Оперантной протоколы для оценки анализа затрат выгод во время усиленного решений грызуны
10 сентября 2018 г.
Анализ затрат выгод является весы подход, который мозг выполняет в ходе принятия решений. Здесь, мы предлагаем протокол обучить крыс на оперантного решений парадигмы где крыс выбрать высшие награды за счет ждет 15 s, чтобы получить их.
Этот метод может ответить на ключевые вопросы когнитивной нейронауки, например, как сравнение последствий и причин может повлиять на принятие решения. Главное преимущество этой методики заключается в том, что такие специальные элементы, как расположение доски, не влияют на решение животного. Начните с ограничения доступа к пище для взрослых самцов крыс в помещении с 12-часовым циклом света/темноты.
С первого по третий день прикасайтесь к животным по пять минут два раза в день. Затем взвешивайте животных после каждого сеанса обработки, чтобы определить количество свободного кормления. Затем получите Т-образный лабиринт, оснащенный тремя перегородками или рукавами, двумя динамиками стимула, пятью выдвижными дверцами и пятью инфракрасными датчиками движения или инфракрасными датчиками луча или инфракрасными датчиками IRB.
Скопируйте код экспериментального программного обеспечения в компьютер. Затем скачайте экспериментальное программное обеспечение и установите его на компьютер. Подключите микроконтроллер к компьютеру с помощью USB-порта.
Затем на компьютере нажмите на значок программы, перейдите в раздел «Инструменты» и выберите «Порт». В выпадающем меню выберите COM-порт, через который программное обеспечение подключается к компьютеру. Перейдите в раздел «Инструменты» и выберите «Доски».
В раскрывающемся меню выберите тип программного обеспечения, которое управляет Т-образным лабиринтом. Затем нажмите «Загрузить» в левом верхнем углу окна интерфейса. Выберите код экспериментального программного обеспечения, дождитесь окончания процесса.
После завершения процесса нажмите «Монитор последовательного порта» в правом верхнем углу окна интерфейса. Затем в новом всплывающем окне измените скорость передачи данных на 115, 200. За пять дней до дня эксперимента приведите животных в экспериментальную комнату не менее чем на один час.
Оставьте по 10 сахарных гранул на каждой руке ворот и оставьте все дверцы открытыми. В течение дней с первого по третий размещайте животных по отдельности в лабиринте на периоды 10 минут один раз в день, чтобы исследовать лабиринт без ограничений. В течение дней с четвертого по пятый размещайте животных по отдельности в лабиринте.
Оставьте по две гранулы в каждой руке и дайте им попробовать пищу с обеих сторон. Выведите животное из лабиринта сразу после поедания гранул с двух сторон или после пяти минут нахождения в лабиринте. Наконец, после каждого сеанса привыкания очищайте полы лабиринта с 70% этанолом и убедитесь, что этанол испарился, прежде чем помещать следующее животное в лабиринт.
На шестой день приведите животных в комнату для эксперимента по крайней мере за час до начала эксперимента. Запустите программу и установите номер пробной версии равным 14, из которых первые четыре испытания будут принудительно выбраны, а остальные будут пробными версиями выбора. Перед началом каждого испытания поместите четыре дробинки в руку ворот, которая должна быть подведена как рука с высокой наградой, HRA, и две дробинки в другую руку, которая является рукой с низкой наградой, LRA.
Для тренировки с принудительным выбором перед каждой попыткой псевдослучайным образом блокируйте одну руку, чтобы животное было вынуждено выбрать другую руку. Поместите животное в стартовый ящик. Через пять-семь секунд одновременно откройте стартовые ворота и нажмите «Пуск» в окне интерфейса программы.
Соберите животное сразу после поедания гранул или после пяти минут нахождения в лабиринте и оставьте животное в домашней клетке на две минуты. Перед каждым испытанием закрывайте дверь B в руке, которая выбрана программным обеспечением в качестве HRA. Оставьте дверь А открытой в противоположной руке, LRA.
Затем поместите животное в стартовый ящик. Через пять-семь секунд одновременно откройте стартовые ворота и нажмите «Старт». Позвольте животному свободно выбирать любую руку.
Если животное выбрало HRA, откройте дверцу А, впустите животное в камеру, закройте дверь А и немедленно откройте дверь В, чтобы дать животному доступ к выбранному корму. Если животное выбирает LRA, откройте дверь B, чтобы дать животному доступ к колодцу с едой. Далее уберите животное после того, как оно хорошо съест весь корм в выбранном корме и оставьте его в домашней клетке на две минуты.
Пройдите 10 испытаний выбора для каждого животного и запишите выбор животного, HRA или LRA в каждом испытании. Рассчитайте процент High Reward Choice, HRC, для всех попыток выбора после каждой тренировки. Наконец, после того, как каждое животное достигнет 80% HRC в обучении различению, завершите обучение задержке, открыв дверь B после пятисекундной задержки, как только животное выберет HRA.
Проводите 10 испытаний в день для каждого животного. Результаты показали, что наблюдалось снижение как низкочастотных, так и высоких частот в ACC от начала и до конца стимула. Сравнивая время нахождения вне камеры с временем нахождения в камере, спектральный анализ показал отсутствие изменений колебательной активности в АЦЦ
.Кроме того, активность в диапазоне средних и высоких частот в ОФК увеличивалась после начала действия стимула. Существенных изменений во временных окнах предварительной камеры и камеры при их сравнении не наблюдалось. При попытке выполнить эту процедуру важно устранить любой источник беспокойства, так как он может повлиять на решение животного и ухудшить надежность результата.
Просмотрите полный транскрипт и получите доступ к тысячам научных видео
Обзор
В этом исследовании предлагается протокол для обучения взрослых самцов крыс в оперативной парадигме принятия решений для исследования анализа затрат и выгод в процессе принятия решений. Основное внимание уделяется тому, как мозг взвешивает вознаграждение и время ожидания, подчеркивая поведенческую и когнитивную нейронаучную информацию.
Ключевые компоненты исследования
Область науки
- Когнитивная нейронаука
- Поведенческая психология
Предпосылки
- Оценка процессов принятия решений у крыс.
- Приоритет высоких вознаграждений по сравнению со временем ожидания.
- Влияние окружающей среды на процесс принятия решений.
Цель исследования
- Понимание когнитивных процессов, лежащих в основе принятия решений.
- Оценка влияния различных структур вознаграждения на выбор.
- Разработка надежного протокола для поведенческого анализа у грызунов.
Используемые методы
- Задачи на основе оперативного принятия решений проводились с использованием Т-лабиринта.
- Взрослых самцов крыс обучали после ограничения доступа к пище.
- Животные прошли адаптационную фазу перед началом официальных испытаний.
- Ключевые шаги включали работу с животными, исследование лабиринта и серию пробных выборов.
Основные результаты
- Процедуры показали изменения в частотных характеристиках в передней цингулярной коре (ACC).
- Никаких значительных изменений в колебательной активности в различных временных окнах не наблюдалось.
- Результаты поведения подчеркивали предпочтение животными более высоких вознаграждений с зафиксированными образцами выбора.
Выводы
- Протокол позволяет систематическое исследование процессов принятия решений у грызунов.
- Результаты предоставляют информацию о нейронных коррелятах принятия решений.
- Это исследование помогает понять нейронные механизмы, участвующие в когнитивных оценках.
Часто задаваемые вопросы
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.
