環境エンリッチメントの有効性を評価する手段として秘密箱の使用

次の実験の全体的な目標は、マウスの認知機能に対する環境濃縮の有効性を評価することです。これは、最初に2つの部屋を含むパズルボックスを作成することによって実現されます。その後、マウスはテストアリーナに慣れ、保護されたゴールボックスへの入り口を発見することを許可されます。

次に、ネズミはシェルターの入り口を塞ぐさまざまな障害物やパズルに挑戦します。結果は、環境エンリッチメントがパズルボックスのパフォーマンスを確実に向上させることを示しています。この手法が他の方法よりも優れている点は、ボックスの構築と実装の両方において容易さと単純さ、そしてさまざまなレベルの認知負荷を持つタスクの設計に非常に柔軟であるという事実です。

したがって、この方法は、神経科学の分野におけるさまざまな問題、特に環境介入の有効性の評価に関連する問題に対処するために使用できます。この方法は、環境エンリッチメントが認知に及ぼす影響についての洞察を提供するだけでなく、ヒト疾患の遺伝子改変動物モデルや新規治療法の前臨床試験など、他のシステムにも適用できます。まず、妊娠中のマウスを標準的なマウスケージに入れることで標準的な住居条件にランダムに割り当てるか、ラットサイズのケージに入れることで濃縮された条件にマウスを割り当てます。

感覚刺激と運動刺激を高めるように設計されたさまざまなオブジェクトを、2〜3日ごとにエンリッチメントケージに入れます。これらのオブジェクトをケージ内で移動させ、離乳時に破壊されたもの、つまり子犬をリフレッシュし、豊かな状態のために育てられた環境と一致する住居条件にそれらを分離します。ケージあたり3〜10匹のマウスがあり、標準グループには2〜5匹のマウスがいることを確認してください。

行動試験は、これらの動物が成体に達したときに開始する必要があります。12〜14週で、パズルボックスは白いアクリルの6枚で構成され、側面に正方形の開口部が切られた黒いアクリルのピースは、ボックスを2つのコンパートメントに分割するために一端から150ミリメートルに配置されます。白いアクリル片が小さなコンパートメントの上に置かれ、暗いゴールボックスが作成されます。

アクリル製の蓋は、ヒンジでメインボックスの本体に固定することも、動作テスト中に完全に取り外すために自由にしておくこともできます。次に、3枚のアクリルを結合してU字型のチャネルを作成し、次のテスト中に障害物として使用します。まず、パズルボックスを70%アルコールで徹底的に掃除します。

各動物をテストする間でこの手順を繰り返します。次に、きれいな赤いマウス、イグルーをゴールボックス内に置き、準備ができたら蓋を元に戻します。マウスをゴールボックスの方を向いたオープンフィールドセクションの遠端に置きます。

すぐにタイマーを開始し、動物が他の部屋に入るのにかかる時間を記録します。タイマーを停止します。動物の4本の足すべてがゴールボックスセクションに入ったら、トライアルを終了します。

動物があらかじめ設定された制限時間内にゴールボックスに入らなかった場合。試用後、動物を取り出し、別の保持ケージに入れます。各動物の試行間に60〜182のギャップを維持します。

1日3回の試行を5日間連続で行います。テストのコース全体を通じて、4つの閉塞条件を導入し、各条件を3回試行します。まず、以前に構築したU字型のチャネルを導入し、動物がゴールボックスに入るのにかかる時間を記録して、別の障害物状態を作成します。

導入する可能性のある他の障害物をテストする前に、チャネル内およびチャネルの周囲に寝具を配置します。出入り口内にティッシュまたはフォームプラグを置くことを含めます。特定の閉塞状態の3回目の試行は、常に翌日に実施する必要がありますテストが完了したら、動物が指定された時間内にタスクを完了しなかったヌルトライアルを含む、各試行を完了するのにかかる時間を計算します。

最後に、NOVAで繰り返し測定を行い、ハウジングの状態がパズルボックス内のパフォーマンスに及ぼす影響を評価します。このデータは、豊かな環境または標準的な環境で生まれたときから育てられた成体動物のパズルボックスタスクのパフォーマンスを表しています。充実した環境で育てられた動物は、標準的な環境で育てられた動物よりも、パズルボックス内の障害物の課題をかなり速く解決し、テストの2日目と4日目の間にピーク差が生じました。

この手順を試みるときは、予期しないストレスによる行動を防ぐために、動物を適切に扱うことを忘れないでください。したがって、この手順に続いて、免疫組織化学、標的を絞った外科的介入、またはin vivo電気生理学などの他の方法を使用して、観察された行動効果の根底にあるメカニズムを解明することができます。したがって、このビデオを見た後、AMAモデルで認知機能の効率的で信頼性の高い予備評価を取得する方法について十分に理解しているはずです。