アルツハイマー病、IntelliCage を使用しての複数の遺伝モデルにおける認知機能の長期的な行動のアッセイの自動化
2018年8月4日
本稿では、オペラント条件づけと自動化されたハイスループットの行動監視システム IntelliCage システムを使用して、アルツハイマー病の遺伝的モデルの認知評価のためのプロトコルについて説明します。
この方法は、認知障害の動物モデルや精神疾患など、神経科学分野の重要な質問に答えるのに役立ちます。この手法の主な利点は、さまざまな認知タスクの再現性の高いデータを、より少ない人員で取得できることです。一般に、この方法に不慣れな個人は、システムが正確な作業のために多くのステップを必要とするため、苦労します。
デザイナーソフトウェアは、主要な実験定義を含む実験ファイルが作成される場所です。実験ファイルは、特定の時間枠内で 4 つのコーナーのうち 1 つだけにアクセスできない価格設定など、特定のテストを実行するために使用されます。まず、動物リストを作成します。
条件を定義し、対象のマウスの数、遺伝系統の数、動物の性別、および使用するケージの数のパラメーターを設定します。次に、中央のツールバーで適切なトランスポンダタイプ(DataMarsまたはTrovan)を選択します。次に、[グループ]パネルで、[グループ]ウィンドウの緑のプラスボタンまたは赤の十字ボタンをそれぞれ押して、実験グループを追加または削除します。
クラスター関数を使用して、正しいコーナー、正しくないコーナー、およびニュートラルなコーナーと側面を定義することにより、サブグループを均等に操作します。次に、名前、タグ、性別、グループ、クラスターなどのサイト変数。動物リストを保存して貼り付けるには、[動物のエクスポート] を選択します。
また、ファイルメニューバーの「Import Animals」を使用して、別の実験の動物リストを複製します。次に、[セットアップ]タブで対応するID番号を使用してすべてのシステムを設定します。デザイナー セクションのアドレスの数を実際のアドレス数に対応させます。
次に、Intellicageタブで、次のModuleタブとOptionタブを使用して実験プロトコルをビルドします。モジュール空間で実験構造を設計するには、Moduleタブをクリックします。新しいモジュールを追加するには、 追加 ユニット、ユニット部分に示されているユニットをモジュールスペースにドラッグします。
Nosepoke Adaption Modelを作成するには、TaskセクションのDoorユニット、UtilsセクションのGateユニットとTimerユニット、EventsセクションのVisitユニットとNosepokeユニットをモジュールスペースにドラッグします。ノーズポークユニットのオンライン上のAnyをゲートユニットのInにリンクします。ゲートユニットでリンクアウトして閉じます。
ゲートでリンクアウトしてドアユニットで開きます。ゲートでリンクアウトして、タイマーユニットでアクティブにします。タイマーユニットでリンクアウトしてドアユニットで閉じます。
[Timer] セクションで [Period] を 5, 000 ミリ秒に設定します。「オプション」タブでドアとケージの初期ステータスを定義します。非飲酒セッションで閉じるすべてのドアを、PPまたはPPRタスクの一般的な初期ステータスとして指定します。
次に、[オプション]タブで[モジュール]セクションのリンクに対応するタイムスケジュールを設定します。パラメータを定義したら、Save Asボタンをクリックして実験ファイルを保存します。最後に、実験ファイルをロードし、コントローラーのスタートボタンを押して、システムとマウスの現在の状態を監視および視覚化します。
無線周波数識別トランスポンダーを埋め込むには、まず肩甲骨の後部の周りの皮膚をつまんで持ち上げ、ポケットを作ります。次に、注射部位に70%エタノールを注ぎ、皮下腔への髪の毛の導入を最小限に抑えます。次に、注射針を脊椎と平行に皮膚に挿入します。
マイクロチップを皮下に排出し、マイクロチップを皮膚に挟み込んで肩甲骨間腔に保持します。針をゆっくりと引き抜き、その領域を数秒間つまんで恒常性を確保します。最後に、マウスが完全に歩行可能になったら、マウスをホームケージに戻します。
ここで用いた被験者は、NLF、Mild Model、NLGF Severer Modelを含む複数のADモデルと、2つの対照群であった。結果は、AD Models in Place 選好の逆転のパフォーマンスが若年成人で軽度に損なわれていることを示しました。しかし、高齢の被験者では、パフォーマンスが著しくかつ徐々に損なわれていました。
実行機能に関しては、Severer ADモデルは、シリアル反応時間テストの最終段階で精度を欠いていました。促進された強迫性は、NLGFマウスの若年成人および高齢被験者で観察されました。.興味深いことに、若年成人であるNLFマウスの強迫性は増加していましたが、老年期には野生型マウスのそれに匹敵するようになりました。
この手順を試みるときは、ケージ内で耐える動物の状態に特に注意を払いながら、毎日システムをチェックし続けることを忘れないでください。この金属のこの手順では、治療戦略を尋ねるなどの追加の質問に答えるために、薬物治療のような治療を行うことができます。その開発後、この技術は、神経科学の分野の研究者が行動表現型、または生合成モデルの変分を探求する道を開きました。
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概要
この論文は、IntelliCageシステムを用いたアルツハイマー病の遺伝モデルの認知評価のためのプロトコルを説明しています。この高スループットの自動化された行動モニタリングシステムは、操作条件付けを可能にし、認知タスクに関する再現可能なデータを提供します。
主要な研究構成要素
科学の分野
- 神経科学
- 行動モニタリング
- 認知評価
背景
- 動物モデルは認知障害を研究するために不可欠です。
- 精神疾患は根底にあるメカニズムを理解するためにモデル化できます。
- IntelliCageシステムは行動研究への新しいアプローチを提供します。
- データ収集における再現性は大きな利点です。
研究目的
- アルツハイマーモデルにおける認知評価のプロトコルを確立すること。
- IntelliCageシステムを効率的なデータ収集に活用すること。
- 認知障害と精神疾患の研究を促進すること。
使用方法
- 行動モニタリングのためのIntelliCageシステムの実装。
- 特定の認知タスクのための実験ファイルの作成。
- 価格選好評価などのテストの実施。
- 実験の一貫性のための動物リストの管理。
主な結果
- IntelliCageシステムから得られたデータは高い再現性があります。
- この方法はデータの完全性を維持しながら労働力を削減します。
- 様々な認知タスクの成功した実装。
- アルツハイマーの遺伝モデルにおける認知障害への洞察。
結論
- IntelliCageシステムは認知評価のための価値あるツールです。
- アルツハイマー病のメカニズムの理解を深めます。
- 将来の研究はこの自動化されたアプローチから恩恵を受けることができます。
よくある質問
Executive Industry Relevance
Automated long-term behavioral phenotyping addresses the challenge of detecting subtle, age-dependent cognitive deficits in Alzheimer's disease models, enabling early target validation and mechanistic de-risking. The IntelliCage system provides reproducible, quantitative readouts of spatial learning and executive function, supporting predictive confidence in preclinical decision-making. This approach reduces variability and manpower burden while enhancing translational continuity from discovery through lead identification.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Scientific Value: Enables interrogation of therapeutic hypotheses by quantifying cognitive decline across genetic Alzheimer's models.
- Operational Value: Supports biological de-risking through longitudinal, high-throughput assessment of place preference reversal and serial reaction time performance.
- Predictive Value: Facilitates portfolio triage by identifying transient versus permanent gene effects on cognitive domains.
Screening & Assay Development
- Scientific Value: Delivers standardized, reproducible behavioral endpoints for compound screening in disease-relevant systems.
- Operational Value: Eliminates daily handling, reducing operator bias and increasing throughput for longitudinal studies.
- Assay Readiness: Generates quantitative data on nosepoke accuracy, compulsivity, and learning curves suitable for hit-to-lead progression.
Translational & Preclinical Research
- Translational Continuity: Connects early cognitive phenotypes to downstream preclinical validation via age-stratified, genetically defined models.
- Mechanistic De-risking: Clarifies pathway-specific contributions to executive function deficits, informing target selection.
- Predictive Confidence: Enables risk-adjusted advancement decisions by tracking progressive impairment in older subjects.
Pipeline & Workflow Integration
The IntelliCage system fits within the discovery continuum from target validation through lead identification, providing mechanistically relevant behavioral data that informs go/no-go criteria.
- Discovery Biology: Supports hypothesis testing by measuring spatial learning and executive function across multiple Alzheimer's models.
- Screening: Delivers assay-ready, reproducible outputs for evaluating compound effects on cognitive performance.
- Analytics: Generates quantitative dependent variables such as nosepoke accuracy, visit frequency, and reversal learning metrics.
- Translational Research: Enables continuity from discovery to preclinical work by modeling age-dependent cognitive decline in genetic systems.
- Enterprise Reuse: Functions as a scalable platform for longitudinal phenotyping across therapeutic areas beyond Alzheimer's.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence in target validation through mechanistically interpretable cognitive endpoints.
- Operational Value: Enhances reproducibility and scalability by automating long-term behavioral monitoring.
- Strategic Value: Improves go/no-go decisions by reducing false positives via objective, longitudinal phenotyping.
- Portfolio Impact: Supports risk-adjusted prioritization by identifying models with progressive, age-dependent cognitive impairment.
Implementation Considerations
- Requires expertise in behavioral neuroscience and operant conditioning paradigms.
- Depends on RFID transponder implantation and IntelliCage hardware infrastructure.
- Necessitates cross-team standardization of animal handling, grouping, and protocol design.
- Involves adaptation considerations when applying to different genetic backgrounds or behavioral endpoints.
- Limited by the need for daily system monitoring to ensure animal welfare and data integrity.
