Zautomatyzowany, długoterminowy test behawioralny funkcji poznawczych w wielu modelach genetycznych choroby Alzheimera z wykorzystaniem IntelliCage
4 sierpnia 2018
Ten artykuł opisuje protokół oceny funkcji poznawczych dla modeli genetycznych choroby Alzheimera przy użyciu systemu IntelliCage, który jest wysokowydajnym zautomatyzowanym systemem monitorowania zachowań z warunkowaniem instrumentalnym.
Metoda ta może pomóc odpowiedzieć na kluczowe pytania w dziedzinie neuronauki, takie jak zwierzęce modele deficytów poznawczych lub choroby psychiczne. Główną zaletą tej techniki jest to, że można uzyskać wysoce powtarzalne dane dotyczące różnych zadań poznawczych przy zmniejszonej sile roboczej. Ogólnie rzecz biorąc, osoby, które są nowe w tej metodzie, będą miały trudności, ponieważ system potrzebuje wielu kroków do dokładnej pracy.
Oprogramowanie projektanta jest miejscem, w którym tworzony jest plik eksperymentalny, który zawiera kluczowe definicje eksperymentalne. Pliki eksperymentalne są używane do uruchamiania określonych testów, takich jak preferencje cenowe, w których tylko jeden z czterech rogów nie jest dostępny w określonym oknie czasowym. Zacznij od stworzenia listy zwierząt.
Zdefiniuj warunki i ustaw parametry dotyczące liczby badanych myszy, liczby linii genetycznych, płci zwierząt i liczby klatki, która ma być użyta. Następnie wybierz odpowiedni typ transpondera, DataMars lub Trovan na centralnym pasku narzędzi. Następnie w panelu Grupy dodaj lub usuń grupy eksperymentalne, naciskając odpowiednio zielony plus lub czerwony krzyżyk w oknie Grupy.
Funkcja Cluster służy do równej obsługi podgrup, definiując poprawne, niepoprawne i neutralne narożniki i boki. Następnie zmienne witryny, w tym Nazwa, Tag, Płeć, Grupa i Klaster. Zapisz i wklej listę zwierząt, wybierając opcję Eksportuj zwierzęta.
I Importuj zwierzęta na pasku menu Plik, aby zduplikować listy zwierząt do innego eksperymentu. Następnie skonfiguruj wszystkie systemy, używając odpowiadających im numerów identyfikacyjnych na karcie Konfiguracja. Odpowiadaj liczbie adresów w sekcji projektanta rzeczywistej liczbie adresów.
Następnie skompiluj protokoły eksperymentalne na karcie Intellicage, korzystając z następujących kart Moduł i Opcja. Zaprojektuj Struktury eksperymentalne w przestrzeni modułu, klikając zakładkę Moduł. Aby dodać nowe moduły, naciśnij przycisk Dodaj, przeciągnij jednostki pokazane w części units do przestrzeni modułu.
Aby utworzyć model adaptacji Nosepoke, przeciągnij jednostkę drzwi z sekcji Zadanie, jednostki bramy i timera z sekcji Narzędzia, a jednostki Wizyta i Nosepoke z sekcji Zdarzenia do przestrzeni modułu. Połącz Dowolne w trybie online jednostki Nosepoke z W w jednostce Brama. Link Out to Close w jednostce Gate.
Połącz się w bramie, aby otworzyć w jednostce drzwiowej. Link Out w bramie, aby aktywować w timerze. Połącz w jednostce czasowej, aby zamknąć w jednostce drzwiowej.
Ustaw Okres na 5 000 milisekund w sekcji Czasomierz. Określ początkowy stan drzwi i klatek w zakładce Opcje. Określ wszystkie drzwi, które mają być zamknięte podczas sesji bez picia, jako typowy stan początkowy dla zadań PP lub PPR.
Następnie należy ustawić harmonogramy w zakładce Opcje z korespondencją do linku w sekcji Moduły. Po zdefiniowaniu parametrów zapisz plik eksperymentalny, klikając przycisk Zapisz jako. Na koniec załaduj eksperymentalny file, naciśnij przycisk Start kontrolera, a następnie monitoruj i wizualizuj aktualny stan systemu i myszy.
Aby wszczepić transpondery identyfikacji radiowej, zacznij od uszczypnięcia i uniesienia skóry wokół tylnej części łopatki, aby utworzyć kieszonkę. Następnie należy oblać miejsce wstrzyknięcia 70% etanolem, aby zminimalizować wprowadzanie włosów do przestrzeni podskórnej. Następnie należy wprowadzić igłę do wstrzykiwań w skórę równolegle do kręgosłupa.
Wysuń mikroczip podskórnie i ściśnij mikroczip przez skórę, aby utrzymać go w przestrzeni międzyłopatkowej. Powoli wyjmuj igłę i kontynuuj szczypanie obszaru przez kilka sekund, aby zapewnić homeostazę. Na koniec przywróć mysz do klatki domowej, gdy stanie się w pełni zdolna do poruszania się.
Badanymi były wiele modeli AD, w tym NLF, model łagodny i model NLGF Severer oraz dwie grupy kontrolne. Wyniki wskazują, że odwrócenie preferencji AD Models in Place było nieznacznie upośledzone u młodych dorosłych. Jednak wyniki u osób starszych były znacznie i stopniowo pogarszane.
Jeśli chodzi o funkcję wykonawczą, modelowi Severer AD brakowało dokładności w ostatnich etapach testu czasu reakcji szeregowej. Ułatwioną kompulsywność zaobserwowano u młodych dorosłych i starszych osób myszy NLGF. Co ciekawe, chociaż nastąpił wzrost kompulsywności myszy NLF, które były młodymi dorosłymi, w starszym wieku stała się ona porównywalna z pulsywnością myszy typu dzikiego.
Próbując wykonać tę procedurę, należy pamiętać o codziennym sprawdzaniu systemu, zwracając szczególną uwagę na stan zwierząt przebywających w klatkach. Podczas tej procedury można przeprowadzić leczenie lekiem metalopodobnym, aby odpowiedzieć na dodatkowe pytania, takie jak pytanie o strategie terapeutyczne. Po jej opracowaniu technika ta utorowała drogę naukowcom z dziedziny neurobiologii do badania fenotypowania behawioralnego, czyli zmienności modeli biosyntetycznych.
Wyświetl pełny transkrypt i uzyskaj dostęp do tysięcy filmów naukowych
Przegląd
Niniejszy artykuł opisuje protokół oceniania kognitywnego dla genetycznych modeli choroby Alzheimera przy użyciu systemu IntelliCage. Ten system automatycznego monitorowania zachowań o dużej wydajności pozwala na warunkowanie operacyjne i dostarcza wyniki powtarzalne w zakresie zadań poznawczych.
Kluczowe elementy badania
Dziedzina nauki
- Neuronauki
- Monitorowanie zachowań
- Ocena kognitywna
Tło
- Modele zwierzęce są niezbędne do badania deficytów poznawczych.
- Choroby psychiatryczne mogą być modelowane w celu zrozumienia podstawowych mechanizmów.
- System IntelliCage oferuje nowatorskie podejście do badań nad zachowaniami.
- Powtarzalność w zbiorze danych jest istotną zaletą.
Cel badania
- Ustanowienie protokołu oceniania kognitywnego w modelach choroby Alzheimera.
- Wykorzystanie systemu IntelliCage do efektywnego zbierania danych.
- Ułatwienie badań nad deficytami kognitywnymi i chorobami psychiatrycznymi.
Zastosowane metody
- Implementacja systemu IntelliCage do monitorowania zachowań.
- Stworzenie plików eksperymentalnych dla określonych zadań poznawczych.
- Przeprowadzanie testów takich jak oceny preferencji cenowo-jakościowych.
- Zarządzanie listami zwierząt dla spójności eksperymentu.
Główne wyniki
- Dane uzyskane z systemu IntelliCage są wysoce powtarzalne.
- Metoda zmniejsza zasoby ludzkie przy zachowaniu integralności danych.
- Udane wdrożenie różnorodnych zadań kognitywnych.
- Wgląd w deficyty kognitywne w genetycznych modelach choroby Alzheimera.
Wnioski
- System IntelliCage jest cennym narzędziem do oceniania kognitywnego.
- Wzmacnia on zrozumienie mechanizmów choroby Alzheimera.
- Przyszłe badania mogą skorzystać z tego zautomatyzowanego podejścia.
Często zadawane pytania
Executive Industry Relevance
Automated long-term behavioral phenotyping addresses the challenge of detecting subtle, age-dependent cognitive deficits in Alzheimer's disease models, enabling early target validation and mechanistic de-risking. The IntelliCage system provides reproducible, quantitative readouts of spatial learning and executive function, supporting predictive confidence in preclinical decision-making. This approach reduces variability and manpower burden while enhancing translational continuity from discovery through lead identification.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Scientific Value: Enables interrogation of therapeutic hypotheses by quantifying cognitive decline across genetic Alzheimer's models.
- Operational Value: Supports biological de-risking through longitudinal, high-throughput assessment of place preference reversal and serial reaction time performance.
- Predictive Value: Facilitates portfolio triage by identifying transient versus permanent gene effects on cognitive domains.
Screening & Assay Development
- Scientific Value: Delivers standardized, reproducible behavioral endpoints for compound screening in disease-relevant systems.
- Operational Value: Eliminates daily handling, reducing operator bias and increasing throughput for longitudinal studies.
- Assay Readiness: Generates quantitative data on nosepoke accuracy, compulsivity, and learning curves suitable for hit-to-lead progression.
Translational & Preclinical Research
- Translational Continuity: Connects early cognitive phenotypes to downstream preclinical validation via age-stratified, genetically defined models.
- Mechanistic De-risking: Clarifies pathway-specific contributions to executive function deficits, informing target selection.
- Predictive Confidence: Enables risk-adjusted advancement decisions by tracking progressive impairment in older subjects.
Pipeline & Workflow Integration
The IntelliCage system fits within the discovery continuum from target validation through lead identification, providing mechanistically relevant behavioral data that informs go/no-go criteria.
- Discovery Biology: Supports hypothesis testing by measuring spatial learning and executive function across multiple Alzheimer's models.
- Screening: Delivers assay-ready, reproducible outputs for evaluating compound effects on cognitive performance.
- Analytics: Generates quantitative dependent variables such as nosepoke accuracy, visit frequency, and reversal learning metrics.
- Translational Research: Enables continuity from discovery to preclinical work by modeling age-dependent cognitive decline in genetic systems.
- Enterprise Reuse: Functions as a scalable platform for longitudinal phenotyping across therapeutic areas beyond Alzheimer's.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence in target validation through mechanistically interpretable cognitive endpoints.
- Operational Value: Enhances reproducibility and scalability by automating long-term behavioral monitoring.
- Strategic Value: Improves go/no-go decisions by reducing false positives via objective, longitudinal phenotyping.
- Portfolio Impact: Supports risk-adjusted prioritization by identifying models with progressive, age-dependent cognitive impairment.
Implementation Considerations
- Requires expertise in behavioral neuroscience and operant conditioning paradigms.
- Depends on RFID transponder implantation and IntelliCage hardware infrastructure.
- Necessitates cross-team standardization of animal handling, grouping, and protocol design.
- Involves adaptation considerations when applying to different genetic backgrounds or behavioral endpoints.
- Limited by the need for daily system monitoring to ensure animal welfare and data integrity.
