Długotrwałe i kompleksowe monitorowanie myszy w środowisku domowym pozwala na głębsze zrozumienie nieprawidłowych zachowań w mysich modelach chorób mózgu. W artykule opisano Zintegrowaną Stację Behawioralną (INBEST) jako kluczowy komponent współczesnej analizy behawioralnej.
Artykuł metodologiczny
Fenotypowanie behawioralne modeli chorób myszy za pomocą Zintegrowanej Stacji Behawioralnej (INBEST)
W tym artykule
Podsumowanie
Streszczenie
Ze względu na szybki postęp w inżynierii genetycznej, małe gryzonie stały się preferowanymi tematami w wielu dyscyplinach badań biomedycznych. W badaniach nad przewlekłymi zaburzeniami OUN rośnie zapotrzebowanie na modele mysie o wysokiej trafności na poziomie behawioralnym. Jednak wiele mechanizmów chorobotwórczych i złożone deficyty funkcjonalne często stanowią wyzwanie dla wiarygodnego pomiaru i interpretacji zachowania przewlekle chorych myszy. Dlatego wymagana jest ocena patologii obwodowej i profilu behawioralnego w kilku punktach czasowych przy użyciu zestawu testów. Śledzenie wideo, spektroskopia behawioralna i zdalne pozyskiwanie pomiarów fizjologicznych to nowe technologie, które pozwalają na kompleksową, dokładną i bezstronną analizę behawioralną w warunkach przypominających bazę domową. Niniejszy raport opisuje udoskonalony protokół fenotypowania, który obejmuje wykonane na zamówienie urządzenie monitorujące (Integrated Behavioral Station, INBEST), które koncentruje się na długotrwałych pomiarach podstawowych wyników funkcjonalnych, takich jak spontaniczna aktywność, spożycie pokarmu/wody i zmotywowane zachowanie w stosunkowo wolnym od stresu środowisku. Techniczne i koncepcyjne ulepszenia w projekcie INBEST mogą dodatkowo promować odtwarzalność i standaryzację badań behawioralnych.
Wprowadzenie
Szybki postęp w inżynierii genetycznej w ciągu ostatnich kilku dekad doprowadził do bezprecedensowego wzrostu liczby zwierzęcych modeli ludzkich schorzeń. Myszy zyskały status głównych obiektów eksperymentalnych w naukach biomedycznych z kilku powodów. Z praktycznego punktu widzenia charakteryzują się wysokim tempem reprodukcji, są stosunkowo tanie w utrzymaniu i łatwe w hodowli. Z punktu widzenia koncepcyjnego są blisko spokrewnione genetycznie z ludźmi, można je z łatwością modyfikować genetycznie, a ich układy hormonalny, odpornościowy i nerwowy są wysoko rozwinięte. Poza zmianami na poziomie genetycznym i komórkowym, współczesne badania nad zaburzeniami mózgu wymagają wykazania powtarzalnych deficytów funkcjonalnych, które potwierdzają trafność zewnętrzną, konstruktu lub prognostyczną nowego modelu mysiego 1.
Ostra infekcja u ssaka homeotermicznego często prowadzi do wystąpienia odpowiedzi gorączkowej, która wraz z zachowaniem chorobowym stanowi jeden z głównych mechanizmów przetrwania 2. Ostro chore zwierzęta wykazują znaczące zmiany w pobieraniu pokarmu i wody oraz w wynikach zadań odzwierciedlających reaktywność emocjonalną, zachowania eksploracyjne oraz zdolność uczenia się i zapamiętywania. Zmiany te w dużej mierze odpowiadają za upośledzenie aktywności społecznej i seksualnej oraz oszczędzanie energii na potrzeby obronnych reakcji immunologicznych. Jednakże, gdy stany ostre stają się przewlekłe (co obserwuje się w wielu chorobach immunologicznych, endokrynologicznych i neurologicznych), sprawność behawioralna może ulec dalszemu pogorszeniu z powodu uszkodzeń strukturalnych różnych organów, w tym mózgu 3.
Choroby neurodegeneracyjne u ludzi i zwierząt są często towarzyszone przez zespół deficytów neurologicznych i behawioralnych. Dlatego kluczowym celem w badaniach behawioralnych zwierząt przewlekle chorych jest odróżnienie efektów ośrodkowych od deficytów wywołanych przez symptomatologię obwodową. Jednak stosunkowo krótki czas trwania standardowych zadań behawioralnych ogranicza gromadzenie informacji dotyczących podstawowych miar funkcjonalnych, takich jak węch, spoczynek, sen, spożycie pokarmu/wody czy epizody epilepticzne. Uwzględnienie tych miar poprawia profilowanie behawioralne i pozwala na lepszą interpretację wyników w zadaniach wymagających aktywności.
Udoskonalenia w fenotypowaniu behawioralnym myszy chorych
Niewystarczalność metod oceny profilu behawioralnego chorych myszy wymusiła zastosowanie ciągłego monitorowania myszy przebywających w pojedynczych klatkach za pomocą komputerów o szybkiej mocy obliczeniowej. Choć możliwe jest zaprojektowanie różnorodnych zestawów testów behawioralnych 4, 5, poniżej przedstawiono procedury, które zostały z sukcesem wykorzystane do opracowania modelu zwierzęcego tocznia neuropsychiatrycznego 6. Zestaw ten jest wielokrotnie stosowany zarówno w podprzewlekłych, jak i przewlekłych modelach choroby (Rysunek 1), takich jak łagodne zaburzenia poznawcze oraz choroba Alzheimera 7. Po serii testów neurologicznych 8-10 można zastosować aparat zbudowany na zamówienie, zaprojektowany tak, aby spełnić powyższe wymagania poprzez ciągły monitoring wielu parametrów behawioralnych w wzbogaconym środowisku przypominającym domową klatkę. Takie etologiczne podejście do oceny spontanicznej aktywności eksploracyjnej i zachowań motywowanych zapewnia pełniejsze zrozumienie deficytów wydolności w innych paradygmatach, takich jak te odzwierciedlające uczenie się i pamięć.
Rycina 1. Schematyczna reprezentacja podłużnego fenotypowania behawioralnego w naszym laboratorium. Bateria testów behawioralnych została zaprojektowana tak, aby ewoluować od zadań mniej do bardziej stresujących, które są powtarzane w różnych punktach czasowych w celu oceny wpływu czynników trwałych, takich jak progresja choroby, leczenie farmakologiczne lub odpowiedzi immunologiczne. INBEST oraz poszczególne testy są przeprowadzane podczas fazy ciemnej, często odpowiednio przez 10 i 2 h. Skróty: R – odruchy (reflexes); BW – test chodzenia po belce (Beam Walking test); RR – Rotarod; OT – testy węchowe (Olfactory tests); SP – test preferencji sacharozy (Sucrose Preference test); SD – test schodzenia z platformy (Step Down test); NO – test nowego obiektu (Novel Object test); OF – test otwartego pola (Open-field test); SAB – spontaniczne zachowanie alteracyjne (Spontaneous Alternation Behavior); FS – test wymuszonego pływania (Forced Swim test); MWM – wodny labirynt Morrisa (Morris Water Maze). * - aspekty testu (np. lokalizacja, kontekst, kolor, kształt), które muszą zostać zmienione w kolejnych próbach w trakcie trwania eksperymentu.
Ciągłe nagrywanie wideo i analiza zachowań w środowisku przypominającym klatkę domową zostały po raz pierwszy opisane w 2007 roku 11. Rok później, podczas spotkania „Measuring Behavior”, zaprezentowano bardziej złożone urządzenie zautomatyzowane, integrujące testy behawioralne stosowane w badaniach nad myszami z chorobami autoimmunologicznymi 12. Zintegrowana Stacja Behawioralna (INBEST, Rysunek 2A) to system modułowy, który składa się z schronienia, sterowanego komputerowo bodźca świetlnego, dwóch lickometrów sterowanych fotokomórkami (jednego dla wody, drugiego dla badanego roztworu), automatycznego podajnika pokarmu, komputerowego koła biegowego oraz zdigitalizowanej siatki do wspinania. Za pomocą specjalistycznego oprogramowania badane są latencje, częstotliwość i czas trwania określonych zachowań. Aktywność lokomotoryczną i eksploracyjną (np. w obecności nowego obiektu lub nieznanego osobnika tego samego gatunku) można ocenić za pomocą oprogramowania do śledzenia wideo (Lista materiałów/sprzętu), natomiast sen i rzadsze wzorce behawioralne, takie jak zachowania autodestrukcyjne i drgawki, mogą być punktowane ręcznie przy użyciu oprogramowania do śledzenia wideo lub dedykowanych pakietów do rejestracji zdarzeń. Wykorzystuje się osiem kompletnych zestawów INBEST/wideo, co pozwala na jednoczesny monitoring 4 zwierząt doświadczalnych i 4 zwierząt kontrolnych (Rysunek 2B).
Prosimy kliknąć tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tej ryciny.
Rycina 2. Zintegrowana stacja behawioralna. (A) Schematyczne przedstawienie sprzętu i oprogramowania wykorzystanych do zaprojektowania boksu INBEST (L = 39 x W = 53 x H = 50 cm). (B) Osiem kompletnych boksów INBEST umożliwia jednoczesny monitoring w klatkach domowych czterech myszy eksperymentalnych i czterech myszy kontrolnych.
Zmienne zależne obejmują pomiary spożycia pokarmu/wody, reaktywność na stymulację smakową, spontaniczną aktywność lokomotoryczną, wspinanie się, dobrowolne bieganie, zachowania związane z lękiem (np. eksplorację nowego obiektu), pielęgnację ciała, drgawki oraz sen. Dodatkowo, do paradygmatów warunkowania i uczenia się można wprowadzać bodźce wzrokowe. Przewagą systemu INBEST nad standardowymi testami behawioralnymi jest wyeliminowanie czynników zakłócających wywołanych stresem transportowym, a także ciągłe, zautomatyzowane gromadzenie pomiarów odzwierciedlających aktywność nocną, eksplorację oraz zachowania lękowe i depresyjne. Integracja czułych komponentów sprzętowych z pakietem do śledzenia wideo dostarcza bogatego zbioru informacji, co pozwala na lepszą ocenę zachowania w kontekście postępu choroby przewlekłej w różnych modelach zwierzęcych. System INBEST może być wykorzystywany do badania innych przewlekłych zaburzeń OUN (np. autyzmu, ciężkiej depresji, schizofrenii), a także w badaniach podłużnych koncentrujących się na neurorozwoju, efektach behawioralnych zaburzeń systemowych / nowotworowych oraz przedłużonej farmakoterapii.
Protokół
Wszystkie procedury są zatwierdzone przez Komitet ds. Opieki nad Zwierzętami Uniwersytetu McMaster i wykonywane zgodnie z wytycznymi określonymi przez Kanadyjską Radę Opieki nad Zwierzętami.
1. Ogólne procedury
- Przyzwyczaj myszy na 1-2 tygodnie do istniejącego 12-godzinnego cyklu światła/ciemności (np. 8 rano – 8 wieczorem). Wykonuj wszystkie procedury i testy podczas cyklu ciemnego, przy wilgotności dźwięku, wilgotności i natężeniu światła, które są względnie stałe.
- Oznacz lub wytatuuj ogon wszystkim myszom w celu łatwej, numerycznej identyfikacji przez dłuższy czas i dotykaj ich 1-2 godziny dziennie przez 5-7 dni.
- Powtarzaj codzienne pomiary temperatury w odbycie, masy ciała i spożycia pokarmu/wody, aby wykryć potencjalną gorączkę i/lub niedożywienie wywołane starzeniem się lub postępem choroby. Standardowe kryteria wykluczenia obejmują niską masę ciała spowodowaną zmniejszonym spożyciem pokarmu/wody, zgarbioną postawę z potarganą sierścią, wodogłowie, wydzielinę porfiryny wokół oczu itp.
- Aby zidentyfikować deficyty neurologiczne, które mogą zakłócać ogólną aktywność i wydajność, wykonaj standardowe testy sensomotoryczne, takie jak odruch zaciskania kończyn tylnych 13, odruch wzrokowego umieszczania 14, test geotaksji 15, test kosza 16, test chodzenia po belce 17-19, Rotarod 20 i testy węchowe 21,
Uwaga: Wyniki mogą również pomóc w analizie korelacyjnej z pomiarami INBEST, dokładniejszym doborze innych procedur (np. labirynt wodny Morrisa, jeśli myszy są ślepe, test nowatorskich obiektów, jeśli myszy są hiposmiczne/anosmiczne), zmniejszeniu zmienności wewnątrz grupy i wykluczeniu myszy z deficytami wrodzonymi lub infekcją. - Wyczyść plastikową i szklaną aparaturę środkiem dezynfekującym, aby usunąć ślady moczowe, testując myszy z grupy eksperymentalnej i kontrolnej na przemian.
2. Procedura Zintegrowanej Stacji Behawioralnej (INBEST)
- Konfiguracja klatki domowej
- Napełnij dozowniki żywności 20 mg granulek mysiej karmy.
- Napełnij butelki wodą z kranu.
Uwaga: Drugą butelkę można napełnić interesującym ją roztworem, takim jak sacharoza lub roztwór sacharyny w celu przeprowadzenia testu preferencji. - Zważ butelki, aby obliczyć objętość spożytą na koniec sesji.
- Włóż dziobki butelek do likometrów. Upewnij się, że dysza nie blokuje czujnika podczerwieni; Jeśli tak, zmniejsz długość wylewki.
- Umieść schronienia w wybranym rogu klatki domowej.
- Konfiguracja komputera
Uwaga: Polecenia oprogramowania podane w krokach 2.2-2.11 odnoszą się do pakietu oprogramowania Ethovision XT 8.5 (określonego w Wykazie materiałów/sprzętu) i warunków testowania w naszym laboratorium.- Oświetl pomieszczenie rozproszonym, przyciemnionym światłem, które jest wystarczające do śledzenia wideo, ale nie odbija się od pudełka, podłogi ani ścian.
- Otwórz domyślny projekt śledzenia wideo i skonfiguruj ustawienia eksperymentu, wprowadzając odpowiednie szczegóły (np. datę/godzinę badania, przydział do grupy, warunki w pomieszczeniu itp.). Następnie wybierz odpowiednie źródło wideo (chwytak Picolo Diligent), liczbę aren (4), punkty śledzenia (punkt środkowy, nos i ogon) oraz jednostki miary (centymetry, sekundy i stopnie).
- Po wybraniu zakładki Lista prób w obszarze Ustawienia zdefiniuj liczbę prób, klikając przycisk Dodaj wersje próbne (1). Następnie określ zmienne niezależne (np. identyfikator myszy, płeć, przypisanie do grupy, szczep) za pomocą przycisku Dodaj zmienną.
- Kliknij zakładkę Ustawienia Areny i przechwyć obraz tła z wideo na żywo. Zdefiniuj parametry pojedynczej areny, wyznaczając obwód zewnętrzny za pomocą odpowiedniego narzędzia do rysowania (np. utwórz prostokąt/polilinię/elipsę).
- Następnie dodaj interesujące Cię strefy, klikając przycisk Dodaj grupę stref i obrysowując różne strefy (np. podłogę, likometry, dozownik żywności, siatkę do wspinaczki itp.) w identyczny sposób. Dodaj ukryte strefy dla obszarów, w których mysz nie jest widoczna (np. schronienie i koło do biegania, Rysunek 2), klikając przycisk Dodaj grupę ukrytych stref. Upewnij się, że wejście/wyjście jest określone i połączone z każdą ukrytą strefą.
- Powtórz kroki 2.4-2.5 dla każdej areny. Wykonaj kalibrację areny, podświetlając Kalibracja i używając odpowiedniego narzędzia (utwórz skalę/osie kalibracji), aby określić szerokość i długość areny. Na koniec zweryfikuj ustawienia Areny, klikając przycisk Zatwierdź ustawienia Areny.
- Podświetl kartę Ustawienia kontroli próbnej i określ warunki rozpoczęcia/zakończenia oraz długość próby. Ustaw warunek początkowy tak, aby rozpoczynał się, gdy czas trwania punktu środkowego przekroczy 1 sekundę na arenie. Manipuluj czasem trwania wersji próbnej, rozwijając pole warunku zatrzymania i ustawiając wersję próbną tak, aby kończyła się po upływie opóźnienia, na przykład 10 godzin.
- Na karcie Ustawienia wykrywania zaznacz odpowiednie metody wykrywania (np. dynamiczne odejmowanie i oparte na modelu).
- Następnie chwyć obraz referencyjny pustej areny, klikając przycisk Ustawienia w zakładce Wykrywanie i naciskając przycisk Chwyć bieżącą.
- Dostosuj zakres kontrastu tak, aby wykrywanie na środku, nosie i ogonie dla każdej myszy było niezawodne, dokładne i ciągłe. W przypadku myszy albinosów określ, że mysz jest jaśniejsza niż tło i ciemniejsza niż tło, jeśli używasz szczepu pigmentowanego.
Uwaga: Rozmiar obiektu i częstotliwość próbkowania wideo można zmieniać w zależności od odległości między kamerą górną a obiektem, a także szybkości przetwarzania używanego komputera (np. 14,9 kl./s). - Upewnij się, że wszystkie zmiany zostały zapisane przed wyjściem z modułu ustawień wykrywania.
- Włącz urządzenie interfejsu, które jest odpowiedzialne za konwersję zarejestrowanych zdarzeń analogowych z urządzeń wejściowych (np. przerwanie wiązki podczerwieni, ruch koła jezdnego itp.) na dzienniki cyfrowe.
- Akwizycja danych
Uwaga: Następujące polecenia programowe są istotne dla niestandardowej procedury Med PC IV ("kreatora"), która zapewnia stopniowe wprowadzanie parametrów sesji (np. 10-godzinny czas trwania próby, identyfikator myszy, przypisanie grupy itp.).- Umieść każdą mysz w przypisanym polu.
- Synchronizuj pakiety śledzenia wideo i zdarzeń, naciskając jednocześnie przyciski nagrywania.
- Cicho opuść pomieszczenie eksperymentalne.
- Po upływie okresu nagrywania (np. kilka godzin, dzień lub tygodnie) usuń myszy i zwróć je do ich domowych klatek.
- Zmierz wagę butelek i zapisz wszystkie nagrania cyfrowe na nośnikach cyfrowych (dysk twardy, przenośna pamięć USB, DVD).
- Przenieś nieprzetworzone dane do arkusza kalkulacyjnego.
- Zapisz pliki MPG do późniejszej oceny rzadkich aktów zachowania (np. stereotypy, napady padaczkowe).
Wyniki
Rysunek 3 przedstawia różne odczyty w ramach przedłużonego badania behawioralnego z udziałem myszy CD1. Dane reprezentują wyniki bazowe (dni od 6 do 2 przed operacją), rekonwalescencję po operacji (dni 2 do 4) oraz efekty behawioralne wywołane przez stałe podawanie dopracewodowe przeciwciał reagujących z mózgiem (dni od 6 do 10; gdzie 0 oznacza dzień operacji). Analiza z wykorzystaniem oprogramowania do rejestracji zdarzeń wykazuje, że grupa eksperymentalna przejawia zaburzenia w zachowaniu żerowania, co objawia się niższą częstotliwością lizania butelki z wodą (A), zwiększonym czasem latencji przed podejściem do roztworu sacharozy (B) oraz zmniejszonym spożyciem pokarmu (C) w okresie eksperymentalnym. Równolegle z tymi zmianami u myszy tych obserwuje się również zmniejszoną aktywność na kołowrotku w porównaniu z myszami kontrolnymi (D). Z pomiarów wykonanych za pomocą oprogramowania do śledzenia wideo wynika, że grupa eksperymentalna rzadziej przemieszcza się w klatce domowej (E) i preferuje spędzanie większej ilości czasu w schronieniu (F). Różnice behawioralne te zostały zilustrowane na przykładowych etogramach (G).
Kliknij tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tego rysunku.
Kliknij tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tego rysunku.
Rysunek 3. Reprezentatywne zmienne w serii 10-godzinnych sesji dziennych ilustrujące moc dyskryminacyjną systemu INBEST. Myszy eksperymentalne (eksponowane na przeciwciała reagujące z mózgiem przez 2 tygodnie) piją mniej wody (A), potrzebują więcej czasu na podejście do roztworu sacharozy (B) i spożywają mniej pokarmu (C) w okresie testowym. Równolegle z tymi zmianami wykazują one upośledzoną aktywność, co przejawia się zmniejszoną liczbą obrotów kołowrotka (D), ograniczoną ambulacją (E) oraz wydłużonym pobytem w schronieniu (F). Różnice behawioralne te zilustrowano na przykładowych etogramach (G). Górny panel przedstawia zachowanie myszy eksperymentalnej w 6. dniu, charakteryzujące się ograniczonym zachowaniem żerującym, mniejszą aktywnością na kołowrotku i zwiększonym czasem przebywania w schronieniu w porównaniu do myszy kontrolnej otrzymującej nośnik (dolny panel).
Dyskusja
Wykrywanie efektów funkcjonalnych u zwierząt w dużej mierze zależy od zdolności badacza do ograniczenia zmienności nieodłącznie związanej z badaniami behawioralnymi. Dlatego ważne jest, aby skrupulatnie kontrolować i minimalizować potencjalne zakłócenia, które mogą zmniejszyć wiarygodność i odtwarzalność danych behawioralnych. Jednocześnie ważne jest, aby zdać sobie sprawę, że żaden test nie odzwierciedla jednej domeny zachowania, że wiedza na temat funkcji neurologicznych jest obowiązkowa, a zachowanie jest bardzo wrażliwe na zewnętrzne czynniki stresogenne. Jeśli doceni się powyższe postulaty, można dojść do wniosku, że kompleksowa analiza behawioralna powinna obejmować przebieg mierzonej reakcji w czasie, a także obejmować podstawowe cechy funkcjonalne i paradygmaty, które odwołują się do określonych aspektów behawioralnych. Wiele z tych kryteriów można spełnić za pomocą komputerowej oceny ruchów i aktów behawioralnych w wzbogaconym środowisku klatki domowej.
Do tej pory podkreślano, że fenotypowanie behawioralne mysich modeli chorób u ludzi wymaga dodatkowych rozważań. Pogląd ten opiera się na założeniu, że homeostaza funkcjonalna jest kwestionowana przez wewnętrzne i zewnętrzne czynniki stresogenne podczas wystąpienia choroby. Chociaż wszystkie potencjalne zakłócenia mogą nie zostać wyeliminowane przez wprowadzenie zautomatyzowanego fenotypowania w klatce domowej, problemy związane z niespójnymi ustawieniami środowiskowymi, stresem transportowym i powtarzającą się obsługą są zminimalizowane. To znacznie zwiększa spójność i precyzję między badaniami; Nawet niewielkie zmniejszenie zmienności może poprawić wykrywanie skutków wywołanych przez rozpoczynającą się chorobę. Rzeczywiście, INBEST dostarcza wielu informacji, które pozwalają na dokładniejszą ocenę początku, kinetyki i nasilenia zmian behawioralnych, a także ważnych relacji między różnymi deficytami behawioralnymi wywołanymi chorobą. Niezawodne śledzenie wideo zależy od dwóch warunków oświetleniowych. Po pierwsze, w pomieszczeniu testowym wymagane jest rozproszone światło, aby zapobiec artefaktom z pobliskich obiektów odbijających światło. Po drugie, wysoki kontrast kolorów można osiągnąć, wybierając odpowiedni kolor podłogi, aby jak najbardziej różnił się od koloru tematu. W naszym laboratorium osiąga się to poprzez użycie reflektorów umieszczonych pod pudełkami INBEST i czarnych tac podłogowych podczas monitorowania myszy albinosów (białe lub szare tło byłoby wystarczające do testowania szczepów pigmentowanych). Jeśli chodzi o aspekt nagrywania zdarzeń w INBEST, obecne ustawienia sprzętowe (1 karta graficzna Piccolo z 4 wejściami) ograniczają 4 urządzenia do jednoczesnego użycia na komputer. Jest to raczej niewielka liczba pudełek, podczas gdy bardziej odpowiednia konfiguracja wymagałaby 8 lub nawet 16 klatek, a więc odpowiednio 2 lub 4 komputerów. Preferencyjnie, INBEST może być używany nieprzerwanie przez 24 godziny jako klatka domowa. Pozwoliłoby to zwierzętom w pełni przyzwyczaić się do środowiska i ustalić stabilne, okołodobowe wzorce zachowań, które można analizować w bezstronny sposób. Aby zapobiec utracie danych komputerowych w wyniku przerwy w dostawie prądu, należy zabezpieczyć ciągłe zasilanie (lub przynajmniej awaryjne źródło zasilania). Wreszcie, aby zapewnić właściwą ocenę dziennego spożycia pokarmu, należy zauważyć, że wielkość granulek spożywczych nie powinna przekraczać wielkości otworów w dozowniku żywności (zalecana wielkość pojedynczej granulki żywności to 20 mg).
Nie można jednak pominąć faktu, że analiza ta powinna również uwzględniać sposób, w jaki różne miary INBEST mogą ze sobą oddziaływać. Na przykład myszy, które spędzają więcej czasu w kole biegowym, prawdopodobnie będą spożywać większe ilości jedzenia i wody, aby zaspokoić swoje zwiększone zapotrzebowanie kaloryczne. Podobnie, myszy spożywające więcej roztworu sacharozy mogą zmniejszyć spożycie pokarmu. Interpretacja tych wyników może być dodatkowo skomplikowana ze względu na ogólną poprawę wydajności w czasie, szczególnie w odniesieniu do zachowań związanych z przyjmowaniem pokarmu i aktywnością kół biegowych. Biorąc pod uwagę ich właściwości motywacyjne, eksperymentatorzy mogą również rozważyć ograniczenie dostępu do roztworu sacharozy i koła do biegania, aby przeciwdziałać prawdopodobieństwu wystąpienia odpowiednio efektów pokonsumpcyjnych i nadmiernej utraty wagi. Jednak obawy te mogą być bardziej istotne w przypadku niektórych szczepów niż innych, ponieważ różne szczepy myszy mają różne profile behawioralne. Chociaż eksperymentatorzy przeprowadzają zarówno kontrole oceny wyjściowej, jak i eksperymentalnej dla wielu z powyższych problemów, muszą zdawać sobie sprawę, że te zmienne muszą być brane pod uwagę podczas interpretacji danych INBEST. Jednocześnie niektóre aspekty zachowania nie mogą być badane w środowisku domowym, co wymaga połączenia ze standardowymi testami w celu uzupełnienia profilu behawioralnego badanych.
Skomputeryzowane monitorowanie w ustandaryzowanych, ale elastycznych środowiskach wydaje się być logicznym kolejnym krokiem we współczesnej analizie behawioralnej. Takie nieinwazyjne, etologicznie oparte podejście pozwoli naukowcom obserwować pełny repertuar reakcji behawioralnych w dłuższym okresie czasu. Teoretycznie można to osiągnąć, badając zachowanie w "wirtualnym", wzbogaconym środowisku, które bardzo przypomina naturalne środowisko. Kilka grup badawczych opisało narzędzia do śledzenia oparte na wizji, które wspierają fenotypowanie behawioralne myszy w ich domowej klatce 22-25, w diadach 26, 27 lub w kontekście dużych grup społecznych 28. Wysoką precyzję i rozdzielczość przestrzenną można osiągnąć poprzez integrację śledzenia wideo z technologią mikroprocesorów w celu jednoczesnego i zsynchronizowanego zbierania danych behawioralnych w grupie myszy 28. Kamery termowizyjne zdolne do wykrywania sygnatur cieplnych mogą być łączone z wszczepialnymi mikroczipami lub transponderami, aby zapewnić względną lokalizację i podstawowe funkcje fizjologiczne każdej myszy (np. temperaturę ciała, tętno/częstość oddechów). Ponadto zaawansowany system śledzenia 3D zapewniłby dokładniejsze i bardziej ilościowe rozpoznawanie aktów behawioralnych. Aby móc wielokrotnie przeprowadzać różnorodne testy, taki system powinien być zautomatyzowany, zdalnie sterowany i modułowy. Na przykład, pamięć przestrzenną można badać w większych środowiskach, programując wygląd dystalnych wskazówek na ściankach LCD lub prezentując/chowając dozowniki ze smacznym jedzeniem z ruchomych podłóg. W podobny sposób nowe obiekty mogą być prezentowane/ukrywane w określonych momentach badania. Takie skomputeryzowane fenotypowanie może pomóc w wyjaśnieniu genetycznych uwarunkowań zachowania, mechanizmów patogennych leżących u podstaw modeli chorób oraz w opracowaniu nowych strategii terapeutycznych. Jeśli zostanie osiągnięty konsensus co do warunków testowania, kolejności testów, a także używanego sprzętu i oprogramowania, można oczekiwać, że długo oczekiwana standaryzacja poprawi odtwarzalność badań behawioralnych i podniesie psychometrię eksperymentalną na nowy poziom.
Oświadczenia
Publikacja tego artykułu w otwartym dostępie jest sponsorowana przez Med Associates, Inc. (St. Albans, VT).
Podziękowania
Ta praca była wspierana przez grant Fundacji Zdrowia Psychicznego Ontario dla B.S. oraz stypendium dla absolwentów Ontario dla M.K.
Materiały
| Nazwa | Firma | Numer katalogowy | Komentarze |
|---|---|---|---|
| Pakiet operacyjny interfejsu sterowania zasilaniem | Med Associates Inc. | MED-SYST-8 | Skrzynka interfejsu i karta PCI, które zarządzają wszystkimi wejściami i wyjściami danych A/D |
| Stimulus light | Med Associates Inc. | ENV-221M | 28 V DC, 100 mA, 2,5 Światło o średnicy cm (do prezentacji bodźca warunkowego) |
| Detektor wejścia w głowę | Med Associates Inc. | ENV-254-CB | Umożliwia wykrywanie wejścia głowicy do gniazda na pelety |
| Licznik fotowiązki | Med Associates Inc. | ENV-351W | System czujników podczerwieni do wykrywania przechwytywania wiązki przez pysk |
| Granulki spożywcze | Bio-Serv | F0163 | Bezpyłowe precyzyjne granulki spożywcze (20 mg diety na bazie zbóż gryzoni) |
| Dozownik żywności | Med Associates Inc. | ENV-203-20 | Zautomatyzowany system dozowania żywności składający się z podwyższonego plastikowego pojemnika i rurki dozującej |
| Pojemnik na żywność | Med Associates Inc. | ENV-303R2W | Wrażliwa na podczerwień podstawa sygnalizująca, kiedy granulki żywności są dozowane lub zbierane |
| Siatka wspinaczkowa | Med Associates Inc. | CT-Siatka wspinaczkowa | Wytrzymałe metalowe szczeble, wymiary |
| Oprogramowanie Med PC IV | Med Associates Inc. | SOF-735 | Integruje akwizycję danych ze wszystkich urządzeń elektronicznych |
| MPC2XL v1.4 | Med Associates Inc. | SOF-731 | Narzędzie do przesyłania surowych danych |
| Soft CR Pro v1.05 | Med Associates Inc. | SOF-722 | Oprogramowanie do zdalnego monitorowania online |
| Koło do biegania | Med Associates Inc. | CT-MSUB-ENV-3042-X1 | Koło aktywności do myszy |
| Licznik cyfrowy | Med Associates Inc. | Licznik LCD ESUB-ENV-3000 | (4 zliczenia = 1 obrót = 54,6 cm długości) |
| Picolo Diligent frame grabber | Euresys | Karta przechwytywania wideo PCI o wysokiej rozdzielczości | |
| Ethovision XT 8.5 | Noldus Information Technology | Oprogramowanie do śledzenia wideo | |
| Kamera | Panasonic | WV-BP334 | Cyfrowa, dyskretna kamera wideo zawieszona na specjalnie wykonanym metalowym stojaku |
| Wideo Splitter | American Dynamics | ADQUAD87 | Integruje i digitalizuje dane wejściowe z 4 kamer wideo |
Bibliografia
- Henn, F. A., McKinney, W. T. Ch. 67. Psychopharmacology: The Third Generation of Progress . Meltzer, H. Y. , Raven Press. 687-695 (1987).
- Hart, B. L. The behavior of sick animals. Vet. Clin. North Am. Small Anim. Pract. 21, 225-237 (1991).
- Kapadia, M., Sakic, B. Autoimmune and inflammatory mechanisms of CNS damage. Prog. Neurobiol. 95, 301-333 (2011).
- Rogers, D. C. Behavioral and functional analysis of mouse phenotype: SHIRPA, a proposed protocol for comprehensive phenotype assessment. Mamm. Genome. 8, 711-713 (1997).
- Moy, S. S. Mouse behavioral tasks relevant to autism: phenotypes of 10 inbred strains. Behav. Brain Res. 176, 4-20 (2007).
- Gulinello, M., Putterman, C. The MRL/lpr mouse strain as a model for neuropsychiatric systemic lupus erythematosus. J. Biomed. Biotechnol. 2011, 207504(2011).
- Marchese, M. Autoimmune manifestations in the 3xTg-AD model of Alzheimer's disease. J. Alzheimers. Dis. 39, 191-210 (2014).
- Sakic, B. A behavioral profile of autoimmune lupus-prone MRL mice. Brain Behav. Immun. 6, 265-285 (1992).
- Sakic, B., Szechtman, H., Denburg, S. D., Carbotte, R. M., Denburg, J. A. Spatial learning during the course of autoimmune disease in MRL mice. Behav. Brain Res. 54, 57-66 (1993).
- Sakic, B. Disturbed emotionality in autoimmune MRL-lpr mice. Physiol. Behav. 56, 609-617 (1994).
- Visser, L., van den Bos, R., Kuurman, W. W., Kas, M. J., Spruijt, B. M. Novel approach to the behavioural characterization of inbred mice: automated home cage observations. Genes Brain Behav. 5, 458-466 (2006).
- Sakic, B. The use of integrated behavioral station in chronic behavioral studies. Measuring Behavior. , Maastricht, Netherlands. 328(2008).
- Shinzawa, K. Neuroaxonal dystrophy caused by group VIA phospholipase A2 deficiency in mice: a model of human neurodegenerative disease. J. Neurosci. 28, 2212-2220 (2008).
- Quintana, A., Kruse, S. E., Kapur, R. P., Sanz, E., Palmiter, R. D. Complex I deficiency due to loss of Ndufs4 in the brain results in progressive encephalopathy resembling Leigh syndrome. Proc. Natl. Acad. Sci. U. S. A. 107, 10996-11001 (2010).
- Irwin, S. Comprehensive observational assessment: Ia. A systematic, quantitative procedure for assessing the behavioral and physiologic state of the mouse. Psychopharmacologia. 13, 222-257 (1968).
- Crawley, J. N. What's Wrong With My Mouse?: Behavioral Phenotyping of Transgenic and Knockout Mice. , Wiley-Liss. (2007).
- Feeney, D. M., Gonzales, A., Law, W. A. Amphetamine, haloperidol and experience interact to affect rate of recovery after motor cortex injury. Science. 217, 855-857 (1982).
- Stanley, J. L. The mouse beam walking assay offers improved sensitivity over the mouse rotarod in determining motor coordination deficits induced by benzodiazepines. J. Psychopharmacol. 19, 221-227 (2005).
- Gulinello, M., Chen, F., Dobrenis, K. Early deficits in motor coordination and cognitive dysfunction in a mouse model of the neurodegenerative lysosomal storage disorder, Sandhoff disease. Behav. Brain Res. 193, 315-319 (2008).
- Rustay, N. R., Wahlsten, D., Crabbe, J. C. Influence of task parameters on rotarod performance and sensitivity to ethanol in mice. Behav. Brain Res. 141, 237-249 (2003).
- Kapadia, M. Altered olfactory function in the MRL model of CNS lupus. Behav. Brain Res. 234, 303-311 (2012).
- Jhuang, H. Automated home-cage behavioural phenotyping of mice. Nat. Commun. 1, 68(2010).
- Steele, A. D., Jackson, W. S., King, O. D., Lindquist, S. The power of automated high-resolution behavior analysis revealed by its application to mouse models of Huntington's and prion. Proc. Natl. Acad. Sci. U. S. A. 104, 1983-1988 (2007).
- Zarringhalam, K. An open system for automatic home-cage behavioral analysis and its application to male and female mouse models of Huntington's disease. Behav. Brain Res. 229, 216-225 (2012).
- Chaumont, F. Computerized video analysis of social interactions in mice. Nat. Methods. 9, 410-417 (2012).
- Kabra, M., Robie, A. A., Rivera-Alba, M., Branson, S., Branson, K. JAABA: interactive machine learning for automatic annotation of animal behavior. Nat. Methods. 10, 64-67 (2013).
- Weissbrod, A. Automated long-term tracking and social behavioural phenotyping of animal colonies within a semi-natural environment. Nat. Commun. 4, 2018(2013).
Przedruki i uprawnienia
