Dieses Manuskript beschreibt eine halbautomatische Aufgabe, die Supination in Ratten quantifiziert. Ratten erreichen, erfassen und eine sphärische Manipulandum supinieren. Die Ratte ist mit einem Pellet belohnt, übersteigt die Umdrehung Winkel ein Kriterium, die vom Benutzer festgelegt. Diese Aufgabe erhöht den Durchsatz, Empfindlichkeit gegenüber Verletzungen und Objektivität im Vergleich zu traditionellen Aufgaben.
Aufgaben, die Geschicklichkeit in Tiermodellen genau zu messen sind entscheidend für die Handfunktion zu verstehen. Aktuelle Ratte Verhaltens Aufgaben, die vor allem Geschicklichkeit Messen verwenden video-Analyse von erreichen oder Essen Manipulation. Während diese Aufgaben einfach sind zu implementieren und sind robust in Krankheitsmodellen, sind sie subjektiv und aufwändig für den Experimentator. Traditionelle Aufgaben automatisieren oder erstellen neue automatisierte Aufgaben kann die Aufgaben effizienter, objektiven und quantitativen machen. Da Ratten weniger sind betroffen als Primaten, zentrale nervöse System (CNS) Verletzungen mehr subtile Defizite in Geschicklichkeit, aber produziert, Supination ist sehr geschickt bei Nagetieren und entscheidend zur hand Funktion bei Primaten. Daher haben wir eine halbautomatische Aufgabe, die Vordergliedmaße Supination bei Ratten Maßnahmen entwickelt. Ratten werden ausgebildet, um zu erreichen und fassen ein-Knopf-förmigen Manipulandum und drehen Sie die Manipulandum in Supination um eine Belohnung zu erhalten. Ratten können die Fähigkeit innerhalb 20 ± 5 Tage erwerben. Während der ersten Hälfte des Trainings stark überwacht wird, erfolgt ein Großteil der Ausbildung ohne direkte Aufsicht. Die Aufgabe zuverlässig und reproduzierbar erfasst subtile Defizite nach Verletzung und zeigt funktionelle Erholung, die klinischen Genesung Kurven genau widerspiegelt. Analyse der Daten erfolgt durch spezialisierte Software über eine grafische Benutzeroberfläche, die intuitiv sein soll. Wir bieten auch Lösungen für gemeinsame Probleme während des Trainings und zeigen, dass kleinere Korrekturen an Verhalten schon früh in der Ausbildung zuverlässige Erwerb von Supination produzieren. So bietet die Regler Supination Aufgabe effizient und quantitative Auswertung einer kritischen Bewegung für Geschicklichkeit bei Ratten.
Ein Verlust der Geschicklichkeit nach Nervensystem Verletzung oder Erkrankung deutlich Unabhängigkeit und Lebensqualität der betroffenen Personen 1,2,3,4 vermindert. Geschicklichkeit ist ein wichtiges Ergebnis Maßnahme für das Verständnis der Wissenschaft der neuronalen Reparatur und Sanierung als auch die Grundlagen der neuronalen Kontrolle der Bewegung und motorischen Lernens. Traditionell wurden manuelle Aufgaben wie einzelne Pellet erreichen, Nudeln Manipulation und Irvine, Beatties und Bresnahan (IBB) Vordergliedmaße Skala zur Geschicklichkeit bei Tieren, insbesondere Nagetiere 5, 6,7zu bewerten. Diese Aufgaben haben aufgrund ihrer minimalen Aufgabe Erwerb Zeit populär geworden. Sie sind jedoch qualitativer Art, mühsam für den Experimentator, und manchmal, unempfindlich gegen Funktionsbeeinträchtigung nach Verletzung mit subtilen Defizite 5,7,8,9. Diese Einschränkungen des traditionellen Aufgaben haben die Entwicklung von mehr quantitative Maßnahmen der motorischen Funktion bei Tieren, insbesondere angespornt Vorderbein zu erreichen.
Es gibt mehrere Vorteile zur Automatisierung von Aufgaben, nämlich Objektivität, erhöhten Durchsatz und verminderte Analysezeit. Neue automatisierte Aufgaben bieten ein empfindlicher Maß für die Bewertung der Geschicklichkeit nach Verletzung als konventionelle Aufgaben 8,10. Darüber hinaus können sie für adaptive Training und Tests, die die Ausbildung Schneider und Schwierigkeit eines Tieres Leistung testen. Zu guter Letzt automatisierte Aufgaben generieren große Mengen an Daten, die zwei Vorteile. Erstens erhöht eine Erhöhung in Daten innerhalb einer Studie und die Anzahl der Versuche die statistische Aussagekraft einer Studie. Zweitens gibt es Neurowissenschaftler ein größeres Datensatzes aus dem motorischen Lernens, Ausbildung und Vergütung robuster durch Analyse der kinetischen und kinematische Informationen 11zu studieren.
Mehrere Gruppen haben versucht, die traditionellen Aufgaben zu automatisieren. High-Speed-Kameras können verwendet werden, um kinematische Daten von Aufgaben wie das einzelne Pellet erreichen Aufgabe 12zu sammeln. Alaverdashvili und Wishaw habe zur Hochgeschwindigkeitskameras erreichen Bewegungen erfassen und analysieren Sie Ziffer Bewegungen mit Frame-by-Frame-Bewegung Messsoftware Peak Motus 13. Diese Software identifiziert sich nicht mit Computervision Ziffern, jedoch erfordert den Experimentator, bewegliche Punkten durch Cursor zu digitalisieren. Darüber hinaus wurden einige Aufgaben in Verbindung mit Feeder und Käfige zur Ausbildung Prozess 14,15,16zu automatisieren.
Andere Gruppen haben Kraftsensoren sowie high-Speed Kameras verwendet, um räumliche Anpassungen zu bewerten und Kraft in qualifizierten Vordergliedmaße erreichen mit Nudeln Manipulation, während andere Aufgaben erfassen komplexer Bewegungen 17entworfen haben. Eine dieser Aufgaben ist eine Reichweite und ziehen Aufgabe, die eine drei Freiheitsgrad Roboter Gerät nutzt, um planar und rotatorische Bewegung der Ratte Vordergliedmaße Bewegungen 18zu erfassen. Dies hat Vorteile in der Lage, die Kinetik der Bewegungen, aber mit einer Erhöhung der Komplexität und Kosten zu messen.
Hier zeigen wir eine halbautomatische Vordergliedmaße Aufgabe, die Supination in Ratten 8misst. Vordergliedmaße Supination ist die Drehrichtung der Pfote von Palm zu Palm. Supination ist eine ausgezeichnete Markierung des kortikospinalen Trakts Funktion und eine klinisch relevante Bewegung beim Menschen, die für die täglichen Aktivitäten 8,19,20Leben benötigt. Darüber hinaus ist die Supination sehr anfällig für Verletzungen und Inaktivierung, vor allem im Vergleich zu einzelnen Pellet 8zu erreichen. Die Supination Aufgabe entwickelt in einer Zusammenarbeit zwischen Burke Medical Research Institute und der University of Texas in Dallas, Maßnahmen Drehbewegung in der horizontalen Ebene 8,10. Ratten werden in eine Verhaltens-Box (Abbildung 1A) und sind darauf trainiert, drei Bewegungen (Abbildung 1 b): erreichen durch eine rechteckige Öffnung; erfassen Sie eine sphärische Manipulandum; auf einen bestimmten Winkel supinieren.
Die Aufgabe der Verhalten wird durch PC-Software (Abbildung 1) gesteuert. Die controlling-Software sendet Anweisungen an einen Mikrocontroller, der Auto-Positionierer, optische Encoder, Lautsprecher und Feeder verbunden ist. Mikrocontrollers und dessen Peripherie Verbindungen werden als die Mikrocontroller-Box bezeichnet. Information fließt von optischen Encoder an den Mikrocontroller, dann den Computer, und dann wieder an den Mikrocontroller. Die controlling-Software an den Mikrocontroller signalisiert hat, dass die Studie ein Erfolg war, löst der Mikrocontroller den Einzug um einen Pellet zu verzichten. Zu Beginn jeder Sitzung Relais die Steuersoftware Stufeninformationen an den Mikrocontroller, der Auto-Positionierer, positionieren Sie den Knopf auf der Bühne definierten Abstand von der Blendenöffnung leitet. Der Auto-Positionierer kann auch manuell bedient werden, mit Hilfe der Pfeiltasten befindet sich auf der Auto-Positionierer. Der optische Encoder zeichnet Daten auf 100Hz und Maßnahmen Veränderungen in Winkel. Alle Daten werden im Binärformat gespeichert.
Der Experimentator verwendet sequentielle Ausbildungsschritte innerhalb der Software, um die Ratte aus Gewöhnung an supinating mit einer vorbestimmten Winkel und Erfolg-Rate zu trainieren. Bei Gewöhnung wird der Knopf Manipulandum innerhalb des Blende-Fensters ohne jede Gegengewicht gelegt. Nach einer Woche hoch betreuten Training die Ratte ordnet den Regler mit einer Belohnung und beginnt selbständig Drehknopf. Sobald die Ratte in der Lage, selbständig zu machen ist, der Knopf zurückgezogen auf 1,25 cm 0,25 cm-Schritten, bis die Ratte unabhängig bei 1,25 cm. Gegengewicht abbiegen kann ist dann in 1 g-Schritten von 3 g 6 g. Automated Training Phasen Zug das Tier, um den Knopf zu supinieren hinzugefügt bei 6 g bis zu 75 Grad. Diese Phase der Ausbildung ist weitgehend unbeaufsichtigt; Wenn Ratten mit richtigen Form (siehe unten) die Aufgabe annehmen, weiterhin sie richtig supinieren. Ausbildung ist abgeschlossen, wenn Ratten 75 Grad eine Erfolgsquote von 75 % 8(hit-Rate supinieren). Hier beschreiben wir eine typische Trainingsprotokoll und Lösungen für gängige Probleme, die wir erlebt haben. Wir demonstrieren das Fortschreiten der repräsentative erfolgreiche und erfolglose Ratten durch die Trainingsprotokoll und zeigen, dass die Aufgabe geändert werden kann, um Funktionsstörungen mit subtilen oder mehr schwere Defizite zeigen.
Die Regler Supination Aufgabe wertet Vordergliedmaße Supination bei Ratten mit quantitativen und semi-automatischen Methoden. Um diese Grenzwerte zu erreichen, hat viele der Parameter für die Aufgabe, einschließlich Regler Ausrichtung, Manipulandum Design und Ausbildung Kriterien entwickelt über mehrere Jahre unterstrichen. Für Regler Ausrichtung Wir experimentierten mit drei verschiedenen Ausrichtungen des Reglers in Bezug auf die Blende: linke Seite des Knopfes an der linken Seite der Blende ausgerichtet, der Knopf zentriert in Blende und der rechten Seite des Knopfes an der rechten Seite des ausgerichtet die eine Perture. Störungen durch die linke Pfote einigten wir uns auf der rechten Seite den Knopf an der rechten Seite der Blende, als dieser produzierten Ratten, die in kürzester Zeit ausgebildet wurden und, die mit minimalen Kompensationsmechanismen, insbesondere supiniert, ausgerichtet wird.
Als für Manipulandum Design verändert wir mehrere Design-Merkmale zur Maximierung der Drehung mit dem Vorderbein und Einsatz des Körpers zu minimieren. Darüber hinaus skalieren wir die Schwierigkeit der Aufgabe auf die Schwere des prognostizierten Defizits. Nach Pyramidotomy Supination ist die Bewegung, die am stärksten betroffen ist, aber die Beeinträchtigung ist noch relativ subtil. So trainierten wir die Ratten, die eine höhere Grundlinie Kriterium (75°) um sicherzustellen, dass große Defizite beobachtet wurden nach einer Verletzung. Kortikale Läsionen, die sind mehr beeinträchtigen, reichte 60-Grad-Schwelle bei 7,5 g zu einem erheblichen Defizit nach Verletzung zu zeigen. Zusätzliche Parameter, die durch einen Versuch und Irrtum Ansatz optimiert wurden gehören Maschenweite, Knopf Abstand zwischen Blende und Zeitfenster für eine erfolgreiche Studie zu erreichen.
Es gibt einige kritische Punkte im gesamten Trainingsprotokoll, die sorgfältige Überwachung erfordern. Beim training zum Ausgangswert hat die adaptive Schnittstellenüberwachung Methode erfolgreich zur Ratten bis 75° 10trainieren. Jedoch kann Ratten Plateau in Spitze weniger als 75 ° Winkel; die Leistung bleibt gleich nach 4-5 Sitzungen. Um die Leistung zu verbessern, kann eine statische Schwelle eingesetzt werden. Ein statische Schwellenwert bezieht sich auf die Schwelle bleiben ab einem Set, welches unabhängig von Ratte Leistung, im Gegensatz zu einer adaptiven Schwelle, die basierend auf den letzten Leistung ändert. Wenn die Ratte im adaptiven Training Hochebenen, sollten der Experimentator auf eine statische Schwellenwert ändern. Statische Ausbildung Stufen reichen von 20 bis 70 Grad in 10° Schritten. (Bühne K28 – K33). Wählen Sie die statische Bühne basierend auf die Ratte durchschnittliche Spitze Winkel in den vorangegangenen 2 Sitzungen. Zum Beispiel, wenn die Ratte 45° durchschnittlich ist, wählen Sie die statische Phase für 50 Grad (K31). Alle statischen Phasen einstellen “Init. Thresh.”bei 5 ° c. Während des Trainings, wenn die Ratte Motivation verliert, manuell füttern Sie die Ratte wenn es nahe, aber nicht über die Schwelle supiniert.
Darüber hinaus während der Basisbewertung zurückbilden ungefähr 5 % der Ratten 5-10 ° in ihren Supination Winkel und 5-10 % Erfolgsrate zwischen den Sitzungen. Wenn dies geschieht, und die Ratte nicht den durchschnittlichen Winkel 75° nach 3-4 Sitzungen wiederhergestellt, verringern Sie die statische Bühne innerhalb von 10 Grad die Ratte in den aktuellen durchschnittlichen Winkel vor der Rückkehr in Schritt 3.5. Es ist wichtig, keine Ratte den adaptiven Stufen einzuführen, sobald es auf statische Ausbildungsschritte gelegt wurde.
Es gibt einige Einschränkungen für die Aufgabe. Falscher Griff Position gefunden wurde, kann es schwierig sein, greifen Verhaltensänderung (Abbildung 2). Frühzeitige Erkennung und Korrektur ist so wichtig. Um eine Ratte in den Griff zu korrigieren, kann die Blende durch Verengung der Größe der Öffnung in die horizontale bzw. vertikale Richtung verändert werden; in der Regel kleben wir einen Objektträger an den Rand der Öffnung, die Anpassung benötigt. Für die meisten Ratten verbessert dies ihrer Griff-Form, weil es sie zwingt, die Manipulandum in einer bestimmten Weise zu erfassen. Dies wiederum verbessert ihre Fähigkeit, richtig supinieren.
Neben dieser Herausforderung können Ratten Kompensationsmechanismen zu supinieren entwickeln. Dazu gehört die Verwendung des Kopfes um die Vordergliedmaße Supination zu unterstützen; eine Senkung der Ellbogen und Schultergelenk zu den Knopf drehen; verwenden die linke Pfote um zu helfen, drehen Sie den Regler oder die reichende Pfote nach unten drücken. Alle diese Verhaltensweisen können verwendet werden, um den Vorgang erfolgreich abzuschließen. Wie bereits erwähnt, können Verhaltensweisen in Bezug auf die Reichweite durch die Manipulation der Blende korrigiert werden. Kompensationsmechanismen außerhalb der Reichweite erfordern jedoch aktiven Beteiligung durch den Experimentator nicht kompensatorische Verhalten zu belohnen. Nach einer Verletzung haben wir beobachtet, Ratten unter mehreren Studien die Pfote vor supinating an der richtigen Stelle zu platzieren. Obwohl wir nicht analysiert haben, welche Komponenten der Aufgabe zum Verlust der Supination beitragen könnten, diese könnten gehören der Verlust von präzise Griff und beeinträchtigt Kraft Modulation, unter den vielen Möglichkeiten.
Die halbautomatische Supination Aufgabe nimmt, im Durchschnitt 20 ± 5 Tage Ratten Baseline, trainieren und 25 % der Tiere sind nicht in der Lage auf die Aufgabe ausgebildet werden. Die Trainingszeit trägt die Tatsache, dass wir haben natürlich Recht-Präferenz Ratten nicht ausgewählt, sondern stattdessen, alle Tiere zwingen, die richtigen Pfoten zu verwenden wie in den meisten reichende Assays üblich. Wir haben nicht versucht, mit Links-Präferenz Ratten, aber es wäre eine interessante explorativen Studie zuerst Pfote Präferenz zu identifizieren und dann mit dem Zug der dominante Pfote. Um dies zu berücksichtigen, müssten wir die Ausrichtung der Türen zu drehen, so dass die Blende rückgängig gemacht wird; Dies kann problemlos erfolgen.
Verglichen mit traditionellen Aufgaben wie die IBB oder einzelne Pellet erreichen, misst die Supination Aufgabe quantitativ und Objektiv Vorderbein zu erreichen. Es zeigt Sensibilität für schwere Verletzungen (kortikale Läsion) und subtile Verletzungen (Pyramidotomy), und das Training Verfahren geändert werden kann, abhängig von der Schwere der Verletzung-Modells. Weil es semi-automatisiert ist, kann die Aufgabe den Experimentator, mehrere Ratten gleichzeitig, je nach Trainingsphase zu trainieren. Dies verbessert die Produktivität und die Ratte Durchsatz des Experimentators. Die Aufgabe ist zuverlässig und reproduzierbar zwischen Ratten. Wenn Sie eine Anleitung zur Fehlerbehebung (Abbildung 2) für die Experimentatoren zu beziehen bei dem Trainingsprotokoll erstellen, haben wir mehrere falsche Verhaltensweisen sowie Lösungen zur Problembehebung standardisiert. Zu guter Letzt die Aufgabe bietet eine intuitive Möglichkeit, große Datenmengen zu analysieren und gibt dem Experimentator die Möglichkeit, tiefer in die Kinetik der Supination eintauchen.
In der Zukunft verwenden die halbautomatische Supination Aufgabe als Plattform wir, um Art, Dosis und Zeitpunkt der Rehabilitation zu bewerten. Unser Labor ist die Wirkung der Stimulation auf funktionelle Verbesserung nach Verletzung interessiert. Darüber hinaus sind wir interessiert wie Therapien die neuronale anregen zu reparieren oder zu verbessern neuronale Leitung und Kommunikation Rehabilitation beeinflussen kann. Wir haben auch Interesse an der Änderung der Aufgabe mit Elektrophysiologie kompatibel, so dass wir motorischen Lernens zu studieren; Ratten mit KopfKappen routinemäßig die Aufgabe ausführen, und das Hinzufügen eines Kommutators für Aufnahme oder Stimulation wäre einfach zu tun. Die Aufgabe, wie beschrieben, ist für Ratten, aber es gibt auch Labors experimentieren mit Mäuse für die Aufgabe. Im Allgemeinen kann diese Aufgabe für die Bewertung der Vordergliedmaße Funktion bei Nagern in einer Vielzahl von Verletzungen Modellen und Krankheitszustände und im Gegenzug für die Bewertung der rehabilitativer Strategien verwendet werden. Nach vorne verschieben, werden wir weiterhin verbessern die Aufgabe, mit Raffinessen, falsche Verhaltensweisen zu verringern und Aufgabe Erfassungsrate und Trainingszeit zu verbessern zu helfen.
The authors have nothing to disclose.
Diese Forschung wurde vom NIH-NINDS R03 NS091737 finanziert.
Base Cage – Rat Model | Vulintus | MotoTrak Rat System | N/A |
Controller | Vulintus | MotoTrak Rat System | N/A |
Behavior Module | Vulintus | MotoTrak Rat System | Supination Task, Methacrylate Dual Stop Knobs |
Pellet Dispenser – 45mg | Vulintus | MotoTrak Rat System | N/A |
Autopositioner | Vulintus | MotoTrak Rat System | N/A |
45 mg, Chocolate Flavor, 50,000/Box | Bio-Serv | F0299 | N/A |
HP Z230 Tower WorkStation | HP | N/A | Intel Xeon CPU E3-1225 v3 @ 3.20 GHz, 16GB RAM, 1TB HDD. Min Requirements: 8GB RAM, Multi-Core Processor |
Dexterity | Burke Medical Research Institute | Matlab software for data analysis | |
Enviropak | WF Fisher and Son | N/A | N/A |