JoVE Journal > Behavior
Summary
Abstract
Introduction
Protocol
Results
Discussion
Disclosures
Acknowledgements
Materials
References
Automatic Translation
Please note that all translations are automatically generated. Click here for the English version.
Behavior

فحص الأدوية ذات الجزيئات الصغيرة عالية الإنتاجية لاضطرابات النوم المرتبطة بالعمر باستخدام ذبابة الفاكهة الميلانية

Published: October 20, 2023
doi:
10.3791/65787
, , , , ,
1School of Life Science and Technology, Key Laboratory of Developmental Genes and Human Disease,Southeast University

Summary

تم تقديم بروتوكول لفحص الأدوية عالية الإنتاجية لتحسين النوم من خلال مراقبة سلوك النوم لذباب الفاكهة في نموذج ذبابة الفاكهة المسنين.

Abstract

غالبا ما يمثل النوم ، وهو عنصر أساسي للصحة والرفاه العام ، تحديات للأفراد الأكبر سنا الذين يعانون في كثير من الأحيان من اضطرابات النوم التي تتميز بتقصير مدة النوم وأنماط مجزأة. ترتبط اضطرابات النوم هذه أيضا بزيادة خطر الإصابة بأمراض مختلفة لدى كبار السن ، بما في ذلك مرض السكري وأمراض القلب والأوعية الدموية والاضطرابات النفسية. لسوء الحظ ، ترتبط الأدوية الموجودة لاضطرابات النوم بآثار جانبية كبيرة مثل الضعف الإدراكي والإدمان. وبالتالي ، هناك حاجة ماسة إلى تطوير أدوية جديدة وأكثر أمانا وفعالية لاضطرابات النوم. ومع ذلك ، فإن التكلفة العالية والمدة التجريبية الطويلة لطرق فحص المخدرات الحالية لا تزال عوامل مقيدة.

يصف هذا البروتوكول طريقة فحص فعالة من حيث التكلفة وعالية الإنتاجية تستخدم ذبابة الفاكهة ، وهي نوع يتمتع بآلية تنظيم نوم محفوظة للغاية مقارنة بالثدييات ، مما يجعله نموذجا مثاليا لدراسة اضطرابات النوم لدى كبار السن. من خلال إعطاء مركبات صغيرة مختلفة للذباب المسن ، يمكننا تقييم آثارها على اضطرابات النوم. يتم تسجيل سلوكيات النوم لهذه الذباب باستخدام جهاز مراقبة بالأشعة تحت الحمراء وتحليلها باستخدام حزمة البيانات مفتوحة المصدر برنامج MATLAB للنوم وتحليل الساعة البيولوجية 2020 (SCAMP2020). يقدم هذا البروتوكول نهج فحص منخفض التكلفة وقابل للتكرار وفعال لتنظيم النوم. ذباب الفاكهة ، نظرا لدورة حياته القصيرة ، وانخفاض تكلفة التربية ، وسهولة التعامل معه ، بمثابة مواضيع ممتازة لهذه الطريقة. على سبيل المثال ، أظهر Reserpine ، أحد الأدوية التي تم اختبارها ، القدرة على تعزيز مدة النوم لدى الذباب المسن ، مما يسلط الضوء على فعالية هذا البروتوكول.

Introduction

يتميز النوم ، وهو أحد السلوكيات الأساسية الضرورية لبقاء الإنسان ، بحالتين رئيسيتين: نوم حركة العين السريعة (REM) ونوم حركة العين غير السريعة (NREM)1. يتكون نوم حركة العين غير السريعة من ثلاث مراحل: N1 (الانتقال بين اليقظة والنوم) ، N2 (النوم الخفيف) ، و N3 (النوم العميق ، نوم الموجة البطيئة) ، مما يمثل التقدم من اليقظة إلى النوم العميق1. يلعب النوم دورا حاسما في كل من الصحة البدنية والعقلية2. ومع ذلك ، فإن الشيخوخة تقلل من إجمالي مدة النوم ، وكفاءة النوم ، ونسبة نوم الموجة البطيئة ، ونسبة نوم حركة العين السريعة لدى البالغين3. يميل الأفراد الأكبر سنا إلى قضاء المزيد من الوقت في النوم الخفيف مقارنة بنوم الموجة البطيئة ، مما يجعلهم أكثر حساسية للاستيقاظ الليلي. مع زيادة عدد الاستيقاظ ، ينخفض متوسط وقت النوم ، مما يؤدي إلى نمط نوم مجزأ لدى كبار السن ، والذي قد يترافق مع الإثارة المفرطة للخلايا العصبية Hcrt في الفئران4. بالإضافة إلى ذلك ، تساهم الانخفاضات المرتبطة بالعمر في آليات الساعة البيولوجية في حدوث تحول مبكر في مدة النوم 5,6. بالاقتران مع المرض الجسدي ، والإجهاد النفسي ، والعوامل البيئية ، واستخدام الأدوية ، فإن هذه العوامل تجعل كبار السن أكثر عرضة لاضطرابات النوم ، مثل الأرق ، واضطراب سلوك نوم حركة العين السريعة ، والخدار ، وحركات الساق الدورية ، ومتلازمة تململ الساقين ، والتنفس المضطرب أثناء النوم 7,8.

أظهرت الدراسات الوبائية أن اضطرابات النوم ترتبط ارتباطا وثيقا بالأمراض المزمنة لدى كبار السن9 ، بما في ذلك الاكتئاب10 وأمراض القلب والأوعية الدموية 11 والخرف12. تلعب معالجة اضطرابات النوم دورا حاسما في تحسين وعلاج الأمراض المزمنة وتحسين نوعية الحياة لكبار السن. حاليا ، يعتمد المرضى بشكل أساسي على الأدوية مثل البنزوديازيبينات ، غير البنزوديازيبينات ، ومنبهات مستقبلات الميلاتونين لتحسين نوعية النوم13. ومع ذلك ، يمكن أن تؤدي البنزوديازيبينات إلى خفض تنظيم المستقبلات والاعتماد عليها بعد الاستخدام طويل الأمد ، مما يسبب أعراض انسحاب شديدة عند التوقف14,15. تحمل الأدوية غير البنزوديازيبين أيضا مخاطر ، بما في ذلك الخرف16 والكسور17 والسرطان18. ناهض مستقبلات الميلاتونين شائع الاستخدام ، راميلتيون ، يقلل من زمن النوم ولكنه لا يزيد من مدة النوم ولديه مخاوف متعلقة بوظائف الكبد بسبب التخلص المكثف من المرور الأول19. أغوميلاتين ، ناهض مستقبلات الميلاتونين ومضاد مستقبلات السيروتونين ، يحسن الأرق المرتبط بالاكتئاب ولكنه يشكل أيضا خطر تلف الكبد20. وبالتالي ، هناك حاجة ملحة لأدوية أكثر أمانا لعلاج أو تخفيف اضطرابات النوم. ومع ذلك ، فإن استراتيجيات فحص الأدوية الحالية ، القائمة على التجارب الجزيئية والخلوية جنبا إلى جنب مع الأنظمة الآلية وتحليل الكمبيوتر ، باهظة الثمن وتستغرق وقتاطويلا 21. تتطلب استراتيجيات تصميم الأدوية القائمة على الهيكل ، والتي تعتمد على بنية المستقبلات وخصائصها ، فهما واضحا لهيكل المستقبلات ثلاثي الأبعاد وتفتقر إلى القدرات التنبؤية لتأثيرات الأدوية22.

في عام 2000 ، بناء على معايير النوم التي اقترحها كامبل وتوبلر في عام 1984 23 ، أنشأ الباحثون نماذج حيوانية بسيطة لدراسة النوم 24 ، بما في ذلك ذبابة الفاكهة الميلانوجاستر ، التي أظهرت حالات شبيهة بالنوم25,26. على الرغم من الاختلافات التشريحية بين ذبابة الفاكهة والبشر ، يتم الحفاظ على العديد من المكونات الكيميائية العصبية ومسارات الإشارات التي تنظم النوم في ذبابة الفاكهة في نوم الثدييات ، مما يسهل دراسة الأمراض العصبية البشرية27،28. يستخدم ذبابة الفاكهة أيضا على نطاق واسع في دراسات إيقاع الساعة البيولوجية ، على الرغم من الاختلافات في المذبذبات الأساسية بين الذباب والثدييات29،30،31. لذلك ، تعمل ذبابة الفاكهة ككائن نموذجي قيم لدراسة سلوك النوم وإجراء فحص المخدرات المرتبط بالنوم.

تقترح هذه الدراسة نهجا فعالا من حيث التكلفة وبسيطا قائما على النمط الظاهري لفحص الأدوية ذات الجزيئات الصغيرة لعلاج اضطرابات النوم باستخدام الذباب المسن. يتم الحفاظ على تنظيم النوم في ذبابة الفاكهة بشكل كبير 25 ، ويمكن عكس الانخفاض في النوم الذي لوحظ مع تقدم العمر من خلال إدارة الدواء. وبالتالي ، فإن طريقة الفحص القائمة على النمط الظاهري للنوم يمكن أن تعكس بشكل حدسي فعالية الدواء. نقوم بإطعام الذباب بمزيج من الدواء قيد التحقيق والطعام ، ومراقبة وتسجيل سلوك النوم باستخدام مراقب نشاط ذبابة الفاكهة (DAM)32 ، وتحليل البيانات المكتسبة باستخدام حزمة بيانات SCAMP2020 مفتوحة المصدر في MATLAB (الشكل 1). يتم إجراء التحليل الإحصائي باستخدام برامج الإحصاء والرسوم البيانية (انظر جدول المواد). على سبيل المثال ، نثبت فعالية هذا البروتوكول من خلال تقديم بيانات تجريبية عن Reserpine ، وهو مثبط جزيء صغير للناقل أحادي الأمين الحويصلي الذي تم الإبلاغ عنه لزيادة النوم33. يوفر هذا البروتوكول نهجا قيما لتحديد الأدوية لعلاج مشاكل النوم المرتبطة بالعمر.

Protocol

يستخدم هذا البروتوكول ذباب w1118 البالغ من العمر 30 يوما من مركز بلومنجتون ذبابة الفاكهة (BDSC_3605 ، انظر جدول المواد). 1. تحضير ذباب الفاكهة المسن إعداد الطعامقم بإعداد وسط زراعة نشا الذرة القياسي عن طريق خلط 50 جم / لتر من رقائق الذرة ، و 11…

Representative Results

Reserpine هو مثبط جزيء صغير لناقل أحادي الأمين الحويصلي (VMAT) ، والذي يمنع إعادة امتصاص أحادي الأمين في الحويصلات قبل المشبكية ، مما يؤدي إلى زيادة النوم33. تم فحص التأثيرات المعززة للنوم للريزيربين في ذباب عمره 30 يوما ، مع تغذية المجموعة الضابطة فقط بالمذيب ثنائي ميثيل سلفوكسيد (DMSO)…

Discussion

الطريقة الموصوفة مناسبة لفحص أدوية النوم الصغيرة والمتوسطة الحجم بسرعة. في الوقت الحالي ، تعتمد معظم طرق فحص الأدوية عالية الإنتاجية السائدة على المستويات الكيميائية الحيوية والخلوية. على سبيل المثال ، يتم فحص بنية وخصائص المستقبل للبحث عن روابط محددة يمكن أن ترتبط بها22. يت?…

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

نشكر أعضاء مختبر البروفيسور جونهاي هان على مناقشتهم وتعليقاتهم. تم دعم هذا العمل من قبل المؤسسة الوطنية للعلوم الطبيعية في الصين 32170970 إلى Y.T و “مشروع Cyanine Blue” لمقاطعة Jiangsu إلى Z.C.Z.

Materials

Ager BIOFROXX 8211KG001
Artificial Climate Box PRANDT PRX-1000A official website:https://www.nbplt17.com/PLTXBS-Products-20643427/
DAM2 Drosophila Activity Monitor TriKineics DAM2 official website:https://www.trikinetics.com/
DAM2system TriKineics version:v3.03 official website:https://www.trikinetics.com/
DAMFileScan TriKineics version:1.0.7.0 official website:https://www.trikinetics.com/
Dimethyl Sulfoxide SIGMA 276855
Drosophila Activity Monitoring Incubator Tritech Research DT2-CIRC-TK official website:https://www.tritechresearch.com/DT2-CIRC-TK.html
Drosophila Bottles Biologix 51-17720 official website:http://biologixgroup.com/goods.php?id=48
Drosophila: w1118 Bloomington Drosophila Stock Center  BDSC_3605
Excel Microsoft version:Excel 2016 official website:https://www.microsoftstore.com.cn/software/office/excel
Glass tubes TriKinetics PPT5x65 official website:https://www.trikinetics.com/
MATLABR2022b MathWorks version:9.13.0.2049777 official website:https://ww2.mathworks.cn/products/matlab.html
Prism GraphPad Version:Prism 8.0.1 official website:https://www.graphpad.com/features
Reserpine MACKLIN R817202-1g
Saccharose SIGMA 1245GR500
SCAMP Vecsey Lab N/A official website:https://academics.skidmore.edu/blogs/cvecsey/
DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. Le Bon, O. Relationships between REM and NREM in the NREM-REM sleep cycle: a review on competing concepts. Sleep Medicine. 70, 6-16 (2020).
  2. Krueger, J. M., Frank, M. G., Wisor, J. P., Roy, S. Sleep function: Toward elucidating an enigma. Sleep Medicine Reviews. 28, 46-54 (2016).
  3. Ohayon, M. M., Carskadon, M. A., Guilleminault, C., Vitiello, M. V. Meta-analysis of quantitative sleep parameters from childhood to old age in healthy individuals: developing normative sleep values across the human lifespan. Sleep. 27 (7), 1255-1273 (2004).
  4. Li, S. B., et al. Hyperexcitable arousal circuits drive sleep instability during aging. Science. 375 (6583), eabh3021 (2022).
  5. Rodriguez, J. C., Dzierzewski, J. M., Alessi, C. A. Sleep problems in the elderly. Medical Clinics of North America. 99 (2), 431-439 (2015).
  6. Gulia, K. K., Kumar, V. M. Sleep disorders in the elderly: a growing challenge. Psychogeriatrics. 18 (3), 155-165 (2018).
  7. Wolkove, N., Elkholy, O., Baltzan, M., Palayew, M. Sleep and aging: 1. Sleep disorders commonly found in older people. Canadian Medical Association Journal. 176 (9), 1299-1304 (2007).
  8. Suzuki, K., Miyamoto, M., Hirata, K. Sleep disorders in the elderly: Diagnosis and management. Journal of General and Family Medicine. 18 (2), 61-71 (2017).
  9. Foley, D. J., et al. Sleep complaints among elderly persons – an epidemiologic-study of 3 communities. Sleep. 18 (6), 425-432 (1995).
  10. Yu, D. S. Insomnia Severity Index: psychometric properties with Chinese community-dwelling older people. Journal of Advanced Nursing. 66 (10), 2350-2359 (2010).
  11. Hoevenaar-Blom, M. P., Spijkerman, A. M., Kromhout, D., van den Berg, J. F., Verschuren, W. M. Sleep duration and sleep quality in relation to 12-year cardiovascular disease incidence: the MORGEN study. Sleep. 34 (11), 1487-1492 (2011).
  12. Rebok, G. W., Rovner, B. W., Folstein, M. F. Sleep disturbance and Alzheimer’s disease: relationship to behavioral problems. Aging (Milano). 3 (2), 193-196 (1991).
  13. Schroeck, J. L., et al. Review of safety and efficacy of sleep medicines in older adults. Clinical Therapeutics. 38 (11), 2340-2372 (2016).
  14. Pericic, D., Strac, D. S., Jembrek, M. J., Vlainic, J. Allosteric uncoupling and up-regulation of benzodiazepine and GABA recognition sites following chronic diazepam treatment of HEK 293 cells stably transfected with alpha1beta2gamma2S subunits of GABA (A) receptors. Naunyn-Schmiedeberg’s Archives of Pharmacology. 375 (3), 177-187 (2007).
  15. Lader, M. History of benzodiazepine dependence. Journal of Substance Abuse Treatment. 8 (1-2), 53-59 (1991).
  16. Chen, P. L., Lee, W. J., Sun, W. Z., Oyang, Y. J., Fuh, J. L. Risk of dementia in patients with insomnia and long-term use of hypnotics: a population-based retrospective cohort study. Plos One. 7 (11), e49113 (2012).
  17. Kang, D. Y., et al. Zolpidem use and risk of fracture in elderly insomnia patients. Journal of Preventive Medicine and Public Health. 45 (4), 219-226 (2012).
  18. Kao, C. H., et al. Relationship of zolpidem and cancer risk: a Taiwanese population-based cohort study. Mayo Clinic Protocols. 87 (5), 430-436 (2012).
  19. Sateia, M. J., Kirby-Long, P., Taylor, J. L. Efficacy and clinical safety of ramelteon: an evidence-based review. Sleep Medicine Reviews. 12 (4), 319-332 (2008).
  20. Friedrich, M. E., et al. Drug-induced liver injury during antidepressant treatment: results of amsp, a drug surveillance program. The International Journal of Neuropsychopharmacology. 19 (4), pyv126 (2016).
  21. Entzeroth, M., Flotow, H., Condron, P. Overview of high-throughput screening. Current Protocols in Pharmacology. Chapter 9, (2009).
  22. Ferreira, L. G., Dos Santos, R. N., Oliva, G., Andricopulo, A. D. Molecular docking and structure-based drug design strategies. Molecules. 20 (7), 13384-13421 (2015).
  23. Campbell, S. S., Tobler, I. Animal sleep – a review of sleep duration across phylogeny. Neuroscience and Biobehavioral Reviews. 8 (3), 269-300 (1984).
  24. Hendricks, J. C., Sehgal, A., Pack, A. I. The need for a simple animal model to understand sleep. Progress in Neurobiology. 61 (4), 339-351 (2000).
  25. Hendricks, J. C., et al. Rest in Drosophila is a sleep-like state. Neuron. 25 (1), 129-138 (2000).
  26. Shaw, P. J., Cirelli, C., Greenspan, R. J., Tononi, G. Correlates of sleep and waking in Drosophila melanogaster. Science. 287 (5459), 1834-1837 (2000).
  27. Ly, S., Pack, A. I., Naidoo, N. The neurobiological basis of sleep: Insights from Drosophila. Neuroscience & Biobehavioral Reviews. 87, 67-86 (2018).
  28. Jeibmann, A., Paulus, W. Drosophila melanogaster as a model organism of brain diseases. International Journal of Molecular Sciences. 10 (2), 407-440 (2009).
  29. Morse, D., Sassone-Corsi, P. Time after time: inputs to and outputs from the mammalian circadian oscillators. Trends in Neuroscience. 25 (12), 632-637 (2002).
  30. De Nobrega, A. K., Lyons, L. C. Drosophila: an emergent model for delineating interactions between the circadian clock and drugs of abuse. Neural Plasticity. 2017, 4723836 (2017).
  31. Reppert, S. M., Weaver, D. R. Coordination of circadian timing in mammals. Nature. 418 (6901), 935-941 (2002).
  32. Koudounas, S., Green, E. W., Clancy, D. Reliability and variability of sleep and activity as biomarkers of ageing in Drosophila. Biogerontology. 13 (5), 489-499 (2012).
  33. Nall, A. H., Sehgal, A. Small-molecule screen in adult Drosophila identifies VMAT as a regulator of sleep. Journal of Neuroscience. 33 (19), 8534-8464 (2013).
  34. Jin, X., Gu, P., Han, J. Protocol for Drosophila sleep deprivation using single-chip board. STAR Protocols. 2 (4), 100827 (2021).
  35. Kashyap, A., Singh, P. K., Silakari, O. Counting on fragment based drug design approach for drug discovery. Current Topics in Medicinal Chemistry. 18 (27), 2284-2293 (2018).
  36. Qi, W., Ding, D., Salvi, R. J. Cytotoxic effects of dimethyl sulphoxide (DMSO) on cochlear organotypic cultures. Hearing Research. 236 (1-2), 52-60 (2008).
  37. Nishimura, M., Ueda, N., Naito, S. Effects of dimethyl sulfoxide on the gene induction of cytochrome P450 isoforms, UGT-dependent glucuronosyl transferase isoforms, and ABCB1 in primary culture of human hepatocytes. Biological and Pharmaceutical Bulletin. 26 (7), 1052-1056 (2003).
  38. Solovev, I. A., Shaposhnikov, M. V., Moskalev, A. A. Chronobiotics KL001 and KS15 extend lifespan and modify circadian rhythms of Drosophila melanogaster. Clocks Sleep. 3 (3), 429-441 (2021).
  39. Cavas, M., Beltran, D., Navarro, J. F. Behavioural effects of dimethyl sulfoxide (DMSO): changes in sleep architecture in rats. Toxicology Letters. 157 (3), 221-232 (2005).
  40. Pfeiffenberger, C., Lear, B. C., Keegan, K. P., Allada, R. Locomotor activity level monitoring using the Drosophila Activity Monitoring (DAM) System. Cold Spring Harbor Protocols. 2010 (11), 5518 (2010).
  41. Gilestro, G. F. Video tracking and analysis of sleep in Drosophila melanogaster. Nature Protocols. 7 (5), 995-1007 (2012).
  42. Branson, K., Robie, A. A., Bender, J., Perona, P., Dickinson, M. H. High-throughput ethomics in large groups of Drosophila. Nature Methods. 6 (6), 451-457 (2009).
  43. Kabra, M., Robie, A. A., Rivera-Alba, M., Branson, S., Branson, K. JAABA: interactive machine learning for automatic annotation of animal behavior. Nature Methods. 10 (1), 64-67 (2013).
  44. Donelson, N. C., et al. High-resolution positional tracking for long-term analysis of Drosophila sleep and locomotion using the "tracker" program. Plos One. 7 (5), e37250 (2012).
  45. Cichewicz, K., Hirsh, J. ShinyR-DAM: a program analyzing Drosophila activity, sleep and circadian rhythms. Communications Biology. 1, 25 (2018).

Tags

Keywords: High-throughput ScreeningDrug DiscoveryStructure-based DesignFragment-based DesignDrosophila MelanogasterSleep DisordersInfrared MonitoringSCAMP2020Cost-effectiveAge-related Sleep Disorders
check_url/65787?article_type=t

Play Video
PDF
DOI
DOWNLOAD MATERIALS LIST
Cite This Article
Zhang, Z., Wang, Y., Zhao, J., Han, S., Zhang, Z. C., Tian, Y. High-Throughput Small Molecule Drug Screening For Age-Related Sleep Disorders Using Drosophila melanogaster. J. Vis. Exp. (200), e65787, doi:10.3791/65787 (2023).
Download Citation
Reprints and Permissions

View Video

✖

To prove you're not a robot, please enter the text in the image below

CAPTCHA Image
Play CAPTCHA Audio
Refresh Image