2015年2月15日
ラットの行動柔軟性などの実行機能を評価する能力は、無傷の動物と疾患モデルの両方で認知の神経生物学を調査するのに役立ちます。ここでは、前頭前野ネットワークの混乱に特に敏感な戦略シフトと逆転学習を評価するための自動化されたタスクについて説明します。
次の実験の全体的な目標は、自動オペラントベースの方法を使用して、ラットのセットシフトと反転学習を含む行動の柔軟性を評価することです。これは、まず、レバーの押し方について動物に事前にトレーニングし、レバーの伸縮に慣れさせ、一貫したレポートを作成することで達成されます。次に、動物を所望の配列の最初の課題について試験する。
たとえば、キューから応答へのシーケンスでの視覚的な手がかりの識別により、動物が識別ルールを学習する能力が確立されます。次に、動物は、動物の行動の柔軟性、つまりあるルールから別のルールに移行する能力を評価するために、目的のシーケンスの2番目のタスクでテストされます。結果は、さまざまな薬理学的または解剖学的操作に基づいて、行動の柔軟性のさまざまな側面への影響を示しています。
迷路ベースや掘削作業などの既存の方法と比較した場合のこの手法の主な利点は、刺激制御と標準化が進み、データ収集の速度が大幅に向上しることです。手順をデモンストレーションするのは、ラットで行動柔軟性テストを実施するための私の研究室の学部生であるブラッドリー・ロバーツです。中央の補強供給エリアの両側に配置された少なくとも2つの格納式レバー、2つの刺激ライト、各レバーの上に1つずつ配置されたハウスライト、および補強ディスペンサーを備えたオペラントチャンバーを使用します。
ハウスライトが刺激光の検出を妨げないようにしながら、チャンバー全体を照らすことを確認してください。補強のために、45ミリグラムのショ糖ペレットなどの口当たりの良い食品を使用してください。刺激の提示、レバー操作、データ収集をコンピュータとのインターフェースで制御します。
ラットの事前訓練に関する追加の詳細については、テキストプロトコルを参照してください。テキストプロトコルのガイドラインに従って、ラットに引き込み式レバートレーニングセッションを行い、レバーの伸縮に慣れ親しんで、タスクのメインテストフェーズに進むまでにラットが比較的少ない脱落をしていることを確認しておきましょう。各試行中に、左レバーの試行が 45 回、右レバーの試行が 45 回あり、連続する試行が 2 回を超えないように、代替レバー拡張を擬似ランダムな順序で延長するレバーを決定します。
同じレバーを伸ばし、選択したレバーを伸ばします。動物がレバーを押した後、10秒以内に動物を補強し、その後レバーを引っ込めます。動物が10秒以内に反応しない場合は、レバーを引っ込めて省略を記録してください。
30分間のリトラクタブルレバートレーニングセッションを、固定日数、または動物が2日間連続して5回以下の省略の最小基準を満たすまで継続し、キューからレスポンスシーケンスまでの動物をテストします。これは、戦略シフトのための2つの可能なテストシーケンスの1つです。Qタスクで動物の実験を開始します。この課題は、照らされた刺激光の下のレバーに動物が反応するように強化し、シーケンスで設定された課題です。
両方のレバーを引っ込めた状態で各試行を開始し、左または右の刺激ライトを3秒間照らします。次に、両方のレバーをチャンバーに10秒間、または応答が発生するまで伸ばします。いずれかのレバーの応答に対して、信号のあるレバーの正しい応答のみを強化します。
レバーを引っ込めます。セッション全体を通して 20 秒ごとにトライアルを開始します。擬似ランダムに試行の順序を決定し、同じ刺激で2つ以上の連続した試行が発生しないようにします。
ライトが点灯します。動物が10回連続して正解を完了し、最低30回の試行を完了するまで、または基準に達することなく150〜200回の試行が完了するまで、試行を続けます。翌日、Q課題の基準に達した後、動物を応答課題にシフトします。これは、シーケンス内のシフト課題を表し、動物が反対側のレバーで応答するように強化します。
キューに関係なく、両方のレバーを引っ込めた状態で擬似ランダムにどちらかの刺激光を3秒間照らし、その後、両方のレバーをチャンバー内に10秒間、または応答が発生するまで伸ばします。動物の側とは反対側の正しい位置のレバーでのみ応答を強化し、いずれかのレバーでの応答を優先します。レバーを引っ込め、動物が10回の連続した正解の基準に達するまで試験を続けます。
効率的な戦略シフトは、内側前頭前皮質に依存します。治療初日、前頭前野の不活性化はQセット課題の遂行能力を損なわなかった。しかし、2日目の前頭前野の不活性化は、動物が基準パフォーマンスに到達するためにより多くの試行を必要としたという点で、応答シフトタスクのパフォーマンスを有意に損なった。
これに対し、反応の逆転、弁別は内側前頭前皮質への依存性を示さなかった。逆転の日に前頭前野の不活性化を受けた動物は、生理食塩水を注入した動物と変わらず、これは、内側前頭前野ではなく眼窩前頭皮質がさまざまな課題での逆転学習を調節していることを示す以前の研究を裏付けています。リマインダートライアルがデータの解釈にどのように役立つかを示すために、ラットは初日にVisual Qルールを取得しました。
2日目に、ラットはビヒクルまたはハラルペリトールを受け取り、その後、反応弁別に切り替える前に、初日から20回のリマインダー試行を受けました。結果は、hallal peritol がリマインダー試行中の視覚的な手がかりの回収に障害を与えたことを示しています。その後、ハラルペリトールを治療したラットは、基準を達成するために必要な試行が少なくなり、その結果は、前のルールで記憶が実際に損なわれたことを示すリマインダー試行が利用できなかった場合、セットシフトの改善と解釈された可能性があります。
解剖学的、環境的、または遺伝的操作などの他の方法、ならびに生理学的または化学的記録技術をこの手順に追加して、行動の柔軟性と実行機能の神経生物学的基礎を探求することができます。
本研究では、自動化されたタスクを用いて、ラットにおける戦略の切り替えと逆転学習に焦点を当て、行動の柔軟性を調査します。これらのタスクは、前頭前皮質の機能不全が認知機能に及ぼす影響を評価するために設計されています。
行動柔軟性アッセイは、実行機能ドメインのメカニズム的解析を可能にすることで、神経精神疾患治療薬探索におけるリスク低減に不可欠です。自動化されたオペラント法は、標準化されたハイスループットな読み出しを提供し、疾患関連システムにおけるターゲットバリデーションおよび予測モデリングを支援します。このアプローチは、統合失調症、うつ病、および認知障害のモデルにおける基礎神経生物学から前臨床スクリーニングに至るトランスレーショナルな連続性を向上させます。
この手法は、ターゲット仮説の検証からリード最適化に至る創薬の連続的なプロセスに適合し、特に実行機能の評価を必要とする認知機能および神経精神疾患の適応症において有用です。