Otomatik, Alzheimer hastalığının IntelliCage kullanarak, birden çok genetik modellerinde bilişsel işlevler için uzun vadeli davranış tahlil
4 Ağustos 2018
Bu kağıt edimsel Klima otomatik yüksek üretilen iş davranış izleme sistemi IntelliCage sistemini kullanarak Alzheimer hastalığı genetik modelleri için bilişsel değerlendirme için bir protokol açıklar.
Bu yöntem, bilişsel eksikliklerin hayvan modelleri veya psikiyatrik hastalıklar gibi sinirbilim alanındaki temel soruların yanıtlanmasına yardımcı olabilir. Bu tekniğin temel avantajı, azaltılmış insan gücü ile çeşitli bilişsel görevlerin yüksek oranda tekrarlanabilir verilerinin elde edilebilmesidir. Genel olarak, bu yönteme yeni olan kişiler mücadele edecektir çünkü sistemin doğru çalışması için birçok adıma ihtiyacı vardır.
Tasarımcı yazılımı, temel deneysel tanımları içeren deney dosyasının üretildiği yerdir. Deneysel dosyalar, belirli bir zaman penceresi içinde dört köşeden yalnızca birine erişilemeyen fiyat tercihi gibi belirli testleri çalıştırmak için kullanılır. Hayvan listesini oluşturarak başlayın.
Koşulları tanımlayın ve denek fare sayısı, genetik soy sayısı, hayvanların cinsiyeti ve kullanılacak kafes sayısı için parametreleri ayarlayın. Ardından, merkezi araç çubuğunda uygun transponder tipini, DataMars veya Trovan'ı seçin. Ardından, Gruplar panelinde, sırasıyla Gruplar penceresindeki yeşil artı veya kırmızı çarpı düğmesine basarak deneysel grupları ekleyin veya kaldırın.
Doğru, yanlış ve nötr köşeleri ve kenarları tanımlayarak alt grupları eşit şekilde çalıştırmak için Küme işlevini kullanın. Ardından Ad, Etiket, Cinsiyet, Grup ve Küme dahil olmak üzere site değişkenleri. Hayvanları Dışa Aktar'ı seçerek hayvanlar listesini kaydedin ve yapıştırın.
Ve başka bir deney için hayvan listelerini çoğaltmak için Dosya menü çubuğundaki Hayvanları İçe Aktar. Ardından, Kurulum sekmesindeki ilgili kimlik numaralarını kullanarak tüm sistemleri kurun. Tasarımcı bölümündeki adres sayısını gerçek adres sayısıyla karşılaştırın.
Ardından, aşağıdaki Modül ve Seçenek sekmelerini kullanarak Intellicage sekmesinde deneysel protokolleri oluşturun. Modül sekmesine tıklayarak modül alanındaki Deneysel Yapıları tasarlayın. Yeni modüller eklemek için Ekle'ye basın, birimler bölümünde gösterilen birimleri modül alanına sürükleyin.
Bir Nosepoke Uyarlama Modeli yapmak için, Görev bölümünden Kapı birimini, Utils bölümünden Kapı ve Zamanlayıcı birimlerini ve Etkinlikler bölümünden Ziyaret ve Burun Dürtme birimlerini modül alanına sürükleyin. Nosepoke ünitesinin çevrimiçi üzerindeki Herhangi birini Kapı ünitesindeki In'e bağlayın. Kapı ünitesinde kapatmak için Bağlantı Çıkışı.
Kapı ünitesinde açmak için Kapıya Bağlayın. Zamanlayıcı ünitesinde etkinleştirmek için kapıya bağlanın. Kapı ünitesini kapatmak için Zamanlayıcı ünitesindeki Çıkışı Bağlayın.
Zamanlayıcı bölümünde Dönem'i 5.000 milisaniye olarak ayarlayın. Seçenekler Sekmesinde kapıların ve kafeslerin başlangıç durumunu tanımlayın. İçki içilmeyen oturumda kapatılacak tüm kapıları PP veya PPR görevleri için tipik başlangıç durumu olarak belirtin.
Ardından, Modüller bölümündeki bağlantıya karşılık gelen Seçenekler Sekmesindeki zaman çizelgelerini ayarlayın. Parametreleri tanımladıktan sonra Farklı Kaydet butonuna tıklayarak deney dosyasını kaydediniz. Son olarak, deney dosyasını yükleyin, denetleyicinin Başlat düğmesine basın ve sistemin ve farelerin mevcut durumunu izleyin ve görselleştirin.
Radyo frekansı tanımlama transponderlerini implante etmek için, bir cep oluşturmak için kürek kemiğinin arka kısmının etrafındaki cildi sıkıştırarak ve kaldırarak başlayın. Daha sonra, saçın deri altı boşluğuna girmesini en aza indirmek için enjeksiyon bölgesini %70 etanol ile ıslatın. Daha sonra enjekte edilen iğneyi omurgaya paralel olarak cilde yerleştirin.
Mikroçipi deri altından çıkarın ve mikroçipi interskapular boşlukta tutmak için deriden sıkıştırın. İğneyi yavaşça çekin ve homeostazı sağlamak için alanı birkaç saniye sıkıştırmaya devam edin. Son olarak, fareyi tamamen gezici hale geldiğinde ev kafesine geri koyun.
Burada kullanılan denekler, NLF, Hafif Model ve NLGF Severer Modeli dahil olmak üzere birden fazla AD Modeli ve iki kontrol grubuydu. Sonuçlar, AD Modellerinin Yer tercihinin tersine çevrilmesindeki performansının genç erişkinlerde hafif derecede bozulduğunu göstermiştir. Bununla birlikte, yaşlı deneklerde performans önemli ölçüde ve giderek bozulmuştur.
Yürütücü işlev ile ilgili olarak, Severer AD Modeli, seri reaksiyon süresi testinin son aşamalarında doğruluktan yoksundu. NLGF farelerinin genç erişkinlerinde ve yaşlı deneklerinde kolaylaştırılmış kompulsivite gözlenmiştir. İlginç bir şekilde, genç yetişkinler olan NLF farelerinin kompulsifliğinde bir artış olmasına rağmen, yaşlılıkta, vahşi tip farelerinkiyle karşılaştırılabilir hale geldi.
Bu prosedürü denerken, hayvanların kafeslerin içindeki durumuna özellikle dikkat ederek sistemi günlük olarak kontrol etmeye devam etmeyi unutmamak önemlidir. Bu işlem sırasında metal benzeri ilaç tedavisi, terapötik stratejilerin sorulması gibi ek sorulara cevap vermek amacıyla yapılabilir. Geliştirilmesinden sonra, bu teknik, sinirbilim alanlarındaki araştırmacıların davranışsal fenotiplemeyi veya biyosentetik modellerde varyasyonu keşfetmelerinin yolunu açtı.
Tam transkripti görüntüleyin ve binlerce bilimsel videoya erişin
Genel Bakış
Bu makale, IntelliCage sistemi kullanarak Alzheimer hastalığının genetik modelleri için bilişsel değerlendirmeler için bir protokol tanımlamaktadır. Bu yüksek verimli otomatik davranış izleme sistemi, işlevsel koşullanma sağlar ve bilişsel görevler üzerinde tekrarlanabilir veriler sağlar.
Çalışmanın Temel Bileşenleri
Bilim Alanı
- Sinirbilim
- Davranış izleme
- Bilişsel değerlendirme
Arka Plan
- Hayvan modelleri, bilişsel eksiklikleri incelemek için esastır.
- Psikiyatrik hastalıklar, altta yatan mekanizmaları anlamak için modellenebilir.
- IntelliCage sistemi, davranış çalışmalarına yeni bir yaklaşım sunar.
- Veri toplamada tekrarlanabilirlik önemli bir avantajdır.
Çalışmanın Amacı
- Alzheimer modellerinde bilişsel değerlendirmeler için bir protokol oluşturmak.
- Verimli veri toplama için IntelliCage sistemini kullanmak.
- Bilişsel eksiklikler ve psikiyatrik hastalıklar üzerinde araştırmayı kolaylaştırmak.
Kullanılan Yöntemler
- Davranış izleme için IntelliCage sisteminin uygulanması.
- Belirli bilişsel görevler için deney dosyalarının oluşturulması.
- Fiyat tercihi değerlendirmeleri gibi testlerin yürütülmesi.
- Deney tutarlılığı için hayvan listelerinin yönetilmesi.
Ana Sonuçlar
- IntelliCage sisteminden elde edilen veriler oldukça tekrarlanabilir.
- Yöntem, veri bütünlüğünü korurken insan gücünü azaltır.
- Çeşitli bilişsel görevlerin başarılı bir şekilde uygulanması.
- Alzheimer'ın genetik modellerinde bilişsel eksikliklere ilişkin bilgiler.
Sonuçlar
- IntelliCage sistemi, bilişsel değerlendirmeler için değerli bir araçtır.
- Alzheimer hastalığı mekanizmalarının anlaşılmasını artırır.
- Gelecekteki araştırmalar bu otomatik yaklaşımdan yararlanabilir.
Sıkça Sorulan Sorular
Executive Industry Relevance
Automated long-term behavioral phenotyping addresses the challenge of detecting subtle, age-dependent cognitive deficits in Alzheimer's disease models, enabling early target validation and mechanistic de-risking. The IntelliCage system provides reproducible, quantitative readouts of spatial learning and executive function, supporting predictive confidence in preclinical decision-making. This approach reduces variability and manpower burden while enhancing translational continuity from discovery through lead identification.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Scientific Value: Enables interrogation of therapeutic hypotheses by quantifying cognitive decline across genetic Alzheimer's models.
- Operational Value: Supports biological de-risking through longitudinal, high-throughput assessment of place preference reversal and serial reaction time performance.
- Predictive Value: Facilitates portfolio triage by identifying transient versus permanent gene effects on cognitive domains.
Screening & Assay Development
- Scientific Value: Delivers standardized, reproducible behavioral endpoints for compound screening in disease-relevant systems.
- Operational Value: Eliminates daily handling, reducing operator bias and increasing throughput for longitudinal studies.
- Assay Readiness: Generates quantitative data on nosepoke accuracy, compulsivity, and learning curves suitable for hit-to-lead progression.
Translational & Preclinical Research
- Translational Continuity: Connects early cognitive phenotypes to downstream preclinical validation via age-stratified, genetically defined models.
- Mechanistic De-risking: Clarifies pathway-specific contributions to executive function deficits, informing target selection.
- Predictive Confidence: Enables risk-adjusted advancement decisions by tracking progressive impairment in older subjects.
Pipeline & Workflow Integration
The IntelliCage system fits within the discovery continuum from target validation through lead identification, providing mechanistically relevant behavioral data that informs go/no-go criteria.
- Discovery Biology: Supports hypothesis testing by measuring spatial learning and executive function across multiple Alzheimer's models.
- Screening: Delivers assay-ready, reproducible outputs for evaluating compound effects on cognitive performance.
- Analytics: Generates quantitative dependent variables such as nosepoke accuracy, visit frequency, and reversal learning metrics.
- Translational Research: Enables continuity from discovery to preclinical work by modeling age-dependent cognitive decline in genetic systems.
- Enterprise Reuse: Functions as a scalable platform for longitudinal phenotyping across therapeutic areas beyond Alzheimer's.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence in target validation through mechanistically interpretable cognitive endpoints.
- Operational Value: Enhances reproducibility and scalability by automating long-term behavioral monitoring.
- Strategic Value: Improves go/no-go decisions by reducing false positives via objective, longitudinal phenotyping.
- Portfolio Impact: Supports risk-adjusted prioritization by identifying models with progressive, age-dependent cognitive impairment.
Implementation Considerations
- Requires expertise in behavioral neuroscience and operant conditioning paradigms.
- Depends on RFID transponder implantation and IntelliCage hardware infrastructure.
- Necessitates cross-team standardization of animal handling, grouping, and protocol design.
- Involves adaptation considerations when applying to different genetic backgrounds or behavioral endpoints.
- Limited by the need for daily system monitoring to ensure animal welfare and data integrity.
