로봇 형 조작기와 모터 스킬 학습 과정 조사
2017년 2월 12일
패러다임은 쥐의 자동 숙련 된 도달 작업의 훈련과 분석을 위해 제공됩니다. 당기 시도의 분석은 운동 학습의 고유 한 하위 프로세스를 보여준다.
로봇 매니풀란덤과 관련된 이 도달 작업에 대해 쥐를 훈련시키는 전반적인 목표는 운동 기술 학습 및 운동 기능 회복의 기초가 되는 과정을 조사하는 것입니다. 이 방법은 행동 신경 과학 분야의 주요 질문에 답하는 데 도움이 될 수 있으며, 특히 운동 학습 및 기억 형성의 기저에 있는 메커니즘, 뇌 손상 또는 뇌졸중 후 기능의 상실 및 회복과 관련이 있습니다. 이 기술의 주요 장점은 쥐 훈련 및 분석을 수행하기 쉽고 기존의 다른 단일 펠릿 도달 작업보다 객관적이라는 것입니다.
또한 로봇 마니풀란덤을 사용하면 운동학을 더 잘 분석할 수 있습니다. 준비의 일환으로, 새로 얻은 쥐가 훈련하기 전에 적어도 일주일 동안 새로운 집 우리에 익숙해지도록 항상 허용하십시오. 이 기간 동안 쥐를 정기적으로 다루고 훈련 프로토콜에 사용되는 보상 펠릿을 먹입니다.
훈련 과정을 시작하려면 먼저 쥐를 테스트 케이지에 습관화하는 데 2-3 일을 보내십시오. 첫 번째 임무는 쥐가 우리 창문을 통해 구형 손잡이를 만지기만 하면 새장의 반대편으로 이동하여 먹이 보상을 가져오도록 훈련시키는 것입니다. 먼저 핸들이 테스트 케이지 창 바로 바깥에 위치하도록 소프트웨어 설정을 조정합니다.
이제 쥐를 훈련 케이지에 넣고 손잡이 근처에 펠릿을 잡습니다. 필요에 따라 새장을 탭하여 쥐의 주의를 집중시킵니다. 쥐가 우리 창을 통해 독립적으로 도달하여 손잡이나 음식 알갱이를 만질 때까지 이런 식으로 쥐를 손잡이에 계속 묻습니다.
그런 다음 100번의 터치가 완료될 때까지 또는 60분이 경과할 때까지 세션을 실행합니다. 이틀 연속으로 30분 이내에 100번의 터치를 완료할 때까지 쥐를 매일 훈련시킵니다. 이것은 일반적으로 처음 두 세션에서 발생합니다.
이 숙련도를 획득하면 다음 교육 패러다임을 바로 진행하십시오. 쥐는 정의된 기준보다 이 작업에서 훨씬 더 빨리 수행할 수 있지만, 행동의 과잉 통합으로 이어지고 최종 목표를 향한 행동의 형성을 억제할 수 있으므로 과도하게 훈련하지 않는 것이 중요합니다. 다음 도전은 쥐가 손을 뻗어 손잡이를 당기는 중간 단계를 배우는 것입니다.
보상 터치 훈련과 마찬가지로 최종 목표는 훈련의 다음 단계로 전환하는 것이므로 과도하게 훈련하지 않는 것이 중요합니다. 먼저, 로봇이 각 시도를 시작할 때 핸들이 창에서 18mm 떨어진 곳에 위치하도록 소프트웨어 설정을 조정합니다. 성공적인 시도를 위해 핸들을 중단 없이 최소 10mm 당겨야 합니다.
당기는 움직임에 대한 측면 제한은 없습니다. 그런 다음 100번의 시도 또는 60분 동안 세션을 종료하도록 이전과 같이 세션을 수행합니다. 쥐가 작업을 수행할 만큼 충분히 멀리 도달하지 않으면 손잡이 근처에 집게가 있는 펠릿을 잡고 올바른 동작을 형성하십시오.
쥐가 손잡이를 당기는 데 흥미를 잃은 것 같으면 케이지를 두드리거나 펠릿을 분배하십시오. 쥐가 손잡이를 당기려는 처음 20번의 시도에서 쥐의 발 선호도를 결정합니다. 지배적인 발로 더 자주 사용되는 발을 선택하기만 하면 됩니다.
대부분의 쥐는 강한 선호도를 보이며 시험의 80% 이상에서 한쪽 발을 사용했습니다. 지배적인 발이 발견되면 이 발에 유리하도록 핸들의 위치를 측면으로 조정합니다. 핸들을 창 가장자리에 정렬하고 이 쥐와의 향후 모든 세션을 위해 이 위치를 유지합니다.
쥐가 안정기 성능에 도달하거나 이틀 연속으로 30분 이내에 작업을 100회 수행할 때까지 작업을 계속 훈련합니다. 스트레이트 풀링으로 진행하기 전에 일반적으로 두 번의 세션만 필요합니다. 훈련의 마지막 단계는 쥐에게 보상을 위해 손잡이를 똑바로 당기도록 가르치는 것입니다.
정중선에서 2mm 이상 벗어나는 당기는 움직임이 실패로 간주되도록 소프트웨어의 매개변수를 변경합니다. 평소와 같이 각 세션은 100번의 시도가 완료되거나 60분이 지날 때까지 실행되어야 합니다. 기술 수준이 안정기에 도달하거나 쥐가 정의된 기준을 초과할 때까지 이 작업에 대해 쥐를 계속 훈련시킵니다.
10주에서 12주 된 수컷 Long-Evans 쥐를 사용하여 22일간의 훈련 동안 세 가지 다른 훈련 기술을 비교했습니다. 각 그룹에는 보상 터치 교육이 주어졌습니다. 그런 다음 매개 변수가 변경되었습니다.
FP라는 한 그룹에서 쥐는 측면 제한 없이 로봇의 손잡이를 당기도록 훈련되었습니다. 다음 그룹인 SP1에서 쥐는 정중선에서 2mm 이상 벗어나지 않고 손잡이를 당기는 훈련을 받았지만 자유롭게 당기는 훈련 세션은 제공되지 않았습니다. 마지막 그룹인 SP2에서 쥐는 정확히 두 번의 무료 당기기 훈련 세션을 받은 다음 스트레이트 풀 훈련으로 전환했습니다.
SP2의 경우 중요한 점은 핸들이 창의 한쪽 가장자리 근처에 정렬되어 있어 작업이 더 까다로워졌다는 것입니다. 이 상태는 작업자가 로봇을 케이지에 일관되게 정렬하지 않은 경우 우연히 발생할 수 있습니다. 아마도 이 추가된 도전 과제로 인해 SP1 쥐의 작업 성공률은 SP2 쥐보다 더 빨리 안정되었습니다.
세션 전반에 걸쳐 첫 번째 세션에서 마지막 세션까지 핸들 이동이 개선되었습니다. 표시된 데이터는 SP2 그룹의 대표적인 쥐 한 마리에 대한 것입니다. 마찬가지로, 당기는 속도가 첫 번째 세션에서 마지막 세션까지 더 규칙적으로 증가하여 더 안정적인 움직임이 학습되었음을 나타냅니다.
이 데이터도 대표적인 SP2 랫트에서 가져온 것입니다. 이 비디오를 시청한 후에는 자동화된 기술 도달 작업을 수행하는 방법과 결과에 영향을 줄 수 있는 요인을 잘 이해하게 될 것입니다. 우리가 보여준 것처럼 훈련 패턴의 사소한 변화는 동물의 성능에 영향을 미칩니다.
따라서 이 절차를 시도할 때 핸들 위치와 같은 각 동물에 대한 모든 조건을 일관되게 유지하는 것이 중요합니다.
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개요
이 기사는 뇌손상 이후의 운동 기술 학습 및 회복을 강화하기 위해 쥐의 자동화된 숙련된 도달 과제 훈련 및 분석을 위한 패러다임을 제시합니다. 이 방법은 운동 기술 학습을 증진하고 이해를 향상시키는 것을 목표로 합니다.
주요 연구 구성 요소
과학 분야
- 행동 신경과학
- 운동 학습
- 신경 재활
배경
- 운동 기술 학습의 기본 과정을 조사합니다.
- 뇌 손상이나 뇌졸중 후 운동 기능 회복을 탐구합니다.
- 개선된 분석을 위해 로봇 조작기를 활용합니다.
- 도달 과제의 운동학적 분석에 초점을 맞춥니다.
연구 목적
- 숙련된 도달 과제를 위해 쥐를 훈련시킵니다.
- 운동 학습의 뚜렷한 하위 과정을 분석합니다.
- 기존 방법보다 더 객관적인 평가를 제공합니다.
사용된 방법
- 로봇 조작기를 사용하여 쥐를 훈련합니다.
- 새로 획득한 쥐를 위한 습관화 기간.
- 보상 펠릿의 정기적인 취급 및 먹이기.
- 당기기 시도의 객관적인 분석.
주요 결과
- 운동 학습에 관여하는 하위 과정의 식별.
- 운동 기능 회복 메커니즘에 대한 이해 향상.
- 로봇 훈련 방법의 이점 시연.
결론
- 로봇 조작기는 더 나은 운동학적 분석을 용이하게 합니다.
- 훈련 방법은 운동 학습 과정에 대한 통찰력을 제공합니다.
- 연구는 신경 재활 분야에 기여합니다.
자주 묻는 질문
Executive Industry Relevance
Automated skilled reaching tasks in rodent models provide a quantifiable platform for dissecting motor skill learning mechanisms, supporting target validation in neuromotor therapeutic development. Kinematic analysis of pulling velocity, trajectory variability, and midline deviation enables objective assessment of motor function, reducing ambiguity in preclinical efficacy readouts. This approach enhances predictive confidence in lead identification for neurorehabilitation interventions by linking behavioral outputs to underlying neural processes.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Scientific Value: Enables interrogation of motor learning subprocesses through quantifiable kinematic parameters such as pulling velocity and spatial variability.
- Operational Value: Provides objective, automated measurement of motor performance, reducing variability inherent in manual scoring of reaching tasks.
- Predictive Value: Supports biological de-risking by linking training-induced changes in movement patterns to neural plasticity mechanisms relevant to therapeutic targeting.
Screening & Assay Development
- Assay Readiness: Generates standardized, quantitative outputs including pulling success rate, deviation from midline, and temporal movement profiles for compound screening.
- Reproducibility: Robotic manipulandum ensures consistent task parameters across sessions, improving inter-animal and inter-lab reliability.
- Scalability: Automated data collection facilitates high-throughput evaluation of motor function across treatment groups and timepoints.
Translational & Preclinical Research
- Disease Relevance: Models skilled motor impairment and recovery, applicable to stroke, traumatic brain injury, and neurodegenerative conditions.
- Translational Continuity: Kinematic biomarkers such as movement smoothness and success rate align with clinical motor assessment scales.
- Mechanistic De-risking: Integration with electrophysiological, pharmacological, and optogenetic methods enables causal interrogation of neural circuits underlying motor learning.
Pipeline & Workflow Integration
The method fits within the discovery continuum from target hypothesis testing through lead optimization to preclinical validation, particularly for neuromotor pathways.
- Discovery Biology: Supports hypothesis testing of gene or pathway contributions to motor learning by measuring changes in kinematic profiles following manipulation.
- Screening: Enables assay-ready quantification of motor skill acquisition and retention, facilitating dose-response and time-course evaluations.
- Analytics: Delivers multivariate readouts (velocity, trajectory, success) that allow comparative analysis of motor function across experimental conditions.
- Translational Research: Connects rodent motor performance to clinical recovery metrics through shared kinematic features relevant to neurorehabilitation.
- Enterprise Reuse: Establishes a reusable platform for longitudinal motor function assessment across multiple therapeutic modalities and disease models.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence in target validation by reducing mechanistic ambiguity in motor behavior interpretation.
- Operational Value: Enhances reproducibility and standardization of motor skill assessment across studies and sites.
- Strategic Value: Improves go/no-go decision-making by providing objective, quantifiable endpoints for motor recovery.
- Portfolio Impact: Enables risk-adjusted prioritization of neurorehabilitation candidates based on translational motor function data.
Implementation Considerations
- Requires expertise in rodent handling, behavioral training, and robotic system operation.
- Dependent on access to a programmable robotic manipulandum with force and motion tracking capabilities.
- Necessitates standardization of training protocols, reward schedules, and environmental conditions across experimental groups.
- Involves adaptation considerations when translating parameters across rat strains, ages, or injury models.
- Limited by the need for careful overtraining avoidance to prevent behavioral stasis and ensure sensitivity to skill changes.
