2016年2月4日
ここでは、ラットでパブロフの条件付けアプローチ行動を引き出すためのプロトコルを提示します。この手順は、インセンティブの顕著性に近づき、報酬関連の手がかりに帰する傾向の個人差を測定し、依存症の脆弱性を調査するために使用できます。
この手順の全体的な目的は、ラットにおいてパブロフ型条件付けアプローチ行動を誘発することです。この手順は、なぜ一部の個体が報酬の手がかりを追求したいという誘惑に抵抗でき、他の個体はできないのかという、行動神経科学分野における重要な疑問を解明するのに役立ちます。この手順の主な利点は、手がかりの予測価値とは別に、インセンティブ動機付け価値を測定できることです。
本手順の実演を行うのは、私の研究室の神経科学専攻大学院生であるChristopher Fitzpatrickです。本プロトコールでは、周囲雑音を発生させるための換気ファンを備えた防音キャビネット内の市販のオペラント条件付けチャンバーを使用します。各チャンバー内のペレットマガジンには、頭部進入を検知するための赤外線センサーを装備してください。
各チャンバーの前壁の床から3 cm上の位置に配置し、45 mgのバナナ味フードペレットを供給するディスペンサーを取り付けます。次に、カウンターバランスをとるように、レセプタコルの左右約2.5 cmの、床から約3 cm上の位置に格納式レバーを配置します。レバーには、誘引性を高めるためのLEDキューライトを付ける必要があります。
レバーを校正するには、10 gの分銅をレバー上に置き、分銅によってレバーが押し下げられるまで校正ネジを調整します。次に、容器の上のチャンバーの天井に赤色灯を取り付けます。これにより、照らされたレバーの視認性が向上します。
これでチャンバーの準備は完了です。体重250~300 gの成年オスSprague Dawleyラットを注文し、到着後は2匹ずつペアで飼育してください。ラットを環境に順応させるため、飼育コロニーにて少なくとも2日間はそのままにしておきます。
コロニーは12時間の明暗サイクルで維持し、ラットには餌と水を自由に取りにさせます。初期の順化期間の後、数日間にわたり、1日あたり少なくとも1分間、各ラットをハンドリングします。事前トレーニングの2日前から、各ラットにバナナ味のペレットを1日15個与えます。
これらのペレットをホームケージの反対側に等分に配置します。本プロトコルでは、事前訓練プログラムを作成します。プログラミングはMEDState表記法で行われます。
マニュアルはオンラインで閲覧可能です。プログラム開始の5分後に、30秒の可変時間スケジュールで50個のフードペレットを投与するプログラムを作成してください。インターバルは平均30秒ですが、0秒から60秒の間でランダムに変動します。
この間、赤色のハウスライトを点灯させますが、格納式レバーはプログラムの間ずっと格納したままにします。PCAトレーニングの前日の明期に、プレトレーニングを行ってください。各ラットをオペラントチャンバーに入れます。
チャンバーのドアを閉じてラッチをかけます。防音キャビネットのドアを閉め、すぐにプログラムを実行してください。プログラムが完了しだい、ラットをチャンバーから取り出します。
消費されたペレットの数を記録します。すべてのペレットを消費しなかったラットは、以降の試験から除外してください。ソフトウェアを用いて、プログラム開始の1分後から開始し、約40分間で25回の試行を行うトレーニングプログラムを作成します。
各試行において、レバーを点灯させ、8秒間チャンバー内に突出させます。内部の赤色灯は常に点灯したままにします。レバーが格納された際、ラットの反応に関わらず、フードペレットを1粒自動的に給餌します。
各試行を、平均90秒の可変時間スケジュールで分離します。間隔は平均90秒ですが、30秒から150秒の間でランダムに変動します。事前トレーニング時と同様に、PCAプログラムを実行してください。
ラットを取り出した後、消費されたペレットの数を記録し、すべてのペレットを消費しなかったラットは除外します。次に、プログラムによって収集されたデータを用いて、PCAインデックススコアを算出します。雄ラットに対して5回のPCAトレーニングセッションを行い、その間のマガジンへの進入回数、潜時、および確率と、レバープレス回数、潜時、および確率を記録しました。
毎日のPCAトレーニングセッションごとに、これらの変数からPCAインデックススコアを算出した。最後の2回のトレーニングセッションにおけるPCAインデックススコアを用いて、ラットをサイントラッカー、ゴールトラッカー、または中間表現型に分類した。サイントラッカーは、主に報酬に関連するレバーキューに接近し、そこに向けて行動を方向付けた。
PCA指数において、それらのスコアは5から1の範囲でした。対照的に、ゴールトラッカーは主に報酬の提供源であるペレットマガジンに近づき、そこに向けて行動を方向付けました。PCA指数において、それらのスコアは5から1の範囲でした。
中間表現型はいずれの行動にも偏りを与えません。このビデオを視聴することで、ラットにおいてパブロフ型条件付け接近を誘発する方法について十分な理解が得られるはずです。
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本プロトコルでは、ラットにパブロフ型条件付けによる接近行動を誘発させ、報酬関連の手がかりに接近する傾向の個体差を測定します。これにより、依存症への脆弱性や手がかりの動機づけ価値に関する知見が得られます。
ラットを用いたパブロフ型条件づけ接近(PCA)トレーニングにより、バイオファーマのチームは報酬に関連したキューの動機付け特性を分析することができ、神経精神疾患および依存症研究におけるメカニズム的なリスク低減が可能になります。キュー駆動型の行動における個体差を定量化することで、PCAはターゲットの検証やトランスレーショナルモデルの選択に対する予測的な信頼性を提供します。このアプローチは、中枢神経系(CNS)および行動障害プログラムにおける初期の創薬決定やポートフォリオの優先順位付けに寄与します。
PCAトレーニングは、初期探索と前臨床検証の接点に位置しており、仮説駆動型の行動研究とトランスレーショナルモデルの開発を橋渡しする役割を担っています。