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Neuroscience

モルモットの聴覚を評価するための瞳孔測定

Published: January 6, 2023 doi: 10.3791/64581

Summary

単純で非侵襲的な技術である瞳孔測定は、正常な聴覚動物およびさまざまな聴覚病理の動物モデルにおける騒音聴力閾値を決定する方法として提案されています。

Abstract

騒音曝露は感音難聴の主な原因です。騒音性難聴の動物モデルは、難聴の根底にある解剖学的および生理学的病理への機構的洞察を生み出しました。しかし、難聴のあるヒトで観察された行動障害を動物モデルの行動障害に関連付けることは依然として困難です。ここでは、動物と人間の行動データの直接比較を可能にする方法として、瞳孔測定法が提案されています。この方法は、修正された奇妙なパラダイムに基づいています-刺激の繰り返しの提示に被験者を慣れさせ、繰り返される刺激からいくつかのパラメトリックな方法で変化する逸脱した刺激を断続的に提示します。基本的な前提は、繰り返し刺激と逸脱刺激の間の変化が被験者によって検出された場合、それは繰り返し刺激によって誘発されるものよりも大きな瞳孔拡張反応を引き起こすということです。このアプローチは、難聴研究を含む聴覚研究で広く使用されている動物モデルであるモルモットの発声分類タスクを使用して実証されています。ある発声カテゴリーの発声を標準刺激として、第2のカテゴリーの発声を雑音に埋め込まれた奇数刺激として様々な信号対雑音比で提示することにより、奇数眼カテゴリーに応じた瞳孔拡張の大きさが信号対雑音比によって単調に変化することを示す。次に、成長曲線分析を使用して、これらの瞳孔拡張応答の時間経過と統計的有意性を特徴付けることができます。このプロトコルでは、モルモットをセットアップに順応させ、瞳孔測定を実施し、データを評価/分析するための詳細な手順について説明します。この技術は、このプロトコルの正常聴覚モルモットで実証されていますが、この方法は、各被験者内のさまざまな形態の難聴の感覚効果を評価するために使用できます。これらの効果は、同時の電気生理学的測定および事後の解剖学的観察と相関している可能性があります。

Introduction

瞳孔径(PD)はさまざまな要因の影響を受ける可能性があり、時間の経過とともに変化するPDの測定は瞳孔測定として知られています。PDは、虹彩括約筋(狭窄に関与する)および虹彩拡張筋(拡張に関与する)によって制御される。狭窄筋は副交感神経系によって神経支配され、コリン作動性突起を伴うのに対し、虹彩拡張筋はノルアドレナリン作動性およびコリン作動性突起を含む交感神経系によって神経支配される1,2,3PDの変化を誘発する最もよく知られている刺激は、周囲光強度の変化によって生成できる瞳孔の輝度狭窄および拡張応答です2。PDは、焦点距離2の関数としても変化します。しかし、PDが輝度に関連しない変動を示すことは何十年も前から知られています4,5,6,7たとえば、内部の精神状態の変化は、一時的なPDの変化を引き起こす可能性があります。瞳孔は、感情的にチャージされた刺激に反応して拡張するか、覚醒4,5,8,9で増加します。瞳孔拡張は、精神的努力や注意力の増加など、他の認知メカニズムにも関連している可能性があります10,11,12,13。瞳孔サイズの変動と精神状態とのこの関係のために、PDの変化は、統合失調症14,15、不安16,17,18、パーキンソン病19,20、およびアルツハイマー病21などの臨床障害のマーカーとして調査されてきました。、とりわけ。動物では、PDの変化は内部行動状態を追跡し、皮質領域のニューロン活動レベルと相関しています22232425瞳孔径は、マウス26における睡眠状態の信頼できる指標であることも示されている。覚醒および内部状態に関連するこれらのPD変化は、典型的には、数十秒程度の長い時間スケールで起こる。

聴覚研究の分野では、通常の聴覚および聴覚障害のある被験者において、瞳孔測定を使用してリスニング努力と聴覚知覚が評価されています。これらの研究には、典型的には、様々な種類の検出または認識タスクを実行する訓練された研究対象27282930が含まれる。覚醒とPDの間の前述の関係のために、タスクエンゲージメントとリスニング努力の増加は、瞳孔拡張反応の増加と相関していることが示されています30、3132333435したがって、瞳孔測定は、通常の聴覚リスナーにおけるスペクトル劣化した発話を認識するためにリスニング努力の増加が費やされることを実証するために使用されてきた29,36。加齢性難聴27,30,37,38,39,40,41および人工内耳使用者42,43などの聴覚障害のあるリスナーでは、瞳孔反応も音声明瞭度の低下とともに増加しました。しかし、聴覚障害のあるリスナーは、通常の聴覚被験者と比較して、より簡単なリスニング条件でより大きな瞳孔拡張を示しました27、3037383940414243しかし、リスナーが認識タスクを実行することを必要とする実験は、例えば乳児や一部の動物モデルでは、常に可能であるとは限りません。したがって、音響刺激によって引き起こされる非輝度関連の瞳孔応答は、これらの場合の聴覚検出を評価するための実行可能な代替方法である可能性があります44,45。以前の研究では、方向反射の一部として一過性で刺激に関連する瞳孔拡張が示されました46。その後の研究では、フクロウの周波数感度曲線を導き出すための刺激に関連する瞳孔拡張の使用が実証されています47,48。最近、これらの方法は、ヒト乳児における瞳孔拡張応答の感受性を評価するために適応されている48。瞳孔測定は、広範囲の単純(トーン)および複雑な(GP発声)刺激を使用することにより、受動的リスニングモルモット(GP)における聴覚検出および識別閾値を推定するための信頼性の高い非侵襲的アプローチであることが示されている49。これらの刺激関連のPD変化は、典型的には、数秒程度のより速い時間スケールで起こり、刺激タイミングにリンクされている。ここでは、動物モデルにおける様々な種類の聴覚障害の行動影響を研究する方法として、刺激関連PD変化の瞳孔測定が提案されている。特に、GPsで使用するための瞳孔測定プロトコルは、様々なタイプの聴覚病理の十分に確立された動物モデル50、5152、53545556(網羅的なレビューについては参考文献57も参照)が記載されている。

この技術は正常聴覚GPで実証されていますが、これらの方法は、他の動物モデルやさまざまな聴覚病理の動物モデルに簡単に適応できます。重要なことに、瞳孔測定は、EEGなどの他の非侵襲的測定や侵襲的な電気生理学的記録と組み合わせて、起こりうる音の検出と知覚障害の根底にあるメカニズムを研究することができます。最後に、このアプローチは、ヒトモデルと動物モデルの間の幅広い類似性を確立するためにも使用できます。

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Protocol

すべての実験手順については、施設動物管理使用委員会(IACUC)の承認を得て、実験動物の管理と使用に関するNIHガイドラインを遵守してください。アメリカ合衆国では、GPはさらに米国農務省(USDA)の規制の対象となります。このプロトコルのすべての手順は、ピッツバーグ大学IACUCによって承認され、実験動物の世話と使用に関するNIHガイドラインに準拠しています。この実験では、生後4〜10か月の3つの男性の野生型色素性GPを使用し、体重は~600〜1,000 gでした。

1.外科的処置

  1. 覚醒、頭部固定、受動的リスニング色素性GPですべての瞳孔測定実験を実行します。 クリックおよび純音の聴覚脳幹反応(ABR)記録を使用して、実験対象者の正常な聴覚を確認します58
    注:瞳孔測定データの取得自体は非侵襲的ですが、このプロトコルでは、手術中に動物の頭を固定するために侵襲的な頭部インプラント手術が使用されます。代替案はディスカッションセクションに示されています。
  2. まず、すべての実験動物に、イソフルラン麻酔下で頭部固定用のステンレス鋼ヘッドポストを移植します。無菌手術技術を使用して、骨ネジと歯科用アクリル58の組み合わせを使用してヘッドポストを頭蓋骨に固定します。
  3. 全身性および局所鎮痛薬の投与を含む術後ケアを動物に提供する。2週間の回復期間の後、動物を実験セットアップに徐々に順応させます。
    注:外科的処置は、GP58および他の種59,60で以前に公開された方法に基づいており、このプロトコルの焦点ではありません。

2.実験装置への動物の順応

注意: 実験は通常、音響減衰されたチャンバーまたはブースで行われます( 材料の表を参照)。動物をセットアップに慣れさせるのに必要な時間は、被験者ごとに異なります。典型的な順応時間を以下に示します。順応した動物は、最小限の体の動きで頭の固定に耐え、より良い瞳孔径の測定をもたらします。

  1. 2週間の回復期間の後、まず動物を取り扱いと輸送に慣れさせます(2〜3日)。この順応は、ストレスや不安を軽減するために不可欠です。動物を取り扱いに慣れさせるには、動物を輸送容器に長時間入れ(10〜30分)、動物を取り扱い時間を増やす(10〜30分)ようにします。
  2. 次に、動物を囲いの中に10〜45分間置き、動物を実験セットアップ(2〜3日)に順応させます(図1A)。囲いは、実験中の動物の快適さのために小さな姿勢の変化を考慮に入れる必要があります。実験中の動物の快適さのために、小さな姿勢の変化を考慮してください。ただし、瞳孔拡張は運動49に先行することが知られています。したがって、動物の動きを測定し、データ分析でこの動きを説明します(図1C)。
  3. この順応の一環として、動物が頭を固定するかのように、埋め込まれたヘッドポストを手動で処理します。ヘッドポストを長時間保持します(10〜60秒)。
  4. 手動で順応した後、動物の行動に応じて、インプラントホルダーを使用して動物を硬いフレームに頭で固定してみてください。
  5. 動物が頭を固定している間(10〜45日)落ち着いて比較的静止するまで、頭の固定時間(2〜3分)をゆっくりと増やします。
  6. カメラ、IR光源、および白色光源の存在に動物を慣れさせます(1〜2日)。白色光をオンにして、徐々に持続時間を増やします(10分から30分)。
  7. さまざまな音レベル(1〜2日、ステップ2.6と同時)でさまざまな音(純音、クリック、発声など)を再生することにより、動物を音響刺激に慣れさせます。実験刺激への慣れを最小限に抑えるために、このステップの瞳孔測定実験で計画されたものとは異なる音を使用します。

3.瞳孔カメラのキャリブレーション

注意: 瞳孔測定に使用されるカメラは、USB 経由で 瞳孔測定ソフトウェアスイートにビデオを出力します。このビデオから、瞳孔径は、瞳孔測定ソフトウェアスイートによって楕円フィットとユーザーが調整可能なしきい値を使用して抽出されます( 材料の表を参照)。その後、ソフトウェアはデジタル-アナログカードとインターフェースします。カードは、瞳孔の直径に比例するアナログ電圧値を出力します。この電圧値を長さ単位の瞳孔径に戻すには、キャリブレーションが必要です。

  1. 既知の直径の黒いディスクの画像を含む紙を、瞳孔測定中にGPの目が配置されるのと同じ場所に置きます。GPの場合、PDは4mmの範囲です。したがって、3 mm、4 mm、および5 mmのディスクを使用してキャリブレーションを実行してください。
  2. 瞳孔カメラ( 材料表を参照)を実験を行うのと同じ距離(25 cm)に配置します。既知の直径のディスクのシャープに焦点を合わせた画像が得られるまで、カメラの絞りと焦点を調整します。
  3. 瞳孔測定ソフトウェア( 材料の表を参照)で、楕円の輪郭が画像ディスクと密接に一致するようにしきい値を調整し、アナログ出力電圧値とスケーリングを書き留めます。
  4. 3 mm、4 mm、および 5 mm ディスクに対してこの手順を繰り返します。次に、アナログ出力電圧値に対応する実際の直径値(mm単位)を表にします。

4. 瞳孔測定データの取得

  1. すべての実験は、内壁を無響フォームで覆った状態で、減衰ブースまたはチャンバーで実行します。
  2. 自由音場刺激の送達のために、動物が置かれる位置と同じ高さで、音響減衰チャンバーの壁に較正されたスピーカーを取り付けます。
    注意: スピーカーの選択は、研究されている種と計画されている刺激によって異なります。GP発声の場合は、0.5〜3 kHzの発声周波数範囲で比較的フラットな(±3 dB)周波数応答を持つフルレンジドライバースピーカーを使用します(図1A)。
  3. 動物を囲いの中に置き、大きな体の動きができないようにします(図1A)。ステップ2(図1A)の説明に従って、動物の頭を剛性フレームに固定します。
  4. 動物の動きを検出して記録するために、エンクロージャの下に圧電センサーを配置します(図1A)。
  5. エアパフをセットアップするには、テーブルトップに取り付けられたホルダーを使用して、動物の鼻の前に~15cmのところにピペットチップを置きます。シリコンチューブ(直径~3 mm)をピペットチップに接続し、チューブを調整されたエアシリンダに接続します。
  6. シリンダーの空気圧を20〜25psiに保ちます。チューブをピンチバルブに通し、コンピューター制御のリレーを使用してエアパフのタイミングと持続時間を制御します。
  7. ~10cmの距離に配置された赤外線LEDアレイで目を照らします。~2,000 cd/m2 の強度の白色LED照明を使用して、画像化された目を照らし、ベースラインPDを~3.5 mmにします。実験セッション全体にわたって実験チャンバー内の照明条件を一定に維持します。
    注:通常の実験室照明(~500 cd/m2)では、GP瞳孔はかなり拡張しており、それ以上の刺激に関連する拡張を観察することはできません。追加の照明を使用することで、瞳孔は~3.5mmのベースライン直径になり、刺激に関連する拡張を観察するのに十分なダイナミックレンジが可能になります。これにより、セッションとサブジェクト間で一貫したベースラインも確保されます。
  8. 瞳孔取得ソフトウェアを開き、画像化された目から25cmの距離に配置された16mmレンズ(空間分解能0.15°の視野角)と赤外線(IR)フィルターを備えたカメラを使用して、瞳孔のビデオ(90fps)を取得します。目が画像領域の中心にあることを確認します。
  9. カメラの絞りと焦点、および画像化された瞳孔の輪郭に鮮明な焦点が合うまでIRレベルを調整します。
  10. 瞳孔取得ソフトウェアでは、マウスで矩形領域を選択して、瞳孔を含む関心領域を定義します。
  11. 瞳孔取得ソフトウェアのコントロールパネルを使用して、取得したビデオの明るさとコントラストを調整します。スキャン密度を5に設定し、楕円がビデオの瞳孔の輪郭と密接に一致するようにしきい値を調整します。
  12. ニューラルインタフェースプロセッサソフトウェアを使用して、PDトレースからのアナログ信号、圧電センサからの電圧トレースの記録モーション、刺激の配信時間、およびエアパフの配信時間を取得して保存します。

5. 修正オッドボールパラダイムを用いたコールインノイズ検出とカテゴリカル弁別

注:瞳孔測定実験の刺激は、動物のコロニーで記録されたGP発声で構成されていました58。発声サンプルは、次のリポジトリにあります:https://github.com/vatsunlab/CaviaVOX。特に、代表的な結果に示された瞳孔反応を引き出すために、喘鳴と泣き声が使用された。各カテゴリから、長さがほぼ等しい発声を選択します。発声の録音振幅と時間エンベロープの違いを考慮するには、必要に応じて、発声を二乗平均平方根(r.m.s.)振幅で正規化します。

  1. MATLABを使用して適切なサンプリングレートで聴覚刺激を提示します。低周波聴覚動物であるGPの場合、100kHzのサンプリングレートで十分です。
  2. 発声の2つの異なるカテゴリ(例えば、喘鳴の鳴き声および泣き言の鳴き声)から、類似した長さのGP発声の8つの異なる例を選択する。1つのカテゴリー(8つの例示者)は標準刺激として機能し、他のカテゴリー(8つの例示者)は奇数または逸脱刺激として機能します(図2A)。
  3. 異なる信号対雑音比(SNR)レベルのノイズに埋め込まれた1秒の長さの標準刺激と逸脱刺激を生成するには、同じ長さのホワイトノイズをコールに追加します(ゲートノイズ)。この実験でサンプリングされた SNR の範囲は、-24 dB SNR から +40 dB SNR の間です。
  4. ブロック デザインを使用して、各実験セッション (~12 分) で、1 つの SNR レベルに対応するデータを取得します。各セッションにおいて、特定のSNRにおける1つの発声カテゴリーの8つの例示を標準刺激として使用し、同じSNRレベルでの他の発声カテゴリーの8つの例示を逸脱刺激として使用する。
    注:典型的な実験ブロックは~12分続きます。動物の行動や瞳孔反応の慣れによっては、毎日3〜4ブロック(~45〜60分)のデータを取得できる場合があります。この期間中、瞳孔ビデオ、モーショントレース、およびブロック間で直接動物を注意深く監視します。
  5. セッションごとに、標準刺激を含む疑似ランダム刺激提示シーケンスを準備します>90%の時間)。逸脱刺激の間に、標準刺激による試行が少なくとも20回あることを確認してください(図2B)。
    注:実験に応じて、刺激提示シーケンス内の逸脱刺激の順序付けは、ラテン正方形計画を採用して、各固有の逸脱刺激がすべてのセッションで一意の連続位置を占めるようにすることができます。したがって、すべてのセッションにわたって平均化することで、刺激シーケンス全体における逸脱した刺激位置の影響を最小限に抑えることができます。
  6. すべての刺激表示に固定刺激強度(たとえば、85 dB SPL)を使用します。
    注意: 適切なデジタル-アナログコンバーターを使用してオーディオ信号を生成し、プログラム可能な減衰器を使用して目的のサウンドレベルに減衰させ、信号を電力増幅し、キャリブレーションされたスピーカーを使用して信号を配信します(たとえば、ハードウェア、 材料表を参照)。
  7. 高い時間的規則性で刺激を提示します(代表的な結果に示すように、1秒の刺激の後に3秒の無音が続きます)。
    注:瞳孔拡張反応は遅く、通常、刺激開始後約1秒でピークに達し、ベースライン49に戻るまでに約5秒かかります。刺激呈示率は、これらの遅いタイムスケールを説明するのに十分低くなければならない。時間的規則性は、タイミングパターンを中断すること自体が逸脱した刺激として機能する可能性があるため、重要です。
  8. 刺激に対する動物の関与を維持し、慣れを最小限に抑えるために、オプションで、逸脱した刺激の後に短いエアパフ(100ミリ秒)を提供します。エアパフの開始が刺激持続時間(刺激開始から2.5秒)から十分に分離されていることを確認し、刺激誘発瞳孔拡張反応がエアパフ誘発まばたきアーティファクトの前にピークに達するようにします。
    注:古典的なオッドボールパラダイムでは、正または負の補強は使用されません。ここでは、動物の聴覚刺激との係合を維持するための軽度の嫌悪補強としてエアパフが使用されるため、このパラダイムは修正オッドボールパラダイムと呼ばれます。

6.分析と統計

注:すべての分析は、MATLABで記述されたカスタムコードを使用して実行されました(https://github.com/vatsunlab/GP_Pupil で入手可能)。瞳孔応答の信頼性と時間経過をそれぞれ扱う2つの主要な分析方法が説明されています。一方または両方の方法の選択は、実験計画によって決まります。

  1. モーション検知とトライアル除外
    1. コードpupil_avg_JOVE.mを使用して、セッションごとにモーション検出とトライアル除外を実行します。これを行うには、コードを実行し、ポップアップダイアログで単一のセッションからデータファイルを選択します。
    2. PDトレースを直線的にトレンド除去し、前に導出したキャリブレーションテーブルを使用して単位を電圧からマイクロメートルに変換します(手順3を参照)。また、記録セッション全体(~12分)にわたってモーショントレースのトレンドを直線的に除去します。
    3. セッション時間(~12分)にわたって瞳孔トレース(図1B-上段)と直線的にトレンド除去されたモーショントレース(図1B-下段)を試行マーカーに重ねてプロットすることにより、セッションデータを検査します。
    4. モーショントレースの標準偏差(SD)を測定します。MATLAB の findpeaks 関数を使用して、モーショントレースのピークの時間を取得します。5 SDのしきい値を超え、他のピークから少なくとも1秒離れているピークをモーションイベント49と見なします(図1B -下)。
    5. 運動イベントから7秒以内に発生する瞳孔拡張の試行(標準および逸脱の両方)を破棄します。運動関連の瞳孔拡張のために逸脱試験の半分以上が破棄された場合は、セッション全体を破棄して繰り返します。
  2. データの前処理と可視化
    1. コードpupil_avg_JOVE.mを使用して、まばたきのアーティファクトを削除し、データを前処理し、セッション全体の各刺激に対する平均瞳孔拡張を取得します。これを行うには、コードを実行し、ポップアップダイアログで分析するすべてのデータファイルを選択します。
    2. アイ・ブリンド(PDの変化が400μm/msを超える)を検出し、検出された瞬き時間を中心とする200msの時間枠でPDトレースを線形補間することによってそれらを除去します。逸脱した試行の数の半分以上で刺激の開始とエアパフの開始の間にまばたきが含まれている場合は、セッションデータを破棄します。
    3. 1,000 Hzから10 Hzのアクイジション・サンプリング・レートからPDデータをダウンサンプリングします。
    4. 刺激開始の1秒前から刺激オフセット後5秒続くウィンドウでPDトレースを抽出します。刺激の開始直前の500ミリ秒のウィンドウにおける各刺激の平均ベースラインPDを計算します。これらのトレースからベースラインPDを差し引いて、PDの刺激誘発変化を取得します。
    5. 各刺激条件に対する刺激誘発PD変化を、各動物内のセッションにわたって平均し、次いで動物間で平均して、各刺激条件に対する平均瞳孔拡張応答を生成する(例えば、 図3A)。
  3. PD変化の経時変化を定量化するための成長曲線分析(GCA)
    注:この分析方法は、瞳孔拡張反応の大きさと時間経過を決定し、ヒト被験者の瞳孔測定研究27,36,40およびモルモット49で使用されています。
    1. すべてのセッション、動物、SNR、および減衰についてpupil_avg_JOVE.mからのすべての出力を垂直に連結して、動物ID、SNR、サウンドレベル、および瞳孔(1-50)直径の値を含むマトリックスを作成します。コードpupil_LME_JOVE.mを使用して、成長曲線分析(GCA)27,36,40,49を実行します。
    2. 被験者レベルの切片を変量効果として、最大2次までの直交時間多項式を固定効果として、各逸脱SNRを個別のグループとして扱う線形混合効果モデルを、瞳孔径トレースの上昇段階(刺激開始後0.1〜2.1秒)に適合させます。
    3. 次の式36,49を使用して、瞳孔トレースの上昇位相をモデル化します。
      瞳孔 = (切片 + 条件) + 時間1 * (β 時間1 + β時間1:条件) + 時間2* (β時間2+ β時間2:条件) + r(主題レベル切)
      ここで、 time1 time2 は直交線形時間多項式と 2 次時間多項式に対応し、 βs は 重みに対応します。
    4. MATLABのfitlme関数を使用して、平均重み (βs)とその標準誤差を推定します。係数関数を使用して重みの統計的有意性を推定します。
    5. 各SNRについて、切片、線形、および2次項に対応する重みをプロットして、結果を視覚化します(図3B、C)。
  4. 統計学的に有意な瞳孔拡張を示す試験の解析
    注:この分析方法は、統計的に有意な瞳孔拡張反応が観察され、瞳孔拡張反応の信頼性に対応する逸脱試験の割合を決定します。
    1. 瞳孔反応のピーク(通常は刺激開始後~1.5秒)を中心とした適切な分析ウィンドウ(0.5-1秒)を選択します。この分析ウィンドウで、すべての標準試行と逸脱試行の平均PDを計算します。
    2. 各逸脱試行の平均PDが、標準試行の平均PD値の併合分布の2.33標準誤差より大きいかどうかを判断します。この閾値を超える逸脱試験を、有意な瞳孔拡張を示す試験としてカウントする。
    3. 有意な瞳孔拡張を示す逸脱試験の数を(各条件の)逸脱試験の総数で割って、標準的な刺激試験と比較してPDの統計的に有意な増加を示す試験の割合を定量化する。
    4. 有意な瞳孔変化を伴う試行のセッションごとのパーセンテージをすべてセルアレイの各セルに入れ、セルはSNRが低いものから高いものに配置されます。コード pupil_threshold_estimate_JOVE.m を使用して、コールインノイズ分類のしきい値を推定します。
    5. PDの統計的に有意な増加を示す試験の割合をSNRの関数としてプロットします(図3D)。これらのデータに対して、(統計ツールボックスの)fitnlm MATLAB関数を使用して、形式61の心理測定関数を適合させます。
      Ψ(x; α, β, λ) = (1 -λ) * F(x; α, β)
      ここで、F はワイブル関数であり、次のように定義されます。
      F(x; α, β) = Equation 1, α はシフト パラメータ、β は傾きパラメータ、λ は経過率です。

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Representative Results

瞳孔測定は、実験の過程で体重が~600-1,000 gの3つの男性の色素性GPで実施されました。このプロトコルで説明されているように、コールインノイズ分類閾値を推定するために、刺激提示に奇妙なパラダイムが使用されました。オッドボールパラダイムでは、特定のSNRでホワイトノイズに埋め込まれた1つのカテゴリ(泣き声)に属する呼び出しを標準刺激として使用し(図2A)、同じSNRでホワイトノイズに埋め込まれた別のカテゴリ(喘鳴)からの呼び出し(図2A)を逸脱刺激として使用しました。標準刺激と逸脱刺激は、各カテゴリーの8つの例からリサンプリングしながら無作為に選択しました。各実験セッションでは、刺激は高い時間的規則性で提示され(図2B)、逸脱刺激の間に少なくとも20の標準刺激が提示されました。データは、各実験セッションにおける特定のSNRレベルに対応する取得された。セッション全体で、広範囲のクリーンでノイズの多いSNR(-24、-18、-12、-6、-3、0、3、6、12、40 dB SNR)がサンプリングされました。

標準刺激に対するPDの変化は、ベースラインと有意に異ならなかった( 図3Aの青い線)。逸脱した刺激は、標準刺激によって誘発されたものよりも堅牢で有意に大きなPD変化を誘発し( 図3Aの灰色の線)、コールカテゴリの識別を反映しています。瞳孔反応が統計的に有意であった試験の反応の大きさと割合は、最もクリーンなSNRで最も高く、SNRの低下とともに徐々に減少した(図3A、B)。GCAを使用すると、逸脱刺激に対する瞳孔応答は、-18 dBを超えるSNRで統計的に有意であることがわかり(図3C)、これがコールインノイズ分類しきい値( 図3Aの緑色の線)と見なされました。試験した各SNRレベルでの有意な試験の割合は、心理測定関数によって十分に適合していた(図3D)。心理測定曲線の半値に達するのに必要なSNRレベルは約-20dBのSNRでした(図3D)。逸話として、この場合、信頼性ベースのメトリックとタイム コース ベースのメトリックは、コールインノイズ分類しきい値の同様の値を生成しました。

Figure 1
図1:瞳孔測定のセットアップ、および刺激誘発および運動関連のPDの変化。 (A)瞳孔拡張を誘発した音のビデオフレーム画像を使用した瞳孔測定のセットアップ(上)。ベースラインPDは、緑色の破線の円で示されます。(B)単一の実験セッションからの例示的なPDトレース(上)および例示的なモーショントレース(下)。縦の黒い線は、開始時間逸脱刺激提示に対応する。赤い目盛りは、自動的に検出されたモーションイベントに対応します。灰色の水平破線は、5 SD しきい値に対応します。(C)逸脱刺激(上)によって引き起こされ、1回の実験セッションからの運動イベント(下)に関連するPD変化(ΔPD)。刺激の開始は垂直の黒い線で示されます。モーションイベントの検出は、垂直の赤い線で示されています。瞳孔拡張の開始は、運動の開始に先行することに注意してください。この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

Figure 2
図2:コールスペクトログラムとコールインノイズ分類パラダイム構造 。 (A)モルモットの鳴き声と喘鳴の代表的なスペクトログラム、クリーンな条件とそれぞれ0-および-18 dBのSNR。ノイズの多い通話は、ホワイトノイズを追加することによって得られました。(B)コールインノイズ分類しきい値を推定するために使用されるオッドボールパラダイムの構造。泣き声は8つの模範から無作為に選択され、標準刺激として使用された。Wheekコールは、8つの模範からランダムに選択され、逸脱者として使用されました。各実験セッションでは、ノイズは異なるSNRレベル(-24、-18、-12、-6、-3、0、3、6、12dB SNR)で追加されました。呼び出しは1秒の長さで、刺激間の時間は3秒です。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

Figure 3
図3:コールインノイズ検出と分類しきい値の瞳孔測定推定 値。 (A)3匹の動物からの平均瞳孔反応。標準的な泣き声刺激に対する平均瞳孔反応は青い線で表され、陰影は平均の±1標準誤差(s.e.m.)に対応します。灰色の線と陰影は、逸脱した喘ぎ声刺激によって引き起こされる瞳孔反応の平均と±1秒に対応しています。グレー シェーディングの強度は SNR に対応します。緑の線と陰影は、しきい値SNR(約-18 dB SNR)での平均瞳孔トレースに対応します。赤い縦線は刺激の開始に対応します。オレンジ色の垂直線はエアパフの発症に対応します。青緑色の破線はGCAウィンドウに対応します(PDは立ち上がり位相を変更します)。(B)GCAはPD変化の上昇段階に適合します。ドットは100ミリ秒の時間ビンの平均瞳孔径であり、ウィスカは±1秒に対応します。実線は混合効果モデルの適合値に対応します。A.(C)GCA重量推定値のような線の色。切片の重みは青、勾配は赤、加速度は紫です。ひげは±1秒に対応します。アスタリスクは、統計的に有意な回帰重みを示します (線形回帰モデル係数の線形仮説検定)。(D)心理測定機能は、SNRの関数として逸脱刺激によって誘発された有意なPD変化を伴う試験の割合に適合します。ひげは±1秒に対応します。約 -20 dB SNR(緑色の破線)で最大値の 50% に達することに注意してください。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

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Discussion

このプロトコルは、受動的に聴く動物の聴覚閾値を推定するための非侵襲的で信頼性の高い方法としての瞳孔測定の使用を示しています。ここで説明するプロトコルに従って、通常の聴覚GPにおけるコールインノイズ分類しきい値が推定されました。瞳孔測定を用いて推定された閾値は、オペラントトレーニングを用いて得られた閾値と一致することが見出された62。しかし、オペラントトレーニングと比較して、瞳孔測定プロトコルは比較的簡単で、データの設定と取得が迅速でした。各データ取得セッション(SNRレベルあたり)は約12分間続き、その結果、動物あたり1日あたり1〜2時間の実験セッション(SNRレベル全体)が得られました49。データ取得は約7〜10日で完了します(使用するSNRレベルの数によって異なります)。この原稿では、コールインノイズ分類閾値の推定にオッドボールパラダイムが使用されましたが、この瞳孔測定プロトコルは、1つのコール例示のみが使用されるオッドボールパラダイムのより簡単なバージョン、または広範囲の複雑または単純な刺激を使用する他の刺激パラダイムに適合させることができます49

この方法には欠点がないわけではありません。まず、現在のプロトコルでは、これらの実験中にヘッドを固定するためにヘッドポストを埋め込む必要があります。頭部インプラント後の手術と回復は、実験プロトコルのタイムラインに最低2週間追加されます。このステップは、実験中に覚醒動物を非侵襲的に固定化する他の方法を使用することによって、例えば、カスタム3Dプリントされたヘルメット63 または変形可能な熱可塑性プラスチック64を使用することによって回避することができる。これらの解決策を探求するには、さらなる実験が必要です。第二に、動物は逸脱した刺激にも急速に慣れる可能性があり、その結果、実験セッションの過程で瞳孔拡張反応が減少します。この影響は、実験セッションを短時間(~12分)に制限し、限られた数(8)の逸脱刺激のみを提示することで最小限に抑えることができます。さらに、逸脱した刺激の後に送達されるエアパフは、動物が聴覚刺激に従事し続けることを確実にすることができる。第三に、この急速な慣れのために、データ取得を完了するのに数日かかるかもしれません。心理測定曲線の最も急な部分を密にサンプリングするSNR値のみをテストすることにより、実験日数の合計を最小限に抑えることができます。第四に、動物は実験中に静止したり、実験中に過度にまばたきしたり、目を閉じたりすることはできません。これらの要因は種と順応の関数であり、高度な個人差を示しています。GPは自然に従順であり、実験のセットアップに順応させることで、動きやまばたきのアーティファクトを最小限に抑えることができます。自発的なまばたきとサッカードは、モルモット49では通常非常にまれですが、これは種の機能でもある可能性があります。最後に、前述のように、ヒトの瞳孔動態は多くの神経精神障害と関連している。ここで使用した実験動物は神経型であると想定されていますが、結果を解釈する際にはこの注意点に留意する必要があります。

ここでは、瞳孔測定の1つのハードウェア実装について説明しますが(市販のアイトラッカーと神経データ収集システムを使用)、必要な機器は高価であり、スケールアップするのに経済的ではありません。ただし、赤外線ベースのアイトラッキングの同じ基本原理に基づく、より費用効果の高い他のカスタムソリューションが利用可能です。たとえば、ある研究では、カスタムコンポーネントとカスタムビデオ処理アルゴリズムを使用して、記録されたビデオから瞳孔径を抽出しました22,25。最近開発された深層学習アルゴリズムは、ビデオグラフィックデータ65,66から瞳孔径を抽出することもできる。これらのソリューションは、瞳孔測定リグのコストを半分以上にすることができます。ここでのトレードオフは、費用と時間の間です-商用ソリューションはより高価ですが、箱から出してすぐに使用できるターンキーソリューションです。一方、カスタムソリューションは費用対効果が高くスケーラブルですが、セットアップには専門知識が必要であり、カスタム分析パイプラインの開発には時間がかかります。

ここで詳述するプロトコルは通常の聴覚GPで実施されましたが、瞳孔測定は、刺激の種類とパラメーターを適切に変更することで、聴覚障害の他の動物モデルで比較的簡単に使用できます。これにより、さまざまな刺激の種類や種にわたる難聴の影響を特徴付けることができ、新しい観察結果をもたらす可能性があります。瞳孔測定は非侵襲的技術であり、ヒトでも広く使用されているため、動物の被験者に使用されるのと同じ刺激を使用することにより、瞳孔測定を使用して、種間でさまざまな聴覚病理の影響を比較することができます。たとえば、人間の最近のメタアナリシスでは、中程度のノイズ曝露から生じる音声ノイズ知覚障害は、複雑で時間的に変化する刺激を使用した場合に最もよく観察されることが示されました67。ここで示した瞳孔測定によるコールインノイズ分類閾値の推定は、複雑な刺激を使用してGPにおけるノイズ曝露の影響を評価するためのそのようなタスクの1つとして使用できます。これらの方法を使用した行動レベルでの聴覚の評価は、電気生理学的および解剖学的方法を補完し、さまざまな既知の聴覚障害を評価するための標準ツールキットの一部になる可能性があります。

結論として、瞳孔測定データの取得を成功させるには、以下の点が重要です。まず、高いデータ収量を確保するには、動物を実験設定によく慣れさせることが重要です。このステップで忍耐力がないと、最終的に取得されるデータの品質が低下したり、失われたセッションを補うために複数のセッションを繰り返す必要が生じたりする可能性があります。第二に、輝度関連のPDの変化を避けるためには、一定の照明条件で実験を行い、セッションと被験者の間でこれらの条件を可能な限り維持することが重要です。第三に、必要な実験セッションの数を最小限に抑えるには、パイロット実験を実行して、高密度サンプリングの重要なパラメーター範囲を特定することが重要です。第四に、刺激に対する動物の慣れを最小限に抑えるために、逸脱した刺激のいくつかのプレゼンテーションのみを含む短いセッションで実験を行うことが重要です。エアパフは、聴覚刺激との高い係合を維持するために追加で使用されてもよい。

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Disclosures

著者は開示する利益相反を持っていません。

Acknowledgments

この研究は、NIH(R01DC017141)、ペンシルベニア・ライオンズ聴覚研究財団、およびピッツバーグ大学耳鼻咽喉科および神経生物学部の資金提供を受けました。

Materials

Name Company Catalog Number Comments
Analog output board Measurement Computing Corporation, Norton, MA PCI-DDA02/12
Anechoic foam Sonex One, Pinta Acoustic, Minneapolis, MN
Condenser microphone Behringer, Willich, Germany C-2
Free-field microphone Bruel & Kjaer, Denmark)  Type 4940 
Matlab Mathworks, Inc., Natick, MA 2018a version
Monocular remote camera and illuminator system Arrington Research, Scottsdale, AZ MCU902 Infrared LED array + camera with infrared filter
Multifunction I/O Device  National Instruments, Austin, TX PCI-6229
Neural interface processor Ripple Neuro, Salt Lake City, UT SCOUT
Piezoelectric motion sensor SparkFun Electronics, Niwot, CO SEN-10293
Pinch valve  Cole-Palmer Instrument Co., Vernon Hills, IL EW98302-02
Programmable attenuator Tucker-Davis Technologies, Alachua, FL PA5
Silicon Tubing Cole-Parmer ~3 mm
Sound attenuating chamber IAC Acoustics
Speaker full-range driver Tang Band Speaker, Taipei, Taiwan W4-1879
Stereo Amplifier Tucker-Davis Technologies, Alachua, FL SA1
Tabletop - CleanTop Optical TMC vibration control / Ametek, Peabody, MA
Viewpoint software ViewPoint, Arrington Research, Scottsdale, AZ

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神経科学、第191号、
モルモットの聴覚を評価するための瞳孔測定
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Pernia, M., Kar, M., Montes-Lourido, More

Pernia, M., Kar, M., Montes-Lourido, P., Sadagopan, S. Pupillometry to Assess Auditory Sensation in Guinea Pigs. J. Vis. Exp. (191), e64581, doi:10.3791/64581 (2023).

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