Задача на мелкую моторику по изучению кинематики суставов в доклинической модели нейродегенеративного заболевания
13 июня 2025 г.
В текущем исследовании описывается тест на мелкую моторику для изучения двигательного дефицита на моделях грызунов, включая крысу TgF344-AD, с использованием машинного обучения.
Наши исследования сосредоточены на мелкой моторике в моделях нейродегенерации. В частности, мы стремимся использовать нашу новую задачу как новый биомаркер моторной дисфункции. Алгоритмы машинного обучения обладают продвинутыми системными нейронауками, которые обеспечивают беспристрастный и автоматический способ анализа кластерных движений животных на поведение, которое обычно невозможно расшифровать человеческим глазом.
Сочетая методы отслеживания частей тела и компьютерной кластеризации, мы можем надёжно обнаруживать, классифицировать и предсказывать переходы между движениями животных в нашей новой задаче мелкой моторики. Чтобы начать 10-дневную фазу формирования, сначала включите инфракрасный свет, камеру и компьютер. Перенесите клетки с крысами в тестовую комнату и дайте им привыкнуть на пять минут.
Используя тренировочную чашу, поставьте от одной до пяти гранул вдоль разложения, полностью размещая её внутри инструмента в первый день. Проведите 10-минутные тренировки с каждым животным. В последующие дни размещайте гранулы в конце миски, ближе всего к грызуну, и постепенно отдаляйте их, чтобы стимулировать их приближаться.
Когда грызуны берут гранулы с края натяжения, пусть даже только ртом, введите презентацию гранул с помощью пинцета, чтобы улучшить поведение при выхаживании. Награждайте грызуна сразу за прикосновение к пинцету. Затем держите пинцет чуть дальше, чтобы побудить грызуна потянуться дальше.
Для девятидневного этапа тестирования разместите крыс в комнате для привыкания на один час. Нанесите зубной воск на платформу, чтобы закрепить её, затем разместите первую чашу, убедившись, что передняя часть заровнена и центрирована с отверстием аппарата. Назовите видеофайл и Spin View с номером идентификации крысы, датой записи и временем записи.
Переложите крысу в аппарат. Закройте крышку и положите сверху белый картон, чтобы отражать свет. Проверьте угол камеры, чтобы убедиться, что сцена запечатлена, и отрегулируйте чашу, если она не по центру.
Налейте заданное количество гранул в чашу и нажмите Начать запись. Оставайтесь в комнате, чтобы наблюдать за крысой, вести поведенческие заметки и пополнять таблетки по мере необходимости. Для Plain bowl убедитесь, что гранулы видны и доступны над краем чаши.
Для чаши Less убедитесь, что гранулы не сложены и остаются свободно рассеянными. Для чаши Плинко проверьте, правильно ли распределены гранулы между препятствиями. Верните крысу в её домашнюю клетку и обеспечьте отведённую пищу.
Протрите камеру дезинфицирующим средством между животными. В конце дня опрыскайте всю камеру этанолом для дезинфекции. Во время базовых испытаний крысы показали увеличение общего расстояния по мере того, как конструкция чаши становилась всё более сложной.
При лечении гармалином общее количество достижений сократилось во всех типах чашек по сравнению с исходным, что указывает на нарушенную моторную функцию. На базовом уровне общее количество дохвата увеличивалось с трудностью подачи мячей, что демонстрирует поведенческую устойчивость несмотря на сложность задачи. С чашей Плинко количество неудач увеличилось.
Гармалин нарушал типичную работу на выезде. До лечения гармалином отказы увеличивались с сложностью задач при базовом уровне, но оставались стабильными при хармалине. Гармалин значительно снизил скорость освоения задачи и скорость достижения всех типов мисок.
Анализ достижений с помощью машинного обучения выявил уникальные позы и стратегию задач между базовыми и гармалиновыми условиями и внутри каждого типа чаши. Чёткие доходящие слоги использовались крысами внутри каждого типа чаши и в различных условиях чаши. Трансгенные крысы TgF344-AD имели меньший общий охват по сравнению с соответствующими крысами дикого типа.
Крысы дикого типа показали увеличенный общий охват благодаря сложности чаш. Хотя тип производительности различался внутри каждой группы, у крыс TgF344-AD были значительно снижены показатели успеха. По мере того как чаши становились всё более сложными, количество отказов увеличивалось в обоих генотипах.
Поведение может создавать много шума. В частности, с нашей задачей, где гранулы можно сбрасывать с платформы. Мы решаем эту проблему с помощью keypoint-MoSeq.
Наш протокол совершенствует предыдущие исследовательские парадигмы поведения, которые не допускают самонарушающие особенности движения.
Просмотрите полный транскрипт и получите доступ к тысячам научных видео
Обзор
В данном исследовании представлен тест на мелкую моторику, предназначенный для оценки двигательного дефицита на моделях грызунов, в частности на крысах линии TgF344-AD, с использованием методов машинного обучения.
Основные компоненты исследования
Область науки
- Нейронаука
- Поведенческий анализ
- Машинное обучение
Теоретическая часть
- Изучение мелкой моторики в моделях нейродегенерации.
- Разработка нового биомаркера двигательной дисфункции.
- Достижения в области машинного обучения для анализа движений животных.
- Важность объективного анализа в поведенческих исследованиях.
Цель исследования
- Разработать надежный тест для оценки двигательного дефицита.
- Использовать машинное обучение для классификации поведения.
- Углубить понимание механизмов двигательной дисфункции на моделях грызунов.
Используемые методы
- Сочетание методов отслеживания частей тела и компьютерной кластеризации.
- Детекция и классификация движений животных.
- Проведение 10-дневного этапа формирования навыков для акклиматизации.
- Использование инфракрасного освещения и камеры для наблюдения.
Основные результаты
- Надежное обнаружение переходов между различными видами движений животных.
- Успешная классификация задач на мелкую моторику у грызунов.
- Продемонстрированный потенциал машинного обучения в поведенческом анализе.
- Разработка нового подхода к изучению двигательных нарушений.
Выводы
- Тест на мелкую моторику эффективен для оценки двигательного дефицита.
- Машинное обучение предоставляет мощный инструмент для анализа поведения.
- Данный подход может способствовать лучшему пониманию нейродегенеративных заболеваний.
Часто задаваемые вопросы
Практическая значимость для промышленности
Количественная оценка нарушений мелкой моторики в доклинических моделях нейродегенеративных заболеваний восполняет критический пробел в валидации мишеней на ранних этапах и снижении механистических рисков при изучении болезни Альцгеймера и родственных расстройств. Интеграция кинематического анализа на основе машинного обучения позволяет осуществлять объективное и воспроизводимое измерение моторных фенотипов, что повышает прогностическую достоверность трансляционных исследований. Данный подход оптимизирует процесс принятия решений по портфелю разработок, предоставляя чувствительные и масштабируемые конечные точки для изучения прогрессирования заболевания и эффективности терапевтического вмешательства.
Стратегическое применение в исследованиях и разработках биофармацевтики
Первичный поиск и валидация мишени
- Обеспечивает объективный анализ двигательных фенотипов, связанных с нейродегенеративной патологией.
- Поддерживает функциональную валидацию мишеней путем количественной оценки поведенческого дефицита, имеющего значение для заболевания.
- Способствует снижению механистических рисков за счет автоматизированного выявления незначительных двигательных нарушений.
- Предоставляет воспроизводимые конечные точки для ранней сортировки портфеля препаратов.
Скрининг и разработка анализа
- Позволяет создать валидированные поведенческие тесты для последующего скрининга соединений на моделях грызунов.
- Обеспечивает получение стандартизированных количественных данных для сопоставимости результатов между различными исследованиями.
- Обеспечивает воспроизводимую оценку влияния вмешательств на моторную функцию.
- Поддерживает масштабируемое развертывание тестов с использованием инструментов машинного обучения с открытым исходным кодом.
Трансляционные и доклинические исследования
- Приводит доклинические конечные точки в соответствие с релевантными для человека моторными и когнитивными биомаркерами.
- Обеспечивает лонгитюдное отслеживание прогрессирования заболевания и терапевтического ответа.
- Поддерживает принятие решений о переходе на следующие этапы с учетом рисков на основе чувствительных показателей поведенческого анализа.
- Обеспечивает преемственность этапов от поиска до доклинической валидации в рамках разработки препаратов для лечения нейродегенерации.
Интеграция в конвейер и рабочий процесс
Данная кинематическая моторная задача интегрируется в континуум от фундаментальных открытий до доклинических исследований, обеспечивая переход от изучения механизмов к разработке трансляционных биомаркеров в исследованиях нейродегенеративных заболеваний.
- Поисковая биология: Обеспечивает проверку гипотез и уточнение путей передачи сигналов путем количественной оценки двигательного дефицита в моделях заболеваний.
- Скрининг: Предоставляет готовые к анализу, воспроизводимые поведенческие конечные точки для оценки соединений.
- Аналитика: Обеспечивает количественные показатели, полученные с помощью машинного обучения, для надежного статистического сравнения различных условий.
- Трансляционные исследования: Сопоставляет доклинические оценки двигательных функций с новыми биомаркерами человека для раннего выявления заболеваний.
- Корпоративное повторное использование: Предлагает масштабируемую платформу с открытым исходным кодом, адаптируемую для различных моделей нейродегенерации и исследовательских центров.
Операционное и корпоративное воздействие
- Научная ценность: повышает прогностическую достоверность и снижает механистическую неопределенность в исследованиях нейродегенерации.
- Операционная ценность: стандартизирует поведенческое фенотипирование и повышает воспроизводимость результатов в различных исследованиях.
- Стратегическая ценность: служит основой для принятия решений о продолжении или прекращении разработки (go/no-go) и оптимизирует распределение ресурсов на ранних этапах разработки.
- Влияние на портфель: позволяет проводить приоритезацию терапевтических кандидатов, направленных на коррекцию двигательных нарушений, с учетом рисков.
Особенности реализации
- Требуется опыт в области поведенческой нейробиологии и аналитики машинного обучения.
- Необходима инфраструктура для видеозахвата и вычислительные ресурсы для обработки данных.
- Требуется межкомандная стандартизация протоколов оценки и анализа.
- Метод может быть адаптирован к различным моделям нейродегенерации у грызунов при оптимизации протокола.
- Потенциальные ограничения включают поведенческую вариабельность и чувствительность к условиям окружающей среды, что нивелируется автоматизированным анализом.
