Onderzoeken van Motor Skill Learning Processen met een Robotic Manipulandum
12 februari 2017
Een paradigma is gepresenteerd voor de opleiding en de analyse van een geautomatiseerde geschoolde bereiken taak bij ratten. Analyse van het trekken van pogingen onthult verschillende deelprocessen van motorisch leren.
Het algemene doel van het trainen van ratten op deze reiktaak met behulp van een robotisch manipulandum is om de processen te onderzoeken die ten grondslag liggen aan motorische vaardigheidsleren en herstel van motorische functie. Deze methode kan helpen om belangrijke vragen in het veld van gedragsneurowetenschap te beantwoorden, specifiek gerelateerd aan de mechanismen die ten grondslag liggen aan motorisch leren en geheugenvorming, evenals verlies en herstel van functie na hersenbeschadiging of een beroerte. Het grote voordeel van deze techniek is dat het trainen en analyseren van de ratten eenvoudig uit te voeren is en objectiever is dan andere conventionele eenvoudige pellet-reiktaak.
Bovendien maakt het robotische manipulandum een betere analyse van de kinematica mogelijk. Laat pas verworven ratten altijd minimaal een week wennen aan hun nieuwe kooi voordat u ze traint. Tijdens deze tijd, hanteer de ratten regelmatig en voer ze de beloningspellets die voor het trainingsprotocol worden gebruikt.
Om met het trainingsproces te beginnen, besteed eerst twee of drie dagen aan het wennen van de ratten aan de testkooi. De eerste taak is om de ratten te trainen om eenvoudig de bolvormige handgreep door het koivenster aan te raken en vervolgens naar de andere kant van de kooi te gaan en een voedselbeloning te halen. Stel eerst de software-instellingen zo in dat de handgreep zich net buiten het venster van de testkooi bevindt.
Plaats nu de rat in de trainingskooi en houd een pellet nabij de handgreep. Richt de aandacht van de rat door indien nodig op de kooi te tikken. Blijf de rat op deze manier naar de handgreep lokken totdat deze onafhankelijk door het koivenster reikt en de handgreep of voedselpellet aanraakt.
Laat vervolgens de sessie lopen totdat 100 aanrakingen zijn voltooid of totdat 60 minuten zijn verstreken, wat het eerst voorkomt. Train de rat dagelijks verder totdat deze 100 aanrakingen binnen 30 minuten op twee opeenvolgende dagen voltooit. Dit gebeurt meestal in de eerste twee sessies.
Zodra deze bekwaamheid is verkregen, gaat u direct verder met het volgende trainingsparadigma. Ratten kunnen veel sneller presteren in deze taak dan de gedefinieerde criteria, maar het is belangrijk om ze niet te overtrainen, aangezien dit kan resulteren in overconsolidatie van het gedrag en het vormgeven van het gedrag naar het einddoel kan verstikken. De volgende uitdaging is voor de ratten om de tussenstap te leren van uitreiken en de handgreep trekken.
Net als bij het trainen met beloningsaanraking, is het belangrijk om niet te overtrainen, aangezien het einddoel is om over te gaan naar de volgende trainingsfase. Stel eerst de software-instelling zo in dat de robot de handgreep aan het begin van elke proef 18 millimeter van het venster plaatst. De handgreep moet ten minste 10 millimeter zonder onderbreking worden getrokken voor een succesvolle proef.
Er zijn geen laterale beperkingen op de trekbeweging. Voer vervolgens de sessies uit zoals voorheen met 100 proeven of 60 minuten als eindpunt. Als een rat niet ver genoeg reikt om de taak uit te voeren, vorm dan het juiste gedrag door een pellet met een pincet nabij de handgreep te houden.
Als een rat lijkt geen interesse te verliezen in het trekken van de handgreep, tik dan op de kooi of geef een pellet af. Bepaal de voorkeur van de rat voor de poot uit zijn eerste 20 pogingen om de handgreep te trekken. Kies eenvoudigweg de poot die vaker wordt gebruikt als de dominante poot.
De meeste ratten zullen een sterke voorkeur vertonen en een poot gebruiken in ten minste 80% van de proeven. Zodra een dominante poot is vastgesteld, pas dan de positie van de handgreep lateraal aan om deze poot te begunstigen. Lijn de handgreep uit met de rand van het venster en houd hem in deze positie voor alle toekomstige sessies met deze rat.
Ga door met het trainen van de taak totdat de rat een plateauprestatie bereikt of de taak 100 keer binnen 30 minuten op twee opeenvolgende dagen voltooit. Meestal zijn slechts twee sessies nodig voordat men overgaat op recht trekken. De laatste fase van de training is om de ratten te leren om de handgreep recht voor een beloning te trekken.
Wijzig de parameters in de software zodat een trekbeweging die meer dan twee millimeter van de middenlijn afwijkt, als een mislukking wordt beschouwd. Zoals gebruikelijk, moet elke sessie worden uitgevoerd totdat er 100 proeven zijn voltooid of 60 minuten zijn verstreken. Ga door met het trainen van de ratten op deze taak totdat hun vaardigheidsniveau een plateau bereikt of totdat de ratten een gedefinieerd criterium overschrijden.
Met behulp van 10 tot 12 weken oude mannelijke Long-Evans-ratten werden drie verschillende trainingstechnieken vergeleken over 22 dagen training. Elke groep kreeg beloningsaanrakingstraining. Vervolgens veranderden de parameters.
In de ene groep, FP, werden ratten getraind om de handgreep van de robot te trekken zonder enige laterale beperkingen. In de volgende groep, SP1, werden ratten getraind om de handgreep te trekken zonder meer dan twee millimeter van de middenlijn af te wijken, maar kregen geen vrije trektrainingssessies. In de laatste groep, SP2, kregen ratten exact twee vrije trektrainingssessies en gingen vervolgens over op recht trektraining.
Belangrijk voor SP2 is dat de handgreep uitgelijnd werd gehouden nabij een rand van het venster, wat resulteerde in een meer uitdagende taak. Deze voorwaarde kan per ongeluk optreden als de robot niet consistent door de operator op de kooi is uitgelijnd. Mogelijk vanwege deze extra uitdaging, plateaude het succespercentage van de taak voor SP1-ratten eerder dan voor SP2-ratten.
Gedurende de sessies verbeterde de handgreepbeweging van de eerste sessie tot de laatste. De getoonde gegevens zijn van een representatieve rat uit de SP2-groep. Evenzo werd de treksnelheid regelmatiger van de eerste tot de laatste sessie, wat aangeeft dat er een stabielere beweging werd aangeleerd.
Deze gegevens zijn ook van een representatieve SP2-rat. Na het bek
Bekijk het volledige transcript en krijg toegang tot duizenden wetenschappelijke video's
Overzicht
Dit artikel presenteert een paradigma voor het trainen en analyseren van een geautomatiseerde vaardigheidsopgave bij ratten, met focus op de subprocessen van motorisch leren. De methode heeft als doel het begrip van motorisch vaardigheidsleren en herstel na hersenbeschadiging te verbeteren.
Belangrijke Studieonderdelen
Wetenschapsgebied
- Gedragsneurowetenschappen
- Motorisch leren
- Neurorevalidatie
Achtergrond
- Onderzoekt processen die ten grondslag liggen aan het leren van motorische vaardigheden.
- Verkent herstel van motorische functie na hersenbeschadiging of beroerte.
- Gebruikt een robotisch manipulandum voor verbeterde analyse.
- Richt zich op kinematische analyse van reiktaken.
Doel van het onderzoek
- Om ratten te trainen in een vaardigheidsoefening.
- Om de verschillende subprocessen van motorisch leren te analyseren.
- Om een objectievere beoordeling te bieden dan conventionele methoden.
Gebruikte methoden
- Training van ratten met een robotisch manipulandum.
- Habituatieperiode voor nieuw verworven ratten.
- Regelmatig hanteren en voeren van beloningspellets.
- Objectieve analyse van trekpogingen.
Belangrijkste resultaten
- Identificatie van subprocessen die betrokken zijn bij motorisch leren.
- Verbeterd begrip van herstelmechanismen van motorische functies.
- Demonstratie van de voordelen van robotische trainingsmethoden.
Conclusies
- Het robotische manipulandum vergemakkelijkt een betere kinematische analyse.
- Trainingsmethoden geven inzicht in motorische leerprocessen.
- Het onderzoek draagt bij aan het veld van neurorevalidatie.
Veelgestelde vragen
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.
