、次のステージに進んでください。最終ステージに到達後、パフォーマンスが望ましいレベルで維持されていることを確実にするため、1週間プロトコルを継続させます。成功率は、ターゲットへの正しい訪問回数を総試行回数で割った割合として定義します。

トレーニングの各段階において成功率を測定する必要があります。エラーの種類としては、早すぎる後退（premature retraction）、注視穴からの早期後退によりタイムアウトとなった試行の割合（commission error）、被験者が構築されていないターゲットを訪れた際に失敗した試行の割合、およびミッションエラー（mission error）があります。ミッションエラーとは、試行開始後に被験者がどのターゲットも訪れなかった際のエラー率を指します。

各試行において、goキューの提示から被験者が固定穴から後退するまでの遅延として定義される反応時間を測定します。また、被験者が固定穴から後退してからターゲット穴に入穴するまでの時間を、ターゲット到達時間として測定します。この例は、1人の被験者における14回の記録セッションを通じた成功率を示しています。

エラーの種類は、早すぎる撤回が支配的であり、コミッションエラーやオミッションエラーの発生頻度はより低い。このヒストグラムは、異なる試行における反応時間の分布を示している。ここでは、異なる試行におけるターゲット到達時間の分布が示されている。

被験体がタスクを習得した後、32チャンネルのマイクロ電極アレイを植え込みました。前辺縁系領域におけるサンプルトレースを、22個の同時に記録されたユニットのラスタープロットに合わせて示しています。また、行動イベントのマーカーをトレースの上にプロットしています。

この手順を行う際は、各トレーニングセッションの前にPerusを確認し、セッション後に被験者のパフォーマンスをモニタリングすることが重要です。行動スコアの大幅な低下は、装置の開発後の故障によって引き起こされる可能性があります。この手法は、認知神経科学分野の研究者が目標指向行動のトップダウン制御を探索するための道を切り拓くものとなるでしょう。