10 september 2018
Een kosten-batenanalyse is een weging-schaal aanpak waarmee de hersenen in de loop van de besluitvorming. Hier stellen wij een protocol te trainen ratten op een operante gebaseerde besluitvorming paradigma waar ratten kiezen hogere beloningen ten koste van het wachten op 15 s om hen te ontvangen.
Deze techniek kan belangrijke vragen in de cognitieve neurowetenschappen beantwoorden, zoals hoe het vergelijken van gevolgen en oorzaken het nemen van een beslissing kan beïnvloeden. Het grote voordeel van deze techniek is dat speciale elementen, zoals de locatie van het bord, de beslissing van het dier niet beïnvloeden. Begin door voedseltoegang voor volwassen mannelijke ratten in een kamer met een 12-uurs licht/donkercyclus te beperken.
Behandel de dieren op dagen één tot drie gedurende vijf minuten twee keer per dag. Weeg de dieren vervolgens na elke behandelingssessie om de hoeveelheid vrij voeren te bepalen. Verkrijg vervolgens een T-labyrint uitgerust met drie partities of armen, twee stimulusluidsprekers, vijf intrekbare deuren en vijf infrarood-bewegingssensoren of infraroodstraal of IRB-sensoren.
Kopieer de experimentele softwarecode in de computer. Download vervolgens de experimentele software en installeer deze op een computer. Verbind de microcontroller met de computer via een USB-poort.
Klik vervolgens op de computer op het softwarepictogram, ga naar Gereedschappen en selecteer vervolgens Poort. Kies uit het vervolgkeuzemenu de COM-poort die de software met de computer verbindt. Ga naar Gereedschappen en selecteer Borden.
Selecteer uit het vervolgkeuzemenu het type software dat het T-labyrint bestuurt. Klik vervolgens op Upload links bovenaan in het interfacevenster. Selecteer de experimentele softwarecode en wacht tot het proces is voltooid.
Nadat het proces is voltooid, klikt u op Seriële Monitor rechtsboven in het interfacevenster. Wijzig vervolgens in een nieuw pop-upvenster de baudrate naar 115, 200. Breng de dieren gedurende vijf dagen voorafgaand aan de experimentele dag gedurende minimaal één uur naar de experimentenkamer.
Laat 10 suikerpellets achter bij elke doelarm en laat alle deuren open. Plaats de dieren gedurende dagen één tot drie individueel in het labyrint gedurende perioden van 10 minuten eenmaal per dag om het labyrint zonder beperkingen te verkennen. Plaats de dieren gedurende dagen vier tot vijf individueel in het labyrint.
Laat twee pellets in elke arm en laat ze het voedsel van beide kanten proeven. Verwijder het dier uit het labyrint onmiddellijk na het eten van de pellets van beide kanten of na vijf minuten in het labyrint. Reinig ten slotte na elke habituatiesessie de vloeren van het labyrint met 70% ethanol en zorg ervoor dat de ethanol is verdampt voordat u het volgende dier in het labyrint plaatst.
Breng op dag zes de dieren minimaal één uur voorafgaand aan het experiment naar de experimentenkamer. Voer het softwareprogramma uit en stel het aantal proeven in op 14 waarvan de eerste vier proeven gedwongen keuze zullen zijn en de rest keuzeproeven. Plaats voordat elke proef begint vier pellets in de doelarm die moet worden aangegeven als de Hoge Beloning Arm, HRA, en twee pellets in de andere arm die de Lage Beloning Arm is, LRA.
Voor de training van de gedwongen keuzeproef, blokkeer pseudo-willekeurig één arm voor elke proef zodat het dier gedwongen wordt om de andere arm te selecteren. Plaats een dier in de startbox. Open na vijf tot zeven seconden gelijktijdig de startpoort en klik op Start in het interfacevenster van de software.
Verzamel het dier onmiddellijk na het eten van de pellets of na vijf minuten in het labyrint en laat het dier twee minuten in de thuiskooi. Sluit voorafgaand aan elke proef deur B in de arm die door de software is geselecteerd als de HRA. Laat deur A open in de tegenoverliggende arm, de LRA.
Plaats vervolgens een dier in de startbox. Open na vijf tot zeven seconden gelijktijdig de startpoort en klik op Start. Laat het dier vrij een van beide armen kiezen.
Als het dier de HRA kiest, open deur A, laat het dier de kamer binnengaan, sluit deur A en open onmiddellijk deur B om het dier toegang te geven tot de geselecteerde voedselput. Als het dier de LRA kiest, open deur B om het dier toegang te geven tot de voedselput. Verwijder vervolgens het dier nadat het alle voedsel in de geselecteerde voedselput heeft gegeten en laat het twee minuten in de thuiskooi.
Voltooi de 10 keuzeproeven voor elk dier en noteer de keuze van het dier, ofwel HRA ofwel LRA in elke proef. Bereken het percentage Hoge Beloning Keuze, HRC, voor alle keuzeproeven na elke trainingssessie. Voltooi ten slotte, nadat elk dier 80%van HRC in de discriminatietraining heeft bereikt, de vertragingstraining door deur B te openen na een vertraging van vijf seconden zodra het dier de HRA kiest.
Voer 10 proeven per dag uit voor elk dier. Resultaten gaven aan dat er een afname was in zowel de lage als de hoge frequentiekrachten in de ACC vanaf het begin tot het einde van de stimulus. Het spectrale analyse vertoonde geen veranderingen in de oscillerende activiteiten in de ACC bij vergelijking van de tijd buiten de kamer met de tijd in de kamer.
Verder verhoogden de midden- tot hogefrequentiebandactiviteiten in de OFC na het begin van de stimulus. Er werden geen significante veranderingen waargenomen in de tijdvensters voor en na de kamer wanneer deze samen werden vergeleken. Bij het uitvoeren van deze procedure is het belangrijk om elke bron van angst te verwijderen, omdat dit de beslissing van het dier kan beïnvloeden en de betrouwbaarheid van het resultaat kan aantasten.
Bekijk het volledige transcript en krijg toegang tot duizenden wetenschappelijke video's
Deze studie stelt een protocol voor voor het trainen van volwassen mannelijke ratten in een operante besluitvormingsparadigma om kosten-batenanalyses tijdens besluitvorming te onderzoeken. De focus ligt op hoe de hersenen beloning en wachttijden afwegen, met nadruk op gedrags- en cognitieve neurowetenschappelijke inzichten.
This protocol enables automated assessment of cost-benefit decision-making in rodents, providing a standardized platform for evaluating neural mechanisms underlying reward valuation and impulse control. By quantifying behavioral choices and correlating them with electrophysiological readouts, it supports target validation in neuropsychiatric drug discovery, particularly for disorders involving impaired decision-making such as addiction and depression. The automation and reproducibility enhance translational confidence in early-stage mechanistic de-risking.
The method fits within the discovery biology phase, where it informs target selection by modeling cognitive endophenotypes relevant to psychiatric indications.