Operante protocolos para avaliar o custo-benefício durante a tomada de decisão reforçada por roedores
10 de setembro de 2018
Uma análise de custo-benefício é uma abordagem de escala pesando que o cérebro executa no decurso da tomada de decisão. Aqui, propomos um protocolo para treinar os ratos em uma paradigma de tomada de decisão baseada em operante onde ratos escolhem maiores recompensas em detrimento à espera de 15 s para recebê-los.
Essa técnica pode responder a questões-chave nas neurociências cognitivas, como a comparação de consequências e causas pode afetar a tomada de uma decisão. A principal vantagem dessa técnica é que os elementos especiais, como a localização da prancha, não afetam a decisão do animal. Comece restringindo o acesso a alimentos a ratos machos adultos em uma sala com um ciclo claro/escuro de 12 horas.
Nos dias um a três, manuseie os animais por cinco minutos, duas vezes ao dia. Em seguida, pese os animais após cada sessão de manejo para determinar a quantidade de alimentação livre. Em seguida, obtenha um labirinto em T equipado com três divisórias ou braços, dois alto-falantes de estímulo, cinco portas retráteis e cinco sensores de movimento infravermelho ou sensores de feixe infravermelho ou IRB.
Copie o código do software experimental para o computador. Em seguida, baixe o software experimental e instale-o em um computador. Conecte o microcontrolador ao computador usando uma porta USB.
Em seguida, no computador, clique no ícone do software, vá para Ferramentas e selecione Porta. No menu suspenso, escolha a porta COM que conecta o software ao computador. Vá para Ferramentas e selecione Quadros.
No menu suspenso, selecione o tipo de software que controla o labirinto em T. Em seguida, clique em Upload no canto superior esquerdo da janela da interface. Selecione o código do software experimental e aguarde até que o processo termine.
Após a conclusão do processo, clique em Monitor serial no canto superior direito da janela da interface. Em seguida, em uma nova janela pop-up, altere a taxa de transmissão para 115, 200. Durante os cinco dias anteriores ao dia experimental, levar os animais para a sala experimental durante pelo menos uma hora.
Deixe 10 pellets de açúcar em cada braço da meta e deixe todas as portas abertas. Durante os dias um a três, coloque os animais individualmente no labirinto por períodos de 10 minutos, uma vez por dia, para explorar o labirinto sem restrições. Durante os dias quatro a cinco, coloque os animais individualmente no labirinto.
Deixe dois pellets em cada braço e deixe-os provar a comida de ambos os lados. Remova o animal do labirinto imediatamente após comer os pellets de ambos os lados ou após cinco minutos de estar no labirinto. Finalmente, após cada sessão de habituação, limpe o chão do labirinto com etanol 70% e certifique-se de que o etanol evaporou antes de colocar o próximo animal no labirinto.
No sexto dia, leve os animais para a sala de experimentos pelo menos uma hora antes do experimento. Execute o programa de software e defina o número do teste para 14, dos quais os primeiros quatro testes serão forçados a escolha e o restante será um teste de escolha. Antes do início de cada tentativa, coloque quatro projéteis no braço da baliza, que deve ser indicado como o Braço de Alta Recompensa, HRA, e dois projéteis no outro braço, que é o Braço de Baixa Recompensa, LRA.
Para o treinamento de teste de escolha forçada, bloqueie aleatoriamente um braço antes de cada teste para que o animal seja forçado a selecionar o outro braço. Coloque um animal na caixa inicial. Após cinco a sete segundos, abra simultaneamente o portão de partida e clique em Iniciar na janela de interface do software.
Colete o animal imediatamente após comer pellets ou após cinco minutos de estar no labirinto e deixe o animal na gaiola doméstica por dois minutos. Antes de cada tentativa, feche a porta B no braço que é selecionado pelo software para ser o HRA. Deixe a porta A aberta no braço oposto, o LRA.
Em seguida, coloque um animal na caixa inicial. Após cinco a sete segundos, abra simultaneamente o portão de partida e clique em Iniciar. Deixe o animal escolher livremente qualquer um dos braços.
Se o animal escolher o HRA, abra a porta A, deixe o animal entrar na câmara, feche a porta A e abra a porta B imediatamente para dar ao animal acesso ao poço de alimento selecionado. Se o animal escolher o LRA, abra a porta B para dar ao animal acesso ao poço de comida. Em seguida, retire o animal depois de ter comido bem todos os alimentos do alimento selecionado e deixe-o na gaiola de casa por dois minutos.
Complete os 10 ensaios de escolha para cada animal e registre a escolha do animal, HRA ou LRA em cada ensaio. Calcule a porcentagem de escolha de alta recompensa, HRC, para todas as tentativas de escolha após cada sessão de treinamento. Finalmente, depois que cada animal atingir 80% de HRC no treinamento de discriminação, conclua o treinamento de atraso abrindo a porta B após um atraso de cinco segundos, uma vez que o animal escolha o HRA.
Faça 10 testes por dia para cada animal. Os resultados indicaram que houve uma diminuição nas potências de baixa e alta frequência no ACC do início ao final do estímulo. Comparando o tempo gasto fora da câmara com o tempo na câmara, a análise espectral não mostrou alterações nas atividades oscilatórias no ACC.
Além disso, as atividades da banda de frequência média a alta no OFC aumentaram após o início do estímulo. Não foram observadas alterações significativas nas janelas de tempo pré-câmara e câmara quando comparadas entre si. Ao tentar este procedimento, é importante remover qualquer fonte de ansiedade, pois pode afetar a decisão do animal e prejudicar a confiabilidade do resultado.
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Visão Geral
Este estudo propõe um protocolo para treinar ratos machos adultos em um paradigma de tomada de decisão baseado em operante para investigar análises de custo-benefício durante a tomada de decisões. O foco está em como o cérebro pondera recompensa e tempos de espera, destacando insights comportamentais e neurocientíficos cognitivos.
Componentes-Chave do Estudo
Área da Ciência
- Neurociência Cognitiva
- Psicologia Comportamental
Contexto
- Avaliação dos processos de tomada de decisão em ratos.
- Priorização de recompensas maiores versus tempo de espera.
- Influência do ambiente na tomada de decisões.
Objetivo do Estudo
- Entender os processos cognitivos subjacentes à tomada de decisões.
- Avaliar como diferentes estruturas de recompensa afetam as escolhas.
- Desenvolver um protocolo confiável para análise comportamental em roedores.
Métodos Utilizados
- Tarefas de tomada de decisão baseadas em operante foram conduzidas usando um labirinto em T.
- Ratos machos adultos foram treinados após o acesso a comida ser restringido.
- Animais passaram por uma fase de habituação antes do início dos testes formais.
- Passos-chave incluíram manipulação, exploração do labirinto e uma série de testes de escolha.
Principais Resultados
- Os procedimentos indicaram mudanças nos poderes de frequência no córtex cingulado anterior (ACC).
- Nenhuma mudança significativa foi observada nas atividades oscilatórias durante diferentes janelas de tempo.
- Resultados comportamentais destacaram a preferência dos animais por recompensas maiores com padrões de escolha evidenciados.
Conclusões
- O protocolo permite uma investigação sistemática dos processos de tomada de decisão em roedores.
- Os resultados fornecem insights sobre os correlatos neurais da tomada de decisões.
- Este estudo auxilia na compreensão dos mecanismos neuronais envolvidos em avaliações cognitivas.
Perguntas Frequentes
Executive Industry Relevance
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.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Scientific Value: Enables interrogation of neural circuits involved in reward-cost tradeoffs, supporting target hypothesis testing in prefrontal cortical regions.
- Operational Value: Automated T-maze system reduces variability and labor, improving throughput for pharmacological screening.
Screening & Assay Development
- Scientific Value: Generates quantitative choice preference data (High Reward Choice percentage) as a translatable readout for compound effects on decision-making.
- Operational Value: Standardized stimulus delivery and automated data collection improve assay reliability and cross-lab comparability.
Translational & Preclinical Research
- Scientific Value: Links behavior to neural activity (ACC and OFC LFP changes), enabling biomarker-aligned target engagement assessment.
- Operational Value: Supports dose-response and time-course studies to de-risk CNS targets before advanced preclinical investment.
Pipeline & Workflow Integration
The method fits within the discovery biology phase, where it informs target selection by modeling cognitive endophenotypes relevant to psychiatric indications.
- Discovery Biology: Facilitates mechanistic probing of cortical-striatal circuits involved in valuation and impulse control.
- Screening: Enables automated, repeatable measurement of decision biases under varying reward delays or magnitudes.
- Analytics: Provides electrophysiological (LFP power shifts) and behavioral outputs for multimodal target validation.
- Translational Research: Aligns with clinical endpoints in cognitive flexibility and reward processing, supporting go/no-go decisions.
- Enterprise Reuse: Protocol standardization allows reuse across multiple target classes and therapeutic areas in neuropsychiatry.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Improves predictive confidence in target modulation effects on complex cognitive processes.
- Operational Value: Automation via microcontroller reduces operator dependency and increases experimental consistency.
- Strategic Value: Enables early detection of cognitive side effects, reducing late-stage attrition in CNS drug development.
- Portfolio Impact: Supports risk-adjusted prioritization of targets based on functional impact on decision-making networks.
Implementation Considerations
- Requires expertise in rodent behavior, electrophysiology, and microcontroller-based automation.
- Dependent on stable hardware setup including IR sensors, retractable doors, and synchronized software.
- Needs cross-team alignment between behavioral, electrophysiology, and data analysis teams for standardized protocols.
- Adaptation to other models (e.g., mice) may require maze resizing and sensitivity adjustments.
- Environmental controls (e.g., anxiety reduction) are critical to maintain data validity, as noted in source material.
