3Dワークスペースで把握可能な物体を提示する装置の設計と使用
2019年8月8日
ここでは、サルが柔軟な手の届く範囲のタスクを実行するように導く自動装置を構築するためのプロトコルを示します。この装置は3D翻訳装置および回転テーブルを結合し、3D空間の任意の位置に複数のオブジェクトを提示する。
リーチと把握の基礎となる神経原理は、過去数十年で広く研究されてきましたが、1つのタスクで両方の動きの柔軟な組み合わせを可能にするために開発されたデバイスはほとんどありません。カスタム回転テーブルを3次元のトランスレーショナルデバイスと結合させることで、三次元空間における複数の位置と、各位置の異なる形状の物体を試行的に組み合わせられます。我々の装置は上肢機能および基礎となる神経の原則を研究するための価値あるプラットホームを提供する。
また、脳と機械のインターフェースにおける移動に到達し、把握する同時再構築を促進する可能性があります。ねじで上面に台座を固定することにより、2つのYレールをフレームの上面に平行に固定します。次に、2 つの Y レールを接続シャフトと 2 つのダイヤフラム カップリングで接続します。
2つのレールのシャフトを同期させるためにカップリングのロッククルーを締めます。Zレールの背面溝に6つのナットを入れ、直角三角形フレームの片側をネジでZレールの背面に取り付けます。三角形のフレームをシャフトに遠ざける端まで引き、ねじを締めます。
同じ方法で、他の直角三角形フレームを他の Z レールにアタッチします。2 つの三角形フレームの他の直角の辺を、2 つの Y レールのスライダーにねじで固定します。次に、2 つの Z レールを接続シャフトとダイヤフラムカップリングで接続し、カップリングのロッククルーを締めます。
2 つの T 字型接続ボードをナットとネジで X レールの背面に取り付けます。次に、2 つの T 字型ボードを X レールの両端に引き、ネジを締めます。2 つの T 字型接続ボードを、2 つの Z レールのスライダーにネジで固定します。
ステッピングモーターをギア減速機のシャフトホールに挿入し、フランジを一緒にねじ込みます。最後に、接続リングをXレールのシャフト端にねじ込みます。ギヤ減速機のシャフトをカップリングに挿入し、ギヤ減速機を接続リングにねじ込みます。
カップリングのロックねじを締めます。まず、タッチセンサーをオブジェクト本体の溝に配置し、両面テープで定義済みのタッチエリアに貼り付けます。ワイヤをオブジェクトのバックボードの穴に通し、カバーボードをねじでオブジェクト本体に固定します。
次に、ワイヤを回転器の側面の穴に通し、オブジェクトを回転器にねじ込みます。タッチセンサーのワイヤー端を電気スリップリングの回転ワイヤ端まではんだ付けし、電気テープでジョイントをラップします。ケースをXレールのスライダーにねじ込みます。
ボックスの底部の穴にベアリングを置きます。次に、右からケースに回転器を入れ、ケースの上部の穴を通して電気スリップリングのワイヤーを渡します。次に、ケースの上部の穴から軸受に金属シャフトを挿入し、シャフトキーを回転子のキーウェイに合わせます。
金属シャフトの周りに電気スリップリングをセットします。外輪が回転しないように、位置指定バーの端を電気スリップリングのノッチに入れます。ステッピングモーターシャフトを金属シャフトの穴に差し込み、ボックス上部のモーターをネジで固定します。
テープでケースの前面にトリコロールLEDを貼り付けます。最後に、ケースに右側のサイドボードをねじ込みます。ステッピングモータ、LED、タッチセンサーの制御ワイヤをデータ収集ボードのデジタルポートに挿入します。
3 次元のトランスレーショナル デバイスと回転テーブルを初期化するには、すべての直線スライド レールのスライダを開始点まで引き出し、回転テーブルの最初のオブジェクトを回転テーブルの前面に向けます。次に、マトリックス内のすべての位置の座標をテキストドキュメントに入力します。各行に、スペースで区切られた 1 つの位置の X、Y、Z 座標が含まれていることを確認してから、文書を保存します。
次に、パラダイム ソフトウェアを開き、プール パネルで [ファイルを開く] をクリックし、テキスト ドキュメントを選択して、プレゼンテーションの位置をパラダイム ソフトウェアに読み込みます。パラダイム ソフトウェアのオブジェクト プールで実験で提示するオブジェクトを確認します。次に、パラダイムソフトウェアの時間パラメータパネルで実験パラメータを調整します。
ベースラインを 400 ミリ秒に設定し、モーターランは 2000 ミリ秒、計画は 1000 ミリ秒、最大反応時間は 500 ミリ秒、最大到達時間は 1000 ミリ秒、最小保持時間は 500 ミリ秒、報酬は 60 ミリ秒、エラー キューは 100 ミリ秒に設定します。次に、サルの椅子をアルミ構造フレームに固定します。アームの端に3つの反射マーカーを両面テープで取り付けます。
3 つのマーカーが、スケールの三角形を形成していることを確認します。次に、パラダイム ソフトウェアで [実行] をクリックしてタスクを開始します。Cortex ソフトウェアのモーション キャプチャ パネルの RECORD ボタンをクリックして、サルがタスクを実行しているときに 3 つのマーカーの軌跡を 60 秒間記録します。
[停止]ボタンをクリックして、実験を終了します。記録された軌道を使用してソフトウェア上の3つのマーカーのトラッキングテンプレートを構築し、テンプレートを保存します。次に、サルの運動皮質に埋め込まれたマイクロ電極アレイのグランドに、フロントエンドアンプのアース線を接続します。
マイクロ電極アレイのコネクタにヘッドステージを挿入します。神経信号獲得システムの中央ソフトウェアを開きます。同期ソフトウェアを開きます。
Cerebus、モーションキャプチャ、パラダイムパネルの3つの接続ボタンをクリックして、同期ソフトウェアをそれぞれニューラルシグナル取得システム、モーションキャプチャシステム、パラダイムソフトウェアと接続します。最後に、パラダイムソフトウェアの実行ボタンをクリックしてタスクを再開し、中央ソフトウェアのファイルストレージパネルの[記録]ボタンをクリックしてニューラル信号の記録を開始します。保存したトラッキングテンプレートを確認し、Cortex ソフトウェアのモーション キャプチャ パネルの RECORD ボタンをクリックして、サルの手首の軌跡の記録を開始します。
成功したすべての試験で到達段階の間に手首の軌道を抽出し、目標位置に基づいて8つのグループに分けた。8つの軌道群の端部は、事前定義された立方体ワークスペースと同じサイズの立方体を形成する。ここで、回刺激時間ヒストグラムは、到達位置と物体の両方を調整する2つの例を示す。
上部のニューロンは、到達および保持段階の間に有意な選択性を示す。底部のニューロンは、モーターランフェーズの中央から位置とオブジェクトを調整し始めます。パラダイムソフトウェアはモータの位置を読み取ることができなかったため、各セッションの前に回転テーブルとトランスレーショナルデバイスを初期化することが不可欠です。
被写体がターゲットオブジェクトとその位置を見ることができるタイミングを完全に制御するために、切り替え可能なガラスを装置の前に設置することができる。本装置を用いることで、到達移動と把握運動の神経相互作用を研究することが可能となり、到達軌道とグリップタイプを同時に解読するのに役立つ可能性があります。
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概要
この記事では、サルが柔軟な伸手-把握タスクを実行するよう導く自動装置を構築するためのプロトコルを提示します。この装置は3D変換装置と回転台を統合し、3D空間内の様々な位置で複数の物体を提示することを可能にします。
主要な研究構成要素
科学の分野
- 神経科学
- 行動研究
- 工学
背景
- 伸手と把握の神経メカニズムに関する研究は広範に行われてきました。
- これらの動きを単一のタスクで柔軟に組み合わせることを可能にする装置はほとんどありません。
- 回転台と3D変換装置の統合は斬新です。
- この装置は上肢機能とその神経基盤の研究を強化できます。
研究の目的
- 物体の位置と形状を試行ごとに組み合わせることを可能にする装置を開発すること。
- 伸手と把握動作の同時再構築を容易にすること。
- 脳機械インターフェースの研究のためのプラットフォームを提供すること。
使用した方法
- Yレールと接続シャフトを用いた装置の構築。
- 安定性のためのねじによる構造の固定。
- 物体の提示のためのカスタム回転台の利用。
- 動きの柔軟性のための3D変換装置の実装。
主要な結果
- 装置は3D空間での物体の操作を成功裏に可能にします。
- 制御された環境での上肢の動きの研究を可能にします。
- 伸手と把握の神経原理の研究を容易にします。
- 脳機械インターフェース研究のための価値あるツールを提供します。
結論
- 開発された装置は神経科学研究にとって重要な進歩です。
- 運動制御と神経メカニズムを理解するための新たな機会を提供します。
- このツールは霊長類の複雑な運動タスクの研究を強化できます。
よくある質問
Executive Industry Relevance
This apparatus enables precise decoupling of reach and grasp kinematics in primate models, supporting mechanistic de-risking of upper limb motor control hypotheses. By allowing independent manipulation of object identity and spatial position, it enhances predictive confidence in neural encoding studies relevant to brain-machine interface development. The platform addresses a critical gap in preclinical validation tools for motor neuroprosthetics, facilitating translational continuity from discovery to preclinical evaluation.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Scientific Value: Enables interrogation of neural encoding for reach versus grasp by dissociating object identity from spatial position.
- Operational Value: Provides a reproducible platform for testing therapeutic hypotheses on motor circuit function in disease-relevant primate models.
Screening & Assay Development
- Scientific Value: Generates quantitative wrist trajectory and grip type readouts for high-fidelity phenotyping of motor impairments.
- Operational Value: Supports assay standardization through motor-independent control of object presentation and position via synchronized translational and rotational axes.
Translational & Preclinical Research
- Scientific Value: Facilitates study of neural principles underlying upper limb function with direct relevance to motor neuroprosthetic development.
- Operational Value: Enables simultaneous kinematic and neural signal acquisition, supporting biomarker-aligned evaluation of motor recovery interventions.
Pipeline & Workflow Integration
The apparatus integrates into discovery biology workflows by enabling hypothesis testing on motor cortical encoding, with outputs feeding into lead identification for neuromodulatory or rehabilitative strategies targeting upper limb function.
- Discovery Biology: Supports pathway clarification and biological de-risking by isolating neural correlates of reach and grasp components in 3D workspace.
- Screening: Delivers assay readiness via quantifiable kinematic outputs (wrist trajectory) and discrete grip type measurements from touch sensors.
- Analytics: Enables peristimulus time histogram and trajectory clustering analyses to compare neural tuning across positions and object identities.
- Translational Research: Connects to preclinical continuity through brain-machine interface applicability, allowing simultaneous decode of reach trajectory and grip types.
- Enterprise Reuse: Designed as a reconfigurable platform for repeated trials across varying object sets and spatial matrices, supporting longitudinal study designs.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Reduces mechanistic ambiguity in motor control studies by enabling independent variable manipulation of reach and grasp parameters.
- Operational Value: Ensures reproducibility through motor-driven, synchronized 3D translation and object rotation, minimizing experimenter-dependent variability.
- Strategic Value: Improves go/no-go decision confidence in motor recovery programs by validating target engagement through quantifiable kinematic and neural readouts.
- Portfolio Impact: Supports risk-adjusted advancement of neuromodulatory or rehabilitative candidates by providing preclinical evidence of target-specific motor circuit modulation.
Implementation Considerations
- Requires expertise in primate training, motion capture systems, and neural signal acquisition for effective deployment.
- Dependent on precision mechanical components (linear slides, stepper motors, slip rings) and calibration protocols for accurate 3D positioning.
- Necessitates cross-team standardization between neuroscience, engineering, and behavior teams for consistent object and position mapping.
- Adaptation across model systems may require scaling of mechanical components and sensor resolution to match species-specific kinematics.
- Practical limitations include reliance on successful primate training and the need for manual initialization of turning table and translational device before each session.
