Name: 마우스 통증 연구에서 시간 동기화 행동 및 뇌 역학을 위한 자동화된 곁눈질 방법 (동영상) | JoVE Journal
Uploaded: 2024-11-01T14:10:00.000+00:00
Duration: 5 min 49 s
Description: 배우세요 마우스에서 자동화된 곁눈질 추적 방법으로 통증 반응을 정량화하고 뇌 신경생리학적 측정과 시간 동기화하여 편두통의 신경 회로 기전을 연구하는 기법입니다.

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<meta charset="utf8"></head><body>DeepLabCut을 사용한 편두통 통증 추적을 위한 실시간 마우스 눈 사시 감지

<ol><li>Disease, G. B. D., Injury, I., Prevalence, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Global%2C+regional%2C+and+national+incidence%2C+prevalence%2C+and+years+lived+with+disability+for+354+diseases+and+injuries+for+195+countries+and+territories%2C+1990-2017%3A+A+systematic+analysis+for+the+global+burden+of+disease+study+2017%5BTitle%5D)+AND+%22Lancet%22%5BJournal%5D)">Global, regional, and national incidence, prevalence, and years lived with disability for 354 diseases and injuries for 195 countries and territories, 1990-2017: A systematic analysis for the global burden of disease study 2017.</a> Lancet. 392 (10159), 1789-1858 (2018).</li>
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<li>Wattiez, A. S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Different+forms+of+traumatic+brain+injuries+cause+different+tactile+hypersensitivity+profiles%5BTitle%5D)+AND+%22Pain%22%5BJournal%5D)">Different forms of traumatic brain injuries cause different tactile hypersensitivity profiles.</a> Pain. 162 (4), 1163-1175 (2021).</li>
</ol>

<table><tbody><tr><td>CUDA 툴킷 11.8</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>cuDNN SDK 8.6.0</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Windows 11, 13세대가 설치된 Intel 컴퓨터&nbsp;</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>무료 로밍 마우스를 위한 LabFaceX 2D 눈꺼풀 추적기 애드온 모듈:</td> <td>FaceX LLC</td><td>NA</td><td>동물의 눈을 기록할 수 있는 모든 카메라로 충분하지만 이것이 우리의 시선 추적 하드웨어입니다.</td></tr><tr><td>버전 450.80.02 이상의</td><td></td><td></td><td></td>NVIDIA GPU 드라이버</tr><tr><td>NVIDIA RTX A5500, 24GB DDR6</td><td>NVIDIA</td><td>[490-BHXV]</td><td>DLC 버전(현재 8GB)에 지정된 최소 요구 사항을 충족하는 모든 GPU로 충분합니다. NVIDIA GeForce RTX 3080 Ti GPU</td></tr><tr><td>Python 3.9-3.11</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>TensorFlow 버전 2.10</td><td></td><td></td><td></td></tr>을 사용했습니다</tbody></table>.

마우스 통증 연구에서 시간 동기화 행동 및 뇌 역학을 위한 자동화된 곁눈질 방법

An Automated Squint Method for Time-syncing Behavior and Brain Dynamics in Mouse Pain Studies

여기에서는 DeepLabCut을 사용하여 높은 시간 해상도에서 사시를 안정적으로 감지하는 방법을 제공합니다. 훈련 매개변수를 최적화하고 이 방법의 강점과 약점에 대한 평가를 제공합니다(그림 1).
모델을 훈련시킨 후 유클리드 거리 측정의 좌표점 역할을 하는 눈꺼풀의 위쪽과 아래쪽 지점을 올바르게 추정할 수 있음을 확인했습니다(그림 2). 유클리드 거리는 눈의 두 위쪽 점과 아래쪽 점 사이의 거리의 평균 길이로 정의됩니다. 우리 모델은 눈을 가늘게 뜨지 않는 경우(그림 2A)와 눈을 가늘게 뜨는 경우(그림 2B)를 감지할 수 있었습니다. 파란색 점은 각 프레임의 유클리드 거리를 결정하는 데 사용되는 점을 나타냅니다. 녹색, 노란색, 주황색 및 보라색 점은 모델이 유클리드 거리를 올바르게 추정하고 머리가 최적이 아닌 위치에 있을 때(즉, 머리 움직임 및 세션 간 위치 변경 고려) 가능성 값을 줄이는 데 사용되었습니다. 그런 다음 여러 가지 다른 방법을 사용하여 모델의 정확도를 검증했습니다.
모델에 사용된 이상적인 프레임 수를 검증하기 위해 다양한 샘플 프레임 크기를 가진 4개의 모델을 훈련하고 테스트했습니다(그림 3). 먼저 테스트와 훈련 데이터 간의 RMSE(평균 제곱근 오차) 값을 비교하여 모델이 훈련되지 않은 테스트 데이터를 얼마나 정확하게 예측할 수 있는지 검증했습니다. 이 비교는 수동으로 레이블이 지정된 포인트와 모델 레이블이 지정된 포인트 간의 변동성이 300프레임 후에 평준화되었음을 보여주었습니다. 이 추세는 보고된 가능성 평균과 상관관계가 있으며, 300개의 레이블이 지정된 프레임 후에 평준화된 것으로 나타났습니다. 이렇게 보고된 우도 값을 사용하여 0.92보다 작은 점을 필터링했습니다. 이러한 가능성 값은 학습 데이터를 기반으로 지정된 지점이 올바르게 레이블이 지정되었다는 모델의 신뢰도를 나타냅니다. 우리는 모델이 서로에 대해 얼마나 잘 수행되었는지 조사하기 위해 유클리드 거리 메트릭에 기여하는 점에 대해 이러한 값을 평균화했습니다. 300 프레임과 400 프레임 사이에는 큰 차이가 없었지만, 평균적으로 0.95 우도 값보다 높았기 때문에 400 프레임을 사용했는데, 이는 수동 필터링의 임계값에 가깝고 포즈 추정을 위해 유사한 모델에서 사용된 임계값과 일치합니다16.
모델의 정확성을 검증하는 또 다른 방법은 수동으로 주석이 달린 프레임과 DLC 레이블이 지정된 프레임을 비교하는 혼동 행렬을 사용하는 것이었습니다. 두 명의 시각 장애인이 8개의 비디오에서 동일한 눈의 300개 프레임에 수동으로 주석을 달았습니다. 우리는 이러한 데이터를 사용하여 참 및 거짓 긍정과 부정을 평가하기 위한 혼동 매트릭스를 구성했으며(그림 4), 수동으로 채점된 데이터가 실측 자료로 사용되었습니다. DLC의 경우 유클리드 거리가 75픽셀 미만으로 기록될 때(즉, 동물이 눈을 가늘게 뜨는 경우) 양수 곁눈질 값이 기록되었고, 75픽셀보다 큰 값(즉, 동물이 눈을 가늘게 뜨지 않는 경우)에 대해 음수 값이 기록되었습니다. 96.96%의 긍정적인 예측 값을 찾았으며, 이는 수동으로 주석이 달린 곁눈질에 비해 모델이 눈을 가늘게 뜨는 시간을 정확하게 예측하는 시간의 백분율입니다. 99.66%의 음수 예측 값을 찾았는데, 이는 모델이 수동으로 주석을 단 곁눈질에 비해 눈을 가늘게 뜨지 않는 시간을 정확하게 예측하는 시간의 백분율입니다. 이는 올바르게 레이블이 지정된 음수 및 양수 값의 비율을 보여줍니다. 또한 98.1%의 참 긍정 비율과 99.46%의 참 부정 비율을 발견했는데, 이는 각각 모든 양수 및 음수 값에 대한 모델의 정확한 예측을 나타냅니다. Matthews 상관 계수(MCC)는 93.8%로, 관측 값과 예측 값 간의 상관 계수를 나타냅니다.
모델이 사시를 안정적으로 추적한다는 확신이 들자, 이 DLC 방법을 전임상 편두통 데이터셋14을 사용하여 이전에 발표된 사시 추적 방법과 비교했다. 이 다른 방법을 "area squint model (ASM)"이라고 부르는데, 이는 열린 눈 영역을 연속 변수 측정squint 14로 사용하여 개발되었기 때문입니다. 이 영역 곁눈질 모델은 사용자 지정 MATLAB 스크립트와 결합된 훈련된 얼굴 인식 소프트웨어를 활용하여 눈의 평균 픽셀 면적을 분석하면서 추적 오류율이 &gt;15%14인 프레임을 제외합니다. 한 가지 주요 제한 사항은 "ASM"이 오픈 소스가 아니므로 널리 액세스할 수 없다는 것입니다. DLC를 사용하면 소프트웨어 및 하드웨어를 많이 구매할 필요 없이 최적화 및 적응성을 높일 수 있습니다.
10마리의 암컷과 10마리의 수컷 CD1 마우스로 구성된 데이터 세트를 사용했다. 실험적으로, 모든 동물은 녹음이 시작되기 전 총 3일 동안 30분 동안 부드러운 구속 상태에서 적응시켰다. 각 동물은 기준선의 5분 동안 기록된 다음 치료 기록을 위해 5분 동안 기록되었습니다. 치료 세션 동안, 동물은 편두통과 유사한 상태를 유도하기 위해 복강내로 PBS(비히클) 또는 0.1mg/kg CGRP(처리)로 치료되었습니다. 얼굴 조명을 비추는 적외선이 장착된 카메라를 사용하여 조명이 밝은 방에서 데이터를 수집하여 정확한 랜드마크 감지를 보장했습니다. 적외선 카메라에는 초점 거리가 254mm이고 조리개가 적절하게 조정된 Kowa LM35JC 2/3" 35mm F1.6 수동 조리개 C-마운트 렌즈가 포함되어 있습니다. 데이터를 수집한 후 ASM과 DLC를 활용하여 데이터를 분석했습니다. 얼굴 찡그린 얼굴을 정량화하기 위해 현장에서 전통적으로 수동 채점이 사용되어 왔으며, 눈을 가늘게 뜨는 것이 얼굴 찡그린 얼굴14의 구성 요소 중 하나였기 때문에, 우리는 또한 우리의 데이터를 수동으로 채점된 데이터와 비교했다.
CGRP의 말초 주입이 마우스에서 사시 반응을 유도한다는 이전 연구 결과를 바탕으로 차량과 CGRP 치료 간에 사시 반응에서 유의한 차이를 관찰할 것으로 예상했습니다 6,14. ASM, 수동 및 DLC 방법을 비교한 결과, 이 모델은 수동 및 ASM 방법과 마찬가지로 사시형 표현형을 강력하게 감지하는 것으로 나타났습니다(그림 5). ASM 모델은 CGRP로 인한 통증과 사시를 평가하는 데 사용되었다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 이 연구에서 Rea 등은 CGRP에 따른 사시 반응과 뒷발의 포르말린 주입 후 사시 반응을 비교하여 "더 전통적인" 통증 유도 분석법으로14. 또한, CGRP는 von Frey 3,17의 사용을 통해 마우스의 터치 과민증을 유발하는 것으로 잘 문서화되어 있습니다. 현장과 일치하게, 우리는 처리 세션 중 평균 사시를 각 동물에 대한 5분 전처리 기준선으로 정규화하고 PBS(n = 10) 대 CGRP 처리(n = 11) 동물을 비교했습니다. PBS 대 CGRP 처리군의 통계적 분석은 다음과 같다. CGRP 처리된 동물은 면적 곁눈질 추적 방법(p = 0.012, 그림 5A)을 사용하여 평균 픽셀 면적이 감소했으며 수동으로 점수를 매겼을 때(p = 0.0007, 그림 5B) DLC 모델(p = 0.007, 그림 5C)을 사용했을 때 유클리드 거리가 감소한 것으로 나타났습니다. 단일 대표 동물에서 시간이 지남에 따라 각 방법을 비교했을 때 동일한 패턴이 관찰되었습니다(그림 5). 이 동물은 CGRP 처리에 대한 반응으로 매우 명확한 곁눈질 표현형을 보였지만 PBS에는 나타나지 않았습니다. 모든 모델이 이러한 차이를 감지할 수 있었지만 데이터는 DLC 모델에 가장 명확하게 표현되었습니다(그림 5). 정밀하고 정확한 메트릭은 평균화가 완전한 행동 판독값(예: 뇌 활동)을 나타내지 않는 더 미세한 해상도에서 데이터를 분석해야 하는 경우에 특히 중요합니다. 생쥐에서 눈을 가늘게 뜨는 것을 감지하는 DLC 방법을 사용하면 밀리초 시간 척도로 데이터를 수집하고 밀리초 시간 척도에서 발생하는 뇌 활동 측정(예: 국소 자기장 전위)에 시간을 고정할 수 있습니다. 그런 다음 이 기술을 활용하여 편두통 및 기타 복잡한 뇌 장애의 맥락에서 자발적인 통증을 나타내는 뇌 상태에 대한 보다 강력한 프로필을 구축할 수 있습니다.
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/67136/67136fig01.jpg"> 그림 1: DLC를 사용하여 훈련된 네트워크를 생성하는 절차 개요. 기계 학습을 사용하여 동물의 눈 특징을 추적한 다음 분석하는 프로세스의 일반 개략도입니다. 약어: DLC = DeepLabCut. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67136/67136fig01large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a>
<img alt="Figure 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/67136/67136fig02.jpg"> 그림 2: 대표적인 CD1 마우스의 자동 곁눈질 추적의 예. (A) 마우스가 눈을 가늘게 뜨지 않을 때 치료 기간 동안 눈 윤곽에 눈을 가늘게 뜨기(컬러 점)를 추적하는 DLC를 보여주는 프레임의 예. (B) DLC 모델을 사용하여 치료 날짜에 사시를 자동으로 감지하는 것을 보여주는 프레임의 예. 유클리드 거리는 눈의 위쪽과 아래쪽에 있는 파란색 점인 B와 C 사이의 평균 거리를 사용하여 측정했습니다. 눈의 위쪽과 아래쪽에 있는 파란색 점 집합은 유클리드 거리를 추적할 때 사용됩니다. 다른 점(녹색, 노란색, 주황색, 보라색)은 모델이 유클리드 거리 점을 추정하고 데이터 수집 후 최적이 아닌 머리 위치를 필터링하는 데 사용되는 프레이밍 랜드마크입니다. 약어: DLC = DeepLabCut. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67136/67136fig02large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a>
<img alt="Figure 3" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/67136/67136fig03.jpg"> 그림 3: 모델을 훈련하는 데 사용되는 프레임 수에 대한 근거. (A) 제곱 평균 제곱 오차 분석은 테스트 및 학습 데이터 세트에 대한 예측 값과 관측 값 사이의 평균 거리를 나타냅니다. 학습 데이터 세트는 모델을 학습할 때 샘플링된 프레임을 나타내고, 테스트 데이터 세트는 모델이 유사하지만 다른 이미지를 얼마나 잘 식별할 수 있는지 검증하는 데 사용되는 비학습 프레임을 나타냅니다. 5개의 훈련 및 테스트 데이터 세트를 사용했으며, RMSE 값이 테스트 그룹의 경우 약 300프레임 평준화되는 것을 발견했습니다. (B) 주어진 점이 올바르게 레이블이 지정될 가능성(평균 + SEM). 그 결과, 원시 데이터 세트의 평균 가능성이 0.95 이상이고 RMSE 점수가 훈련 데이터의 점수에 가장 가깝기 때문에 수동으로 레이블이 지정된 400개의 프레임이 이상적임을 보여주었습니다. 이는 모델이 훈련된 지점을 밀접하게 근사화하는 동시에 높은 가능성으로 대부분의 프레임에 대해 보고할 수 있음을 의미했습니다. 약어: RMSE = 제곱 평균 제곱 오차. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67136/67136fig03large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a>
<img alt="Figure 4" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/67136/67136fig04.jpg"> 그림 4: DLC 사각 측정에 대한 혼동 행렬. 8개의 비디오(CGRP 5개, PBS 3개)에서 300초를 샘플링하고 이러한 점수를 곁눈질에 대한 수동으로 레이블이 지정된 이진 예 또는 아니오 점수와 비교했습니다. 예측 값은 DLC로 식별된 값으로, 실제 값은 사람이 수동으로 채점한 값으로 정량화했습니다. 그런 다음 이를 수동으로 점수가 매겨진 데이터와 비교하여 수동으로 점수가 매겨진 이진수 '예 또는 아니오'와 비교하여 곁눈질이 얼마나 자주 올바르게 식별되었는지 확인했습니다. 약어: DLC = DeepLabCut; CGRP = 칼시토닌 유전자 관련 펩타이드; PBS = 인산염 완충 식염수; TP = 참 긍정; FP = 거짓 긍정; FN = 거짓 음성; TN = 참 음성; PPV = 양의 예측 값; NPV = 음의 예측 값; TPR = 진양성률; TNR = 실제 음수율; MCC = Matthew의 상관 계수. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67136/67136fig04large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a>
<img alt="Figure 5" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/67136/67136fig05.jpg"> 그림 5: 사시 검출을 위한 세 가지 모델에 걸친 사시 표현형. 상단 두 행에는 곁눈질을 감지하기 위한 세 가지 다른 모델에 걸쳐 각 조건(PBS 또는 CGRP)이 있는 동일한 대표 동물이 포함되어 있습니다. 맨 아래 줄은 모든 동물의 평균을 반영합니다. (A) 이전에 발표되고 검증된 area squint model14를 사용하여 모든 데이터를 처리한 후 CGRP 처리된 마우스와 PBS 처리된 마우스에서 평균 픽셀 영역(평균 전체 픽셀 영역/기준선)이 감소했습니다(t(18) = 2.805, p = 0.012). (B) 수동으로 채점된 데이터에서도 유사한 응답이 있었습니다(t(18) = 4.064, p = 0.0007). (C) CGRP 처리된 마우스는 PBS 처리된 마우스보다 눈꺼풀에서 눈꺼풀까지의 평균 거리(처리 유클리드 거리/전처리 유클리드 거리, 기준선)가 감소한 것으로 나타났다(DLC를 사용하여 모든 데이터를 처리할 때 t(18) = 3.040, p = 0.007). N = 20 (여성 10 명, 남성 10 명). 오차 막대는 SEM± 평균을 나타냅니다. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67136/67136fig05large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a>

Spontaneous pain has been challenging to track in real time and quantify in a way that prevents human bias. This is especially true for metrics of head ...

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Research

연구

JoVE Journal

Behavior

행동

출처: Maruoka, H., et. al. 깨어 있는 쥐의 미세아교세포 역학 및 신경 활동의 동시 이미징.J. Vis. Exp. (2022) 이 비디오는 시각적 자극 중 깨어 있는 쥐의 신경 활동과 미세아교세포 역학을 이미징하기 위한 이광자 현미경 절차를 보여주며 칼슘 과도 및 세포 상호 작용을 강조합니다.

깨어 있는 쥐에서 미세아교세포의 역학과 신경 활동의 동시 이미징(Simultaneous Imaging of Microglial Dynamics and Neuronal Activity in an Awake Mouse)

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여기에서, 우리는 마우스에 있는 잠/각성 상태의 감시 도중 뉴런의 특정 모형의 광유전학 조작의 방법을 기술합니다, 예를 들면 stria 말단의 침대 핵에 우리의 최근 일을 제시하.

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특정 신경 인구 또는 뇌 영역의 광유전학 적 조작으로, 행동은 자유롭게 움직이는 동물에 있는 높은 시간 및 공간 해상도로 수정될 수 있습니다. 만성 이식 된 광섬유와 함께 다른 광유전학 도구를 사용하여 다양한 신경 변조 및 행동 테스트를 수행 할 수 있습니다.

자유롭게 움직이는 마우스에 있는 행동을 조절하기 위하여 신경 활동의 광유전학 조작

이 프로토콜은 기능성 초음파 (fUS)를 사용하여 마우스 뇌의 체적 뇌 혈역학 적 변이의 정량화를 설명합니다. 감각 자극에 따른 3D 기능 활성화 맵및 휴식 상태 기능적 연결에 대한 절차는 마취 및 깨어 있는 마우스에서 예시적인 예로 제공됩니다.

경두개 기능 적 초음파 이미징을 사용하여 마우스의 전신 뇌 3D 활성화 및 기능 적 연결 매핑

편두통의 가장 주목할만한 증상은 심한 두부 통증이며, 이것이 수막에 신경을 쓰는 감각 뉴런에 의해 매개된다는 가설이 있습니다. 여기에서는 안면 과민증을 출력으로 사용하면서 최소 침습적 방식으로 경막에 물질을 국부적으로 적용하는 방법을 제시합니다.

Dural Stimulation and Periorbital von Frey Testing in Mice As a Preclinical Model of Headache

기계적 충돌-회피 분석은 다양한 마우스 통증 모델에서 정서적-동기 부여 반응을 더 잘 이해하기 위해 사용될 수 있는 마우스에서 통증 감수성의 비반사적 판독으로서 사용된다.

마우스의 통증 행동을 측정하기위한 기계적 충돌 회피 분석

여기에서는 광동태 반사를 정량화하기 위한 표준 프로토콜을 설명합니다. 가상 드럼 자극과 비디오 안구 촬영을 결합하여 동작의 특징 선택성과 적응 가소성을 정확하게 평가할 수 있습니다.

생쥐에서 광동태 반사의 시각적 특징 선택성 정량화

이 프로토콜은 인간 신경종 통증을 모방하고 외과적 치료를 평가하기 위해 감각 신경을 사용하는 재현 가능한 쥐 모델을 제시하여 중개 신경종 연구를 위한 귀중한 도구를 제공합니다.

복재 신경을 통한 표적 근육 재신경 분포를 사용하여 신경종 통증 치료 옵션을 연구하기 위한 새로운 외과적 설치류 모델

절차는 쥐에서 알코올 추구 행동의 갱신을 설명한다 트리거 알코올 연관된 환경 콘텍스트의 용량을 연구.

절차 흰쥐의 파블로프 에어컨 알코올 추구 행동의 상황에 의한 갱신을 준수합니다

배우세요 마우스에서 자동화된 곁눈질 추적 방법으로 통증 반응을 정량화하고 뇌 신경생리학적 측정과 시간 동기화하여 편두통의 신경 회로 기전을 연구하는 기법입니다.

마우스 통증 연구에서 시간 동기화 행동 및 뇌 역학을 위한 자동화된 곁눈질 방법

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