Uma ZIF automatizado baseado aparelhos e protocolo para análise de tomada de decisão baseada em atraso e esforço em roedores em movimento livre
August 2nd, 2018
Este artigo apresenta um aparelho automatizado de ZIF que inventamos, e um protocolo baseado no aparelho para análise de tomada de decisão baseada em atraso e tomada de decisão baseada no esforço em roedores em movimento livre.
O labirinto em T tradicional pode ser usado para testar a tomada de decisão baseada em atraso e esforço. No trabalho atual, inventamos um aparelho T-maze com entrega automatizada de comida, gerenciamento de portas e gravações de escolha de braço. Nosso protocolo aqui pode economizar drasticamente tempo e trabalho dos pesquisadores enquanto analisa a capacidade de tomada de decisão dos roedores.
Este protocolo pode ajudar a responder às principais questões nos campos de tomada de decisão, como quais são os principais circuitos neurais e moléculas subjacentes ao procedimento de tomada de decisão e quais são as causas neuropatológicas subjacentes aos déficits de tomada de decisão em doenças psiquiátricas? A implicação deste protocolo se estende para a terapia da doença neuropsiquiátrica, pois muitos pacientes demonstram dificuldades ou déficit na tomada de decisão. Habitue os ratos ao labirinto por 10 minutos por dia e totalmente por cinco dias.
Mantenha todas as portas do labirinto abertas durante a habituação. No primeiro dia, espalhe os pellets de comida pelo labirinto. Em seguida, coloque os ratos na caixa inicial do labirinto em T em grupos de quatro e permita que os ratos explorem o labirinto por 10 minutos.
Nos dias dois e três, espalhe as pelotas ao longo dos dois braços da baliza. Deixe os ratos explorarem o labirinto por 10 minutos. Finalmente, nos dias quatro e cinco de habituação, coloque os pellets apenas muito perto e nos dispensadores de alimentos nas duas caixas de gol.
Deixe os ratos explorarem o labirinto por 10 minutos. Para a fase de entrada forçada do braço, comece configurando os parâmetros do software de controle. Defina a duração para 900 segundos.
Defina o tempo de atraso de início padrão para três segundos, o número do chumbinho para um para LRA e quatro para HRA e defina o tempo de atraso para zero segundos. Registre o ID de cada mouse individual no software e a localização do HRA para cada mouse individual, no lado esquerdo ou no lado direito. Em seguida, entre na janela da interface do experimento, coloque o mouse na caixa Iniciar e inicie o treinamento pressionando o botão Iniciar no controle remoto.
Observe que durante cada tentativa, apenas as portas que levam a um braço serão abertas, enquanto as portas do braço oposto não serão abertas, e as portas abrem ou fecham automaticamente de acordo com a posição do animal. Aqui, o camundongo foi forçado a entrar no HRA do lado esquerdo na primeira tentativa e comer as quatro pelotas e a entrar no braço do lado direito na segunda tentativa para comer uma pelota. Esta fase permite que o mouse aprenda a posição de HRA e LRA.
Para a fase de entrada livre, defina os parâmetros usando o mesmo método usado na fase de entrada forçada. Coloque o mouse na caixa Iniciar, pressione o botão Iniciar e permita que o mouse escolha livremente um braço, HRA ou LRA. Comece definindo o tempo de atraso do HRA para cinco segundos, 10 segundos e 15 segundos no primeiro dia, segundo e terceiro dia, respectivamente.
Defina o número da fase. Defina todos os outros parâmetros da mesma maneira que a fase de entrada forçada do braço. Permita que o mouse escolha livremente um braço, HRA ou LRA.
Nos dois ensaios mostrados aqui, o camundongo escolheu o LRA no primeiro ensaio e escolheu o HRA no segundo ensaio. Em seguida, para o teste de tomada de decisão baseado em esforço, introduza a barreira para o HRA. Permita que os ratos escolham livremente um braço, HRA ou LRA.
Aqui, o rato escolheu escalar a barreira para obter uma recompensa maior. Após a conclusão do experimento, obtenha dados e resultados do software de controle. Procure todos os dados experimentais na pasta de dados.
Finalmente, verifique os itens na pasta de resultados, duração, número do teste, número de escolha HRA, número de escolha LRA, porcentagem de escolha HRA, porcentagem de escolha LRA, distância total de movimento e tempo total de junção sob cada ID animal. Para o teste de tomada de decisão baseado em atraso, o efeito principal do genótipo não foi significativo quando o tempo de atraso foi de cinco segundos. No entanto, quando o tempo de atraso foi alongado para 10 segundos e 15 segundos, os camundongos habenulares ablacionados mediais demonstraram uma redução significativa na porcentagem de visitas de HRA em comparação com camundongos CT.
Por fim, no teste de tomada de decisão baseado em esforço, a porcentagem de visitas de HRA diminuiu significativamente nos camundongos com ablação habenular medial quando uma barreira foi colocada na HRA, independentemente da localização esquerda/direita da HRA. Ao tentar este procedimento, é importante lembrar que a restrição alimentar deve ser feita em todos os procedimentos de treinamento para garantir a motivação do roedor para realizar a tarefa. Além disso, lembre-se de usar os pellets de tamanho minúsculo de 10 miligramas e usar sílica gel nos dispensadores de alimentos para manter o pellet seco.
Após este procedimento, outros métodos, como registro de eletrodos in vivo, imagens de fibra óptica, manipulação optogenética e microdiálise, podem ser realizados para responder a perguntas adicionais, por exemplo, as mudanças dinâmicas de excitabilidade de populações de células específicas durante o atraso e o desconto de esforço e mudanças dinâmicas de neuropeptídeos, neurotransmissores e hormônios durante a tomada de decisão. Em uma palavra, a configuração atual e o protocolo que desenvolvemos permitem que os pesquisadores analisem com eficiência a tomada de decisão de roedores, com total automação, padronização e capacidade de alto rendimento. Acreditamos que nossa invenção pode ajudar a elucidar o mecanismo subjacente à tomada de decisão para condições fisiológicas e patológicas.
Visão Geral
Este artigo apresenta um aparato de labirinto em T automatizado projetado para analisar a tomada de decisões baseada em atraso e esforço em roedores em livre movimentação. O protocolo desenvolvido pode reduzir significativamente o tempo e o trabalho necessários para pesquisadores que estudam processos de tomada de decisões.
Componentes Principais do Estudo
Área da Ciência
- Neurociência
- Análise Comportamental
- Modelos de Roedores
Fundamento
- Configurações tradicionais de labirinto em T são usadas para avaliar a tomada de decisões em roedores.
- O novo aparato automatizado inclui recursos como entrega de comida e gerenciamento de portas.
- Esta inovação visa simplificar o processo de pesquisa.
- Entender a tomada de decisões é crucial para abordar transtornos psiquiátricos.
Objetivo do Estudo
- Introduzir um novo aparato de labirinto em T para estudar a tomada de decisões.
- Fornecer um protocolo que aumente a eficiência em experimentos comportamentais.
- Explorar circuitos neurais e moléculas envolvidas na tomada de decisões.
Métodos Utilizados
- Habituação dos camundongos ao labirinto ao longo de cinco dias.
- Fases de entrada forçada e livre nos braços para avaliar a tomada de decisões.
- Testes de tomada de decisões baseados em esforço com barreiras.
- Coleta de dados por meio de software automatizado para análise.
Principais Resultados
- Camundongos com ablação do habenular medial mostraram visitas reduzidas ao braço de alto risco sob condições de atraso.
- Testes baseados em esforço indicaram diminuição nas visitas ao braço de alto risco quando barreiras estavam presentes.
- A restrição alimentar foi necessária para motivar os roedores durante as tarefas.
- Os resultados apoiam a eficácia do protocolo no estudo da tomada de decisões.
Conclusões
- O labirinto em T automatizado permite uma análise eficiente da tomada de decisões em roedores.
- Este protocolo pode auxiliar na compreensão da tomada de decisões em estados saudáveis e patológicos.
- Estudos futuros podem se basear neste setup para explorar questões neurobiológicas adicionais.
Perguntas Frequentes
Executive Industry Relevance
This automated T-maze platform addresses a critical bottleneck in behavioral neuroscience by standardizing delay- and effort-based decision-making assays, reducing variability from manual intervention and enabling high-throughput screening of genetically modified models. The system supports mechanistic de-risking of therapeutic targets involved in neuropsychiatric disorders by providing quantitative, reproducible readouts of reward valuation and cost-benefit integration. Its compatibility with chronic neural recording and modulation techniques positions it as a translational bridge from target validation to preclinical efficacy testing in discovery pipelines focused on cognitive symptom domains.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Scientific Value: Enables interrogation of therapeutic hypotheses by measuring how genetic or pharmacological manipulations affect decision-making under defined cost conditions.
- Operational Value: Automates pellet delivery, door control, and choice tracking, minimizing experimenter bias and increasing assay reproducibility across laboratories.
- Predictive Value: Generates dose-response-like curves for delay or effort discounting, supporting target prioritization based on behavioral sensitivity.
Screening & Assay Development
- Assay Readiness: Produces standardized, quantifiable outputs including HRA choice percentage, latency, and path length, suitable for Z'-factor evaluation in screening campaigns.
- Scalability: Automation allows concurrent testing of multiple subjects, facilitating lead identification efforts in large-scale mutant or compound libraries.
- Reproducibility: Fixed parameters and software-driven execution reduce inter-day and inter-operator variability, enhancing cross-study comparability.
Translational & Preclinical Research
- Disease Relevance: Models core symptomatology of psychiatric disorders characterized by impaired decision-making, such as anhedonia or avolition.
- Translational Continuity: Outputs align with clinical decision-making tasks, enabling reverse translation of findings from rodent to human phenotypes.
- Mechanistic De-risking: Supports causal inference through integration with optogenetics, chemogenetics, or electrophysiology to link neural circuit activity to behavioral output.
Pipeline & Workflow Integration
The apparatus fits within the discovery continuum from early target hypothesis testing through lead optimization, particularly for programs targeting cognitive and motivational deficits in neuropsychiatric indications.
- Discovery Biology: Facilitates pathway clarification by isolating the contribution of specific neural populations (e.g., medial habenula) to cost-benefit computation.
- Screening: Delivers quantitative, binary choice data that enable ranking of compounds or genotypes by their effect on delay or effort tolerance.
- Analytics: Provides temporal and spatial metrics (junction time, moving distance) that enrich behavioral phenotyping beyond simple arm selection.
- Translational Research: Enables preclinical validation of target engagement via correlation of neural manipulation with shifts in decision thresholds.
- Enterprise Reuse: Standardized protocol and data structure allow deployment across multiple discovery sites as a shared behavioral core capability.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence in target validation by reducing noise in decision-making phenotyping.
- Operational Value: Cuts labor-intensive tasks such as manual pellet delivery and door operation, improving throughput and consistency.
- Strategic Value: Supports earlier go/no-go decisions by identifying targets with strong behavioral efficacy signals in disease-relevant systems.
- Portfolio Impact: Enables risk-adjusted advancement by quantifying target modulation effects on motivation and effort expenditure.
Implementation Considerations
- Requires expertise in rodent behavioral neuroscience and familiarity with automated maze control software.
- Dependent on reliable food dispenser mechanics and sensor-based arm entry detection systems.
- Necessitates cross-team agreement on habituation, restriction, and testing protocols to ensure data comparability.
- Adaptation to different rodent strains or ages may require calibration of reward magnitude or effort parameters.
- Practical limitations include sensitivity to environmental stressors and the need for food restriction to maintain task engagement, as noted in the protocol.
