Автоматизированный метод косоглазия для синхронизации поведения и динамики мозга в исследованиях боли у мышей
1 ноября 2024 г.
Этот протокол обеспечивает метод автоматического отслеживания косоглазия у грызунов с течением времени способом, совместимым с привязкой времени к нейрофизиологическим измерениям. Ожидается, что этот протокол будет полезен исследователям, изучающим механизмы болевых расстройств, таких как мигрень.
Наша лаборатория исследует электрические сети, лежащие в основе сложных расстройств мозга, уделяя особое внимание тому, как активность мозга координируется во время различных состояний. Вот почему мы разработали этот подход к анализу для автоматизации данных косоглазия, который лучше облегчает перинейрофизиологические записи поведения косоглазия, связанного с мигренью. В рамках исследований мигрени начинает открываться новая область исследований, поскольку модели мигрени на грызунах все чаще используются для изучения субстратов нейронных цепей при мигрени и выявления более центральных механизмов, способствующих мигреноподобным состояниям.
Наш протокол устраняет пробел в исследованиях объективной количественной оценки болевых реакций таким образом, чтобы это можно было сочетать с механистическими измерениями, такими как нейрофизиология. Наш метод представляет собой широко доступный способ одновременной количественной оценки спонтанных реакций на боль и лежащей в их основе электрической активности сети мозга с разрешением менее секунды. Основная цель или надежда этой работы заключается в том, что она станет катализатором использования измерения активности мозга в режиме реального времени во время экспериментов с мигренью на животных моделях.
Мы изучаем, как активность электрических сетей мозга изменяется с течением времени во время эпизодов, подобных мигрени. Наши цели состоят в том, чтобы наблюдать, как активность мигрени развивается в мозге с течением времени, а также попытаться разработать маркеры активности мигрени на основе мозга для лучшего тестирования терапевтических средств и моделей грызунов.
Обзор
В данном протоколе представлен метод автоматизированного отслеживания прищура глаз у грызунов в динамике, который совместим с нейрофизиологическими измерениями. Он предназначен для помощи исследователям, изучающим болевые расстройства, такие как мигрень.
Основные компоненты исследования
Область науки
- Нейробиология
- Поведенческий анализ
- Нейрофизиология
Теоретические основы
- Исследует электрические сети, лежащие в основе заболеваний головного мозга.
- Фокусируется на координации мозговой активности при различных состояниях.
- Решает проблему необходимости объективной количественной оценки болевых реакций.
- Использует модели грызунов для изучения механизмов мигрени.
Цель исследования
- Для автоматизации анализа данных о прищуривании с целью улучшения качества нейрофизиологических записей.
- Для количественной оценки спонтанных болевых реакций одновременно с активностью мозга.
- Для обеспечения измерения активности мозга в режиме реального времени в ходе экспериментов по изучению мигрени.
Используемые методы
- Автоматизированное отслеживание прищуривания глаз у грызунов.
- Синхронизация данных о прищуривании с нейрофизиологическими показателями.
- Анализ активности сетей мозга с субсекундным разрешением.
- Интеграция поведенческих и нейрофизиологических данных.
Основные результаты
- Продемонстрирован метод количественной оценки поведения, связанного с прищуриванием.
- Получены новые данные о нейронных контурах, лежащих в основе мигрени.
- Созданы условия для изучения центральных механизмов, способствующих возникновению мигренеподобных состояний.
- Обеспечена возможность одновременного измерения болевых реакций и активности мозга.
Выводы
- Данный протокол предлагает широко доступный метод для исследователей.
- Он восполняет значительный пробел в исследованиях количественной оценки болевого ответа.
- Метод обладает потенциалом для развития исследований мигрени на моделях животных.
Часто задаваемые вопросы
Практическая значимость для промышленности
Количественная оценка спонтанного болевого поведения в режиме реального времени представляет собой серьезную проблему для трансляционной нейробиологии и разработки противоболевых препаратов, особенно для моделей мигрени и головной боли. Данный протокол автоматизированного детектирования прищуривания обеспечивает объективный, синхронизированный по времени сбор поведенческих и нейрофизиологических данных, что напрямую способствует снижению рисков при изучении механизмов и повышению прогностической уверенности в доклинических исследованиях боли. Интеграция поведенческих показателей с активностью мозговых сетей способствует валидации мишеней и обоснованию решений по портфелю терапевтических средств для лечения боли.
Стратегическое применение в биофармацевтических исследованиях и разработках
Ранний поиск и валидация мишеней
- Обеспечивает объективный анализ нейронных путей, связанных с болью, на соответствующих моделях грызунов при патологических состояниях.
- Способствует функциональной валидации мишеней путем установления связи между поведенческими реакциями и механистической нейрофизиологией.
- Повышает прогностическую достоверность для потенциальных мишеней за счет снижения субъективности наблюдателя при оценке боли.
Скрининг и разработка анализа
- Облегчает подготовку валидированных поведенческих тестов для скрининга соединений на моделях мигрени.
- Стандартизирует количественную оценку болевых реакций, повышая воспроизводимость и надежность анализа.
- Позволяет получать количественные данные с временным разрешением, подходящие для рабочих процессов высокопроизводительного скрининга.
Трансляционные и доклинические исследования
- Сопоставляет поведенческие конечные точки с механистическими биомаркерами для обеспечения трансляционной преемственности.
- Обеспечивает продвижение препаратов для лечения боли с учетом рисков путем интеграции поведенческих и нейронных данных.
- Поддерживает разработку маркеров на основе функций мозга для доклинического тестирования эффективности.
Интеграция конвейеров и рабочих процессов
Данный протокол связывает этап предварительного поиска и доклиническую валидацию путем синхронизации поведенческих и нейрофизиологических данных в моделях боли у грызунов.
- Открывательная биология: обеспечивает платформу для проверки гипотез и уточнения сигнальных путей в исследованиях мигрени.
- Скрининг: дает воспроизводимые количественные показатели поведения для оценки соединений.
- Аналитика: позволяет получать данные с высоким разрешением и временной синхронизацией для проведения надежных статистических сравнений.
- Трансляционные исследования: связывают доклинические поведенческие фенотипы с механизмами активности мозга для согласования биомаркеров.
- Корпоративное повторное использование: предлагает масштабируемый, объективный метод, применимый к различным моделям боли и нейроповеденческим моделям.
Операционное и корпоративное воздействие
- Научная ценность: повышает прогностическую достоверность и снижает механистическую неопределенность при валидации мишеней боли.
- Операционная ценность: улучшает стандартизацию, воспроизводимость и масштабируемость поведенческих тестов.
- Стратегическая ценность: способствует принятию более обоснованных решений о продолжении или прекращении разработок (go/no-go) и повышает эффективность использования капитала в пайплайнах терапевтических средств против боли.
- Влияние на портфель: позволяет осуществлять приоритезацию и продвижение программ по лечению боли и мигрени с учетом рисков.
Особенности реализации
- Для оптимального внедрения требуются экспертные знания в области поведенческой нейробиологии и нейрофизиологии.
- Необходим доступ к программному обеспечению DeepLabCut, системам видеозахвата и вычислительной инфраструктуре.
- Для обеспечения воспроизводимости требуется межгрупповая стандартизация протоколов разметки и анализа.
- Метод применим к различным моделям грызунов, однако может потребоваться настройка параметров для разных фенотипов боли.
- Для надежного обучения модели необходимы высококачественное видео и точная разметка кадров.
