我々 が発明した自動化における装置ご紹介します、この遅延に基づく意思決定と無料移動齧歯動物の努力に基づく意思決定を分析装置に基づくプロトコル。
多くの神経疾患、精神患者を示す難しさおよび/または意思決定に赤字。齧歯動物モデルは、意思決定問題の基礎となる神経生理の原因のより深い理解を生成する便利です。費用利益ベースにおけるタスクは、齧歯動物が高報酬腕 (HRA) と低報酬腕 (LRA) 間選択意思を測定に使用されます。における意思決定タスク、コスト、時間遅延の 1 つおよび物理的な努力を他の 2 つのパラダイムがあります。両方のパラダイムは、実験動物、複数のドアの退屈な労働集約的な管理を必要とする、報酬をペレットし、腕の選択録音。現在の作業に基づいて従来におけるペレット配達、ドア管理および選択録音の完全な自動化装置を発明しました。この自動セットアップは、齧歯動物の意志決定を遅延・努力・ ベース両方の評価に使用できます。ここで説明したプロトコルと当研究室は複数の遺伝子組み換えマウスの意思決定の表現型を調べた。代表的なデータで蒸散内側手綱を持つマウスが遅延と労力の両方の反感を示したし、迅速かつ楽な報酬を選択する傾向が明らかにしました。このプロトコルには、実験者の介入によるバラツキを減らすこと、実験効率を高めるのに役立ちます。また、慢性的なシリコン プローブ、微小電極を用いた、光イメージングや神経活動の操作は、ここで説明されているセットアップを使用して意思決定タスク中にで簡単に適用できます。
人間や他の動物、報酬を取得する (遅延、努力とリスクを含む) コストを評価し、アクションの特定のコースを選択する意思を確認します。(SZ) 統合失調症、注意欠陥多動性障害 (ADHD)、強迫性障害 (OCD)、パーキンソン病 (PD)、中毒1を含む多数の脳神経疾患に意思決定の赤字が表示されます。ヒトとサルの研究では、地域が決定作る2,3,4に関与しているそのいくつか主要な脳を明らかにしました。霊長類より複雑な意思決定に従事し、齧歯動物をする報酬の不測の事態が頻繁に変更される環境で生き残るために適応を決定することが報告されています。さらに、神経回路メカニズムと意思決定の分子機構は、chemogenetic、光遺伝学的ツールおよび遺伝子改変マウスの可用性のためのマウスモデルで徹底的に調査されてすることができます。注意セット シフト作業、エフォートフル ・または遅延ベースにおけるタスク、アイオワ州ギャンブル課題、視覚弁別逆転学習タスク5、齧歯動物の意思決定行動の評価で使用される複数のタスクがある等。類似における費用便益プロトコル ピエール グループ6によって開発されたおよび無料移動齧歯動物7,8、意思決定コスト (遅延と努力) の 2 種類の効果を調べるために使用されています。 9,10。このタスクの特別な利点は、レバーを押すかボウルに掘るように訓練する動物がいないことです。代わりに、動物は、高報酬の高コストの片腕 (HRA) または低報酬他の腕 (LRA) の低コストのオプションのオプション間の選択をします。したがって、このタスクは実行しやすくします。
遅延ベースのパラダイムは実験動物に入ると目標の腕の 1 つジャンクション ドアは導入された動物が目標の腕で維持されるよう。動物は、LRA を選択、LRA の目標ドアがすぐに取り消された、小さな量の食糧が配信。動物を選択すると、HRA、hra サーバーで目標ドアが必要な遅延後取り消された、食品ペレット量が (図 1 a) を配信しました。努力ベースのパラダイムに HRA が障壁によって妨げられるし、動物のペレット (図 1 b) の大規模な量を得るためにそれ以上登る必要があります。一般的に言えば、遅延ベースのパラダイムは動物モデルの衝動性をテストするのには非常に有用な無関心な動物2,4、11,12,を把握する助けることができる 1 つの努力ベース13. Hitherto 研究者は手動で遅延時間をカウント、挿入およびドアを撤回、努力バリアを操縦、ペレット数を数えて、ペレットを所定の位置に配置、配置する返すことにより動物この試金を実行されています。、と毎回毎回動物の選択肢を記録します。これらの労働と時間のコストは、研究者、この行動のアッセイの普及を妨げる厳しい実験的ボトルネックをもたらします。現在の仕事、齧歯動物、完全自動化、標準化、高スループットと遅延または努力に基づく意思を評価するためにベースにおけるセットアップを開発しました。
装置
商業メーカーと共同で (材料表参照)、変更を開発した自動化における装置ソフトウェア ベースの計測器制御 (図 2) を使用します。動物が最初に彼ら自身をポイントし、新しいトライアルを開始行くことができるので、特に、「バック ドア」と「帰り」伝統的なにおける (図 2) と比較して紹介。における、無光沢の灰色および実験条件およびソフトウェアが正しく設定されて、両方の黒と白マウスを検出できます。それは、3 本のアームで構成されています: 1 つの開始のアームと 2 つの目標武器・各 410 mm 高さ 155 mm の V 字の壁長さ 30 mm 幅と幅 155 mm のオープン トップのベース。V 字廊下は、ジャンプからマウスを効果的に防ぐことができます。さらに、V 字廊下の場合生体内でケーブルと記録を適用する容易になります。[開始] ボックスは、開始腕の末尾にアタッチされます。目標ボックスは、各目標の腕の末尾にアタッチされます。食べ物用自動販売機は、甘い食品ペレットのあらかじめ定義された数を提供するそれぞれの目標ボックスにインストールされます。ペレット摂取量は赤外線センサーによって検出され、コンピューターによって自動的に記録されます。各目標のボックスは、まっすぐ廊下で開始ボックスに接続されます。裁判が終わったら、[開始] ボックスに廊下を介して、動物によって自律的返すことができます。スタート地点とゴールの箱の出入りで高さ 155 mm の引き戸があります。また、スライドドアは動物の選択 (図 2 a) を行った後に後方移動を防ぐためにそれぞれの目標腕の入口に。すべて引き戸はコンピューターによって制御されると自動的の開いたり、閉じたりすることができます。高感度 1/2「電荷結合素子 (CCD) モノクル カメラは、動物の行動を追跡する装置の上に設定されます。レンズの焦点距離は 2.8-12 mm です。カメラの位置は、高さ約 1.9 m です。迷路の高さは床から 0.5 m なので、カメラと迷路の間の距離は約 1.4 m (図 2 b) です。CCD カメラから得られる追跡データが使用されるライブ コントロールにおける、動物 (ROIs) の関心の特定の領域を入力するとき、特定のドアを開閉します。努力ベースのパラダイムに使用される障壁 V 字壁に完全に収まる、三次元直角三角形 (図 2) の形で、高さ約 155 mm です。動物は垂直面をスケールする必要がありますが、45 ° の斜面を下降することができます。装置が実験中に 100 ルクスで点灯します。砂糖の実験で使用されるペレット (材料の表を参照)、シリカゲルを使用してペレットを乾いた状態に保つ (材料の表を参照してください)。
意思決定は認知進化15中に高度に保存です。人間と動物が潜在的な報酬を基準にして競合するアクションのオプションのコストを評価し、彼らの選択を確認します。神経学的な病気および精神的疾患の数に苦しむ患者は、意思16のさまざまな形で赤字を示しています。したがって、意思決定プロセスの基礎となる神経生理、病態生理学的メカニズム解明のために重要です。過去数年間で遅延ベースおよび努力ベースの意思決定をより多く集めている研究分野です。さらに、齧歯動物、特にラットは意思決定17のこれらの 2 つのフォームを研究に広く使用されています。
多くの研究は、HRA と LRA2,6,7,8,9,10,における装置を含む行動のタスクを使用して面白い発見につながった18,19,20,21,22。 タスクで、HRA 関連付けます大規模報酬時間遅延または努力努力のいずれか。動物は、LRA に任意の遅延時間と物理的な努力なしですぐに小さな報酬を取得できます。従来のアプローチは人間の実験者の手作業に依存しています。各試行における実験者必要ペレットをカウントして、HRA と LRA の食品トレーに置いて目標ドア HRA と LRA に置き、開始腕の終わりに動物を配置します。動物に入る腕のいずれかと、ジャンクション ドア目標腕へ動物の制限に置かれる必要があります。プロトコルによって、実験者は時間をカウントし、設定遅延後ゴールの扉を開く必要があります。動物がゴールエリアに入る、pellet(s) を取得した後、実験者をケージに戻し、動物の腕の選択と行動を記録する必要があります。それから実験者は次の試行におけるドアとペレットを準備する必要があります。トレーニングとテストのプロセス全体は、途方もなく時間と労働集約型です。また、別の研究室間での標準化の欠如は、別の問題です。
ビデオ追跡システム (図 7) 従来のプロトコルの問題を解決するために変更された自動化における装置に基づいてプロトコルを提案します。従来におけるする「バック ドア」と「バックの回廊」を導入し、「切断 2 分離二等辺三角形」の形をした迷路を取得しました。この設定の利点は、(1) 行動の完全な自動化トレーニング セットとテストします。これは実験者の主観の影響を取り除き、人間の時間を最小限に抑えるとのコミットメントの労働します。4 マウスの訓練または従来のプロトコルを使用して実行することが可能である 1 つの実験者によって同時にテストできるように、我々 は演習では、4 のセットアップを持ってください。(2) はソフトウェアの柔軟性制御ソフトウェアによって実験者ペレット数、遅延時間、ドア開口部と終了、試験番号、期間、およびトレース モードを含む複数のパラメーターを自由に設定できます。したがって、このシステムは、さまざまな種類の実験的ニーズを満たすことが。(3) がある広範な互換性すべてスライドドア、におけるは彼らが開いているときに迷路のベースで格納すること設計されています。したがって、セットアップは、光遺伝学的/光学的操作、体内電気生理学の記録、マイクロダイアリシスなど多様な生理学的システムと簡単に統合できます。さらに、掲載順位設定による HRA をマウスに選んだ可能性を除外するため、ディレイとの両方の努力 – 基づいた試金のためのコントロール テストを適用することをお勧めします。2 つの目標の腕の中でコストを均等に動物同じコストで両方の報酬の結果を経験する機会があります。選択可能報酬に基づいて単に差分、費用と便益の両方を決定する前に統合する必要がなくなります。これはまた動物の選択の変更は彼らが彼らの決定を評価方法の変更ではなく、費用や報酬、またはメモリの赤字をスケールする無力の結果かどうかをテストします。
私たちの研究室でこの設定でマウスの約 10 の系統を解析しました。1 つの例は、mHb:DTA マウス遅延 – および意思の努力ベースの両方の堅牢な表現型を示した代表的なデータで示されました。つまり、報酬値は mHb:DTA マウスの時間と労力で強く引きです。結果では、衝動性制御の mHb の重要な役割を明らかにしました。さらに、シリコン プローブ録音を無料移動マウス (未発表データ) 意思決定過程で適用我々 しています。すべての実験は、自動セットアップの能力検証ベンチマークを提供しました。したがって、自動化装置に基づくにおける意思決定の標準化されたプロトコルは遺伝的影響、薬理効果、神経回路に及ぼす遅延と努力が齧歯動物の割引の検出に適しています。要約すると、遅延・努力・ ベースの意思決定の試金のための理想的なシステムとして機能する多くの利点をしました。
The authors have nothing to disclose.
博士マシュー F S Rushworth (実験心理学部、オックスフォード大学) と博士坂上正道 (玉川大学脳科学研究所) をプロジェクトの開始や詳細、貴重なアドバイスに感謝したいと思いますプロトコル。批判的なコメント原稿を編集、于リリーに感謝します。このプロジェクトに支えられ理化学研究所奨励研究プロジェクト (100226201701100443) Q.Z、脳科学プロジェクト、センター小説科学への取り組み、Q.Z、理化学研究所加齢プロジェクト (自然な科学 (BS291003) の国立研究所10026-201701100263-340120) Q.Z し若手研究 (B) (17841749) Q.Z. に日本学術振興会科研費補助金
作家の貢献: Q.Z 考案しプロジェクトを開始、Q.Z、Y.K H.G 実行実験とデータ解析、H.G Q.Z と Y.K は原稿を書いていたラボ ・ オハラ (株)、間仕事の調整、S.I 監督プロジェクト。
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