2018年9月10日
費用便益分析は、脳が意思決定の過程を実行する重量を量るスケール アプローチです。ラットが待っている 15 を犠牲にしてより高い報酬を選択オペラント条件ベースの意思決定パラダイムにラットの訓練するプロトコルを提案するここでは、それらを受信する s。
この手法は、結果と原因を比較することが意思決定にどのように影響するかなど、認知神経科学の重要な質問に答えることができます。この手法の主な利点は、ボードの位置などの特別な要素が動物の決定に影響を与えないことです。まず、12時間の明暗サイクルを持つ部屋で成体のオスラットに餌へのアクセスを制限することから始めます。
1日目から3日目は、1日2回、5分間動物を扱います。次に、各取り扱いセッションの後に動物の体重を量り、自由給餌量を決定します。次に、3つのパーティションまたはアーム、2つの刺激スピーカー、5つの格納式ドア、および5つの赤外線モーションセンサーまたは赤外線ビームまたはIRBセンサーを備えたT迷路を取得します。
実験的なソフトウェアコードをコンピューターにコピーします。次に、実験ソフトウェアをダウンロードしてコンピューターにインストールします。USBポートを使用して、マイクロコントローラをコンピュータに接続します。
次に、コンピューターでソフトウェアアイコンをクリックし、[ツール]に移動して、[ポート]を選択します。ドロップダウンメニューから、ソフトウェアをコンピューターに接続するCOMポートを選択します。[ツール] に移動し、[ボード] を選択します。
ドロップダウンメニューから、T迷路を制御するソフトウェアの種類を選択します。次に、インターフェイスウィンドウの左上にある[アップロード]をクリックします。実験的なソフトウェアコードを選択し、プロセスが終了するまで待ちます。
プロセスが終了したら、インターフェイスウィンドウの右上にある[シリアルモニタ]をクリックします。次に、新しいポップアップウィンドウで、ボーレートを115、200に変更します。実験日の5日前から、少なくとも1時間、動物を実験室に連れて行ってください。
各ゴールアームに10個の砂糖ペレットを残し、すべてのドアを開いたままにします。1日目から3日目までは、1日1回、動物を10分間迷路に個別に配置して、制限なく迷路を探索します。4日目から5日目にかけて、動物を個別に迷路に配置します。
各アームに2つのペレットを残し、両側から食品をサンプリングできるようにします。両側からペレットを食べた直後、または迷路に入ってから5分後に、動物を迷路から取り出します。最後に、各慣れセッションの後、迷路の床を70%エタノールで掃除し、エタノールが蒸発したことを確認してから、次の動物を迷路に配置します。
6日目は、実験の少なくとも1時間前に動物を実験室に連れて行ってください。ソフトウェアプログラムを実行し、トライアル番号を14に設定し、そのうち最初の4つのトライアルは強制選択型、残りは選択型トライアルになります。各試行を開始する前に、4つのペレットをゴールアーム(HRA)にセットし、2つのペレットをもう一方のアーム(低報酬アームLRA)に配置します。
強制選択試行訓練では、各試行の前に一方の腕を擬似ランダムにブロックし、動物がもう一方の腕を選択せざるを得ないようにします。スタートボックスに動物を置きます。5〜7秒後、スタートゲートを同時に開き、ソフトウェアのインターフェースウィンドウで[スタート]をクリックします。
ペレットを食べた直後、または迷路に入ってから5分後に動物を集め、動物を家のケージに2分間放置します。各試行の前に、ソフトウェアによって HRA として選択されたアームのドア B を閉じます。反対側のアームであるLRAのドアAを開いたままにします。
次に、スタートボックスに動物を配置します。5 秒から 7 秒後、スタートゲートを同時に開き、[スタート] をクリックします。動物にどちらの腕も自由に選ばせてください。
動物がHRAを選択した場合は、ドアAを開け、動物を部屋に入れ、ドアAを閉め、ドアBをすぐに開けて、動物が選択したフードにうまくアクセスできるようにします。動物がLRAを選択した場合は、動物が食べ物にしっかりとアクセスできるように、ドアBを開けてください。次に、選択した食品のすべての食品をよく食べた後、動物を取り出し、家庭用ケージに2分間放置します。
各動物について10回の選択試行を完了し、各試行で動物の選択(HRAまたはLRA)を記録します。各トレーニングセッション後のすべての選択肢トライアルの高報酬選択肢(HRC)の割合を計算します。最後に、各動物が識別トレーニングでHRCの80%に達した後、動物がHRAを選択してから5秒の遅延後にドアBを開けて遅延トレーニングを完了します。
動物1匹につき1日10回の試行を行います。その結果、刺激の開始から終了まで、ACCの低周波電力と高周波電力の両方が減少したことが示されました。チャンバーの外で過ごした時間とチャンバー内で過ごした時間を比較したスペクトル分析では、ACCの振動活動に変化は見られませんでした。
さらに、OFCの中高周波数帯の活動は、刺激の開始後に増加しました。プレチャンバーとチャンバーのタイムウィンドウを一緒に比較した場合、有意な変化は観察されませんでした。この手順を試みるときは、動物の決定に影響を与え、結果の信頼性を損なう可能性があるため、不安の原因を取り除くことが重要です。
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この研究では、成体のオスラットを操作的意思決定パラダイムで訓練するプロトコルを提案し、意思決定中のコスト便益分析を調査します。脳が報酬と待機時間のバランスをどのようにとっているかを重点的に扱い、行動と認知の神経科学的洞察を強調します。
This protocol enables automated assessment of cost-benefit decision-making in rodents, providing a standardized platform for evaluating neural mechanisms underlying reward valuation and impulse control. By quantifying behavioral choices and correlating them with electrophysiological readouts, it supports target validation in neuropsychiatric drug discovery, particularly for disorders involving impaired decision-making such as addiction and depression. The automation and reproducibility enhance translational confidence in early-stage mechanistic de-risking.
The method fits within the discovery biology phase, where it informs target selection by modeling cognitive endophenotypes relevant to psychiatric indications.