Uma romance única Animal motricidade sistema usando simples, prontamente disponível Software de rastreamento
31 de agosto de 2018
O presente estudo visa automatizar a quantificação do déficit motor em ratos. O modelo de avaliação inicial avalia motor perda resultante de uma implantação de microeletrodos intracortical no córtex motor. Nós relatamos no desenvolvimento e utilização de um algoritmo de rastreamento usando facilmente adaptável, simples e facilmente disponível software de codificação.
Este método pode ajudar a melhorar a consistência em testes comportamentais de pequenos animais, criando métricas objetivas da função motora. A vantagem dessa técnica é que, ao contrário dos métodos convencionais, os resultados são quantificados por um sistema de computador que reduz o erro humano, o esforço e o tempo. Demonstrando este procedimento estarão Marina Yu e Sydney Lindner, pesquisadores de graduação do Capadona Lab.
Comece a filmar e coloque o animal no centro da grade, de costas para o pesquisador para iniciar o Teste de Grade. Deixe o animal correr livremente por três minutos enquanto é gravado em vídeo de cima. Pare de filmar quando o período de três minutos terminar e devolva o animal à sua gaiola de origem.
Limpe a grade com um esterilizante à base de dióxido de cloro, tendo o cuidado de secar completamente as superfícies antes do teste. Em seguida, para o Teste de Escada, coloque o animal em uma gaiola temporária limpa. Defina o Aparelho de Escada para abranger duas gaiolas, onde a Gaiola de Partida é uma gaiola limpa e a Gaiola de Fim é a gaiola viva do animal, um incentivo para completar a corrida.
Coloque a câmera em um tripé, centralizado no comprimento da escada. Estenda até o tripé para que a lente da câmera fique na altura do degrau da escada. Posicione a câmera de forma que os degraus fiquem exatamente alinhados com a lente, pois isso é importante para o algoritmo de detecção de deslizamento no código BVAS.
Inicie a gravação de vídeo e permita que o animal comece a corrida segurando as patas dianteiras sobre o primeiro degrau da escada. Permita que o animal suba na escada sem ajuda. Permita que o animal se mova da linha de partida para a linha de chegada em seu próprio ritmo durante as filmagens.
Por fim, termine a gravação do vídeo e remova o animal da escada assim que o animal terminar a corrida. Comece nomeando cada vídeo com a designação do animal para todos os vídeos de teste de grade. Pegue os vídeos agora com o nome de cada animal e coloque os arquivos em sua própria pasta de armazenamento.
Em seguida, crie um novo arquivo de planilha vazio para armazenar os dados de cada modo de estudo e teste. Em seguida, instale a versão mais recente do BVAS clicando duas vezes no ícone do instalador. Após a conclusão da instalação, clique duas vezes no ícone do Programa BVAS para abrir o Menu Principal do BVAS, que permite as seguintes opções: Análise de Grade, Análise de Escada, Revisão de Escada ou Sair.
No Programa BVAS, comece selecionando Análise de grade na tela do menu superior. Em seguida, use o botão Reticências ao lado da caixa de entrada superior para navegar pelo sistema de arquivos e encontrar o arquivo de vídeos a serem analisados. Selecione o botão Reticências ao lado da caixa de entrada inferior para procurar o sistema de arquivos e selecionar o arquivo de planilha no qual armazenar os dados.
Clique em ir para iniciar o Processo de Análise. Examine as imagens de cada vídeo na tela do Revisor. Selecione o botão Editar se não houver linhas verdes ou se a linha verde não parecer estar no quadrado correto ao redor da área de teste.
Para editar os cantos, selecione o botão Editar cantos. Siga as instruções à direita da imagem representativa para selecionar a Área de Teste e pressione Enter para concluir o processo de seleção. Por fim, selecione Concluído para salvar a seleção e retornar à tela Revisor.
Em seguida, selecione o botão central Concluído para iniciar o processo de Análise Completa, uma vez que a Área da Grade para cada vídeo seja selecionada corretamente. Permita que o programa seja executado e, após a conclusão, um prompt de sucesso será exibido. Em seguida, selecione uma Análise de Escada no menu superior para abrir o Menu de Análise de Escada.
Selecione o botão de reticências de entrada superior para selecionar a pasta com os vídeos da escada com o nome de cada animal. Em seguida, selecione o botão de reticências inferior para selecionar um diretório para salvar uma pasta com dados dos vídeos da escada para revisar mais tarde. Selecione Ir para iniciar o Processo de Análise e repita as mesmas etapas para a Análise de Teste de Campo Aberto.
Permita que o programa seja executado e, após a competição, um prompt de sucesso aparecerá. No Programa BVAS, selecione uma Revisão de Imagem de Escada no menu superior para abrir a tela de seleção de arquivo de Revisão de Escada. Selecione o botão de reticências superior para selecionar a pasta de arquivos de dados e selecione o botão de reticências inferior para selecionar o arquivo de planilha criado para o estudo.
Em seguida, pressione Ir para iniciar o processo de revisão manual. Em seguida, visualize o menu Ladder Data Reviewer aberto automaticamente. Se um deslizamento for detectado, use os botões próximo quadro e último quadro para verificar todos os quadros gravados consecutivamente, se disponíveis.
Use o Slip Toggle para indicar qual pé do rato escorregou. Deixe a alternância em Sem deslizamento se a detecção for um falso positivo. Clique em Salvar e Continuar para passar para a próxima detecção.
Em caso de falha, use o botão de alternância para indicar se a falha é devido a Reversão ou Estagnação. Por fim, clique em Salvar e Continuar para passar para a próxima detecção. Na última detecção, clique em Salvar e Continuar para concluir a análise e salvar os dados no arquivo de planilha escolhido anteriormente.
Ignore o aviso de conclusão. Neste estudo, os resultados do Teste de Grade de Campo Aberto mostraram que os Revisores Especialistas foram mais consistentes do que os Revisores Iniciantes, mas ao usar o BVAS, houve variação zero para usuários Especialistas e Iniciantes. Da mesma forma, os resultados do Teste Ladder mostraram que os Revisores Especialistas foram mais consistentes do que os Revisores Iniciantes, mas ao usar o BVAS, houve, novamente, variação zero para usuários Especialistas e Iniciantes.
Para o Teste de Grade de Campo Aberto, foram observadas tendências ao longo do estudo de aumento da Velocidade Máxima alcançada, aumento da Distância Total Percorrida e aumento do número de Linhas de Grade cruzadas. A porcentagem de curvas à direita oscilou amplamente entre 40 e 50%Por fim, para o Teste de Escada, houve uma tendência decrescente no tempo de travessia, seguida de um aumento no tempo, começando por volta da quarta semana. O software detecta e tabula automaticamente o número de deslizamentos de patas durante uma travessia de escada.
E no Processo de Revisão de Vídeo, o usuário pode classificar os deslizamentos detectados em deslizamentos de pata esquerda versus direita, conforme mostrado no gráfico de barras. Uma vez dominada, essa técnica pode ser concluída em 30 a 40 minutos por animal por sessão de teste. Ao tentar este procedimento, é importante filmar em um ambiente bem iluminado no plano correto e com alto contraste entre o animal e o fundo.
Seguindo este procedimento, Tarefas de Comportamento adicionais podem ser executadas para responder a perguntas específicas em Modelos de Doenças ou Lesãos. Embora usemos esse método para fornecer informações sobre o déficit motor causado pelo implante do dispositivo no cérebro, essa técnica de análise pode ser usada em muitos outros modelos de doenças ou lesões. Depois de assistir a este vídeo, você deve ter uma boa compreensão de como filmar e analisar vídeos comportamentais usando o software BVAS do Capadona Lab, que fornece uma técnica de quantificação de comportamento repetível.
Veja a transcrição completa e aceda a milhares de vídeos científicos
Visão Geral
Este estudo concentra-se na automação da quantificação de déficits motores em ratos, avaliando especificamente a perda motora devido à implantação de microeletrodos intracorticais no córtex motor. Um algoritmo de rastreamento foi desenvolvido usando software de codificação acessível para melhorar o processo de avaliação.
Componentes Principais do Estudo
Área da Ciência
- Neurociência
- Testes Comportamentais
- Avaliação da Função Motora
Contexto
- Déficits motores em modelos animais são cruciais para a compreensão de condições neurológicas.
- Métodos tradicionais de avaliação da função motora podem ser subjetivos e propensos a erros humanos.
- Sistemas automatizados podem fornecer medições mais confiáveis e objetivas.
- Este estudo visa melhorar a consistência dos testes comportamentais em pequenos animais.
Propósito do Estudo
- Desenvolver um método para quantificar déficits motores em ratos.
- Reduzir o erro humano em avaliações comportamentais.
- Criar métricas objetivas para avaliação da função motora.
Métodos Utilizados
- Implementação de um algoritmo de rastreamento para métricas de função motora.
- Gravação em vídeo dos ratos durante um Teste de Grade por três minutos.
- Análise das filmagens gravadas para avaliar o desempenho motor.
- Uso de software de codificação prontamente disponível para o desenvolvimento do algoritmo.
Principais Resultados
- O sistema automatizado demonstrou maior consistência na medição de déficits motores.
- Os resultados indicaram uma redução no erro humano em comparação com métodos tradicionais.
- O algoritmo de rastreamento provou ser eficaz na quantificação das métricas de função motora.
- Pesquisadores de graduação implementaram com sucesso o procedimento no Laboratório Capadona.
Conclusões
- O estudo apresenta um método confiável para avaliar déficits motores em ratos.
- A automação em testes comportamentais pode melhorar a precisão dos resultados.
- Esta abordagem pode ser benéfica para pesquisas futuras em neurociência.
Perguntas Frequentes
Executive Industry Relevance
Automated motor function tracking addresses the need for objective, reproducible behavioral phenotyping in preclinical neuroscience research. By reducing inter-observer variability and human error, the system enhances data reliability for target validation and mechanistic de-risking in CNS drug discovery. This supports consistent cross-functional interpretation of motor endpoints across discovery and translational workflows.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Scientific Value: Enables quantitative interrogation of motor phenotypes to support target hypothesis testing in disease models.
- Operational Value: Provides standardized, computer-generated metrics that reduce subjectivity in behavioral assessments.
- Predictive Value: Improves confidence in target engagement readouts by minimizing noise in functional outcome measures.
Screening & Assay Development
- Assay Readiness: Generates quantifiable outputs including total distance traveled, maximum velocity, turn counts, and grid line crossings for high-throughput screening compatibility.
- Reproducibility: Eliminates variance between expert and novice users, ensuring consistent data generation across sites and operators.
- Scalability: Uses readily available software, enabling easy deployment and adaptation across multiple behavioral paradigms.
Translational & Preclinical Research
- Translational Continuity: Supports longitudinal tracking of motor function trends, such as changes in ladder crossing time or paw slip incidence, to model disease progression or recovery.
- Mechanistic De-risking: Facilitates objective correlation of motor deficits with neural interventions, strengthening causal inference in target validation.
- Preclinical Alignment: Outputs like paw slip detection and failure modes (stagnation/reversal) provide translatable functional readouts for IND-enabling studies.
Pipeline & Workflow Integration
The BVAS system integrates into the discovery continuum from early phenotypic screening through lead optimization and preclinical validation, particularly for CNS targets where motor function is a key biomarker.
- Discovery Biology: Supports hypothesis-driven assessment of motor circuit function following genetic or pharmacological modulation.
- Screening: Delivers standardized, quantitative video-based readouts suitable for assay automation and compound effect comparison.
- Analytics: Generates multiple parametric outputs (velocity, distance, turns, slips, timing) enabling multivariate analysis of motor behavior.
- Translational Research: Enables continuous monitoring of motor recovery or decline, aligning with clinical functional assessments.
- Enterprise Reuse: Built on accessible coding tools, allowing adaptation across injury, neurodegeneration, and neuromuscular disease models without proprietary constraints.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence by reducing biological noise in motor endpoint measurements.
- Operational Value: Cuts analysis time to 30–40 minutes per animal while improving inter-user consistency to zero variance.
- Strategic Value: Enables faster, more reliable go/no-go decisions in lead optimization by improving data quality.
- Portfolio Impact: Supports risk-adjusted advancement through reproducible, quantifiable motor phenotyping across study cohorts.
Implementation Considerations
- Requires basic proficiency in video tracking software and spreadsheet data management.
- Needs consistent lighting, high animal-background contrast, and top-down camera positioning for accurate thresholding.
- Dependent on proper calibration of the slip detection algorithm via camera alignment with ladder rungs.
- Limited to single-animal tracking; not designed for group-housed or social interaction assays.
- Relies on manual validation steps (e.g., corner editing, slip review) to ensure tracking accuracy.
