4 de agosto de 2018
Este artigo descreve um protocolo para avaliação cognitiva para modelos genéticos da doença de Alzheimer usando o sistema de IntelliCage, que é um sistema de monitoramento comportamental alto throughput automatizado com condicionamento operante.
Este método pode ajudar a responder a questões-chave no campo da neurociência, como modelos animais de déficits cognitivos ou doenças psiquiátricas. A principal vantagem dessa técnica é que dados altamente reprodutíveis de uma variedade de tarefas cognitivas podem ser obtidos com mão de obra reduzida. Geralmente, os indivíduos novos nesse método terão dificuldades porque o sistema precisa de muitas etapas para o trabalho preciso.
O software de design é onde o arquivo experimental que contém as principais definições experimentais é produzido. Os arquivos experimentais são usados para executar testes específicos, como preferência de preço, em que apenas um dos quatro cantos não está acessível dentro de uma janela de tempo específica. Comece criando a lista de animais.
Defina as condições e defina os parâmetros para o número de camundongos sujeitos, número de linhagens genéticas, sexo dos animais e número da gaiola a ser usada. Em seguida, selecione o tipo de transponder apropriado, DataMars ou Trovan na barra de ferramentas central. Em seguida, no painel Grupos, adicione ou remova os grupos experimentais pressionando o botão verde de mais ou vermelho na janela Grupos, respectivamente.
Use a função Cluster para operar subgrupos igualmente, definindo cantos e lados corretos, incorretos e neutros. Em seguida, variáveis de site, incluindo Nome, Tag, Sexo, Grupo e Cluster. Salve e cole a lista de animais selecionando Exportar animais.
E Importar animais na barra de menus Arquivo para replicar as listas de animais para outro experimento. Em seguida, configure todos os sistemas usando seus números de ID correspondentes na guia Configuração. Corresponda o número de endereços na seção do designer ao número real de endereços.
Em seguida, crie os protocolos experimentais na guia Intellicage, usando as seguintes guias Módulo e Opção. Projete as Estruturas Experimentais no espaço do módulo clicando na guia Módulo. Para adicionar novos módulos, pressione o botão Adicionar, arraste as unidades mostradas na parte de unidades para o espaço do módulo.
Para criar um Modelo de Adaptação Nosepoke, arraste a unidade Porta da seção Tarefa, as unidades Portão e Temporizador da seção Utilitários e as unidades Visita e Nosepoke da seção Eventos para o espaço do módulo. Vincule qualquer um no online da unidade Nosepoke para In na unidade Gate. Link Out para fechar na unidade Gate.
Link Out no portão para abrir na unidade de porta. Link Out no portão para ativar na unidade Timer. Conecte Out na unidade do temporizador para fechar na unidade da porta.
Defina Período como 5.000 milissegundos, na seção Timer. Defina o status inicial das portas e gaiolas na guia Opções. Especifique todas as portas a serem fechadas na sessão sem beber como o status inicial típico para tarefas PP ou PPR.
Em seguida, defina os horários na guia Opções com correspondência para o link na seção Módulos. Depois de definir os parâmetros, salve o arquivo experimental clicando no botão Salvar como. Por fim, carregue o arquivo experimental, pressione o botão Iniciar do controlador e monitore e visualize o status atual do sistema e dos mouses.
Para implantar os transponders de identificação por radiofrequência, comece beliscando e levantando a pele ao redor da parte posterior da escápula para criar uma bolsa. Em seguida, mergulhe o local da injeção com etanol 70% para minimizar a introdução de pelos no espaço subcutâneo. Em seguida, insira a agulha de injeção na pele paralela à coluna.
Ejete o microchip por via subcutânea e aperte o microchip através da pele para mantê-lo no espaço interescapular. Retire a agulha lentamente e continue a beliscar a área por alguns segundos para fornecer homeostase. Finalmente, retorne o mouse para a gaiola inicial assim que ela se tornar totalmente ambulatória.
Os sujeitos usados aqui foram vários modelos de DA, incluindo NLF, modelo leve e modelo NLGF Severer, e dois grupos de controle. Os resultados indicaram que o desempenho dos modelos AD na reversão da preferência do local foi levemente prejudicado em adultos jovens. No entanto, o desempenho em indivíduos mais velhos foi significativa e progressivamente prejudicado.
Em relação à função executiva, o Modelo AD de Severer não apresentou precisão nos últimos estágios do teste de tempo de reação serial. A compulsividade facilitada foi observada em adultos jovens e idosos dos camundongos NLGF. Curiosamente, embora tenha havido um aumento na compulsividade dos camundongos NLF que eram adultos jovens, na velhice, tornou-se comparável à dos camundongos do tipo selvagem.
Ao tentar este procedimento, é importante lembrar de continuar verificando o sistema diariamente, prestando atenção especial à condição dos animais que resistem dentro das gaiolas. Durante este procedimento do metal, o tratamento medicamentoso pode ser realizado para responder a perguntas adicionais, como perguntar as estratégias terapêuticas. Após seu desenvolvimento, essa técnica abriu caminho para pesquisadores nas áreas de neurociência explorarem a fenotipagem comportamental, ou variacional em modelos biossintéticos.
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Este artigo descreve um protocolo para avaliações cognitivas em modelos genéticos de doença de Alzheimer usando o sistema IntelliCage. Este sistema de monitoramento comportamental automatizado de alto rendimento permite o condicionamento operante e fornece dados reprodutíveis em tarefas cognitivas.
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.
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.