Summary

アルツハイマー病、IntelliCage を使用しての複数の遺伝モデルにおける認知機能の長期的な行動のアッセイの自動化

Published: August 04, 2018
doi:

Summary

本稿では、オペラント条件づけと自動化されたハイスループットの行動監視システム IntelliCage システムを使用して、アルツハイマー病の遺伝的モデルの認知評価のためのプロトコルについて説明します。

Abstract

複数の要因-加齢や遺伝子など、認知機能の低下に頻繁に関連付けられています。アルツハイマー病 (AD) などの認知機能低下の遺伝子組み換えマウス モデル根本的なメカニズムの解明し、治療の進歩を促進するために有望なツールとなっています。広告は、認知機能の低下の場合、モデルで予想される行動異常の解析検証に重要なステップです。研究者から需要の実質的な努力を高齢化の影響を検討する実験動物の長期行動調査。IntelliCage システムは、毎日の人間の処理の必要性を排除するマウス用高スループットとコスト効果の高いテスト電池です。ここで述べる遺伝的アルツハイマー病モデルの長期的な表現でのシステムの利用方法具体的な認知機能に焦点を当てします。実験では、空間的な学習機能と執行機能を評価するテストの繰り返しバッテリを採用しています。この費用対効果の年齢依存した表現型解析はさまざまな認知的側面に関する遺伝子の一時的/恒久的な影響を確認することができます。

Introduction

過去 10 年間以上神経疾患モデル動物の開発は、その根拠と治療の進歩1,2,3を促進するために機構についての理解を提供しています。遺伝的動物モデルで高スループットの行動テスト バッテリーのアプリケーションは、人間の病気のメカニズムと薬物療法の識別を検討する研究ツールです。研究テスト バッテリー適合高齢者の長期観察のためおよび/または認知症モデルに専門人材と時間の偉大な量を消費する所あります伝統的。ホーム ケージ監視システムは、人間が行動観察のコストを減らすだろうとコスト効果の高い戦略になります。いくつかの研究チームは、ホーム ケージ4,5,6の単一の個々 の行動表現型解析を支援するビジョン ベースの自動化ツールを開発しました。ただし、このようなメソッドは、社会的相互作用、テスト環境のサイズおよびさまざまな認知機能を含む行動対策を制限します。IntelliCage は、ソーシャル ホーム ケージで様々 な認知タスクを実行するように設計第二世代ホーム ケージ監視システムです。重要なは、このメソッドは、毎日できる認知機能の評価と長期行動監視を実行する私たちの処理をなくすことができ、それ専門の実用的な処理のための要件を排除でき、再現性の高いを有効にします。データ集録7。ここでは、長期的に述べる表現型解析と検証されているアルツハイマー病 (AD) の遺伝的マウスモデルで最近自動ホーム ケージの監視機能を使用して8,9,10に生成されます。システム。空間的な学習機能と執行機能の評価を含んだテスト バッテリーを複数の年齢ポイント (9-12、14-17 ヶ月) で繰り返し行った。この年齢依存した表現では、さまざまな認知的側面に関する遺伝子の一時的/恒久的なエフェクトを識別することができました。いくつかの広告のモデルが自動ホーム ケージ システム監視10を使用して長期的な分析でテストいくつかの認知的側面の非定常かつ恒久的な表現型を示したことが分かった。したがって、ホーム ケージ監視システムを使用して自動化された研究は有益であり、長期的な行動表現型解析と高次脳機能障害の様々 なモデルでの検証のため費用対効果。

Protocol

手順は、動物によって承認されたすべては、ケア、委員会を使用して彼らは動物実験のため、理化学研究所脳科学総合研究センターのガイドラインに従って行われました。 1. 設定装置 注: 自動化されたホーム ケージ監視システムの概要については、図 1に示すです。各システム (39 cm × 58 cm × 21 cm) 1 つのマイクロプロセッサとそ?…

Representative Results

以前の研究では、広告モデルの年齢依存性の認知障害は自動化されたホーム ケージ システム監視10を用いた実験により検出されました。PP の広告モデルの彼らのパフォーマンスは若年成人と高齢者; の両方でそのままだったただし、PPR のパフォーマンスだった大幅と徐々 に障害 (図 6)。また、そのような特徴は15<…

Discussion

本稿では、遺伝子組み換えの広告モデルで長期的な認知・行動のアッセイの自動化されたホーム ケージ監視システムを使用してメソッドについて説明します。最も重要なステップは、適切な位置にトランスポンダーの注入です。移植を実行する前に、トランスポンダーの有効期限の日付が渡されないことを確認します。2 番目の重要な点は、マイナーな問題は、調査の間により深刻な 1 つを?…

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

撮影材料の彼女のヘルプありがとう玲子安藤。この研究は、挑戦的萌芽研究費補助金によって支えられた (日本学術振興会科研費助成番号 16 K 15196)。

Materials

IntelliCage TSE Systems Parchased in 2011 or later
PC Dell Inspiron 580s
Display Dell SI75T-WL
ALPHA-dri Shepherd Specialty Papers Standard bedding
Aron Alpha (Krasy Glue) 2g Toagosei (Krasy Glue) #04612 Cyanoacrylates for gluing magnet and blak arm
Handheld Transponder Reader BTS-ID R-560 Transponder reader, which reads both Trovan and DataMars
Transponder DataMars T-VA, T-VAS, or another series Basic package of transponders and implanters
Diamond Grip Plus Ansel Microflex DGP-INT-M Experimental glove
Isoflurane Pfizer 1119701G1092
Vaporizer for small animals DS Pharma Biomedical SF-B01 Facemask included
Neo-Medrol Pfizer 006472-001 Eye ointment
Ethanol (70%)
Excel Microsoft 00202-51382-15524-AA928 For data analysis

References

  1. Bryan, K. J., Lee, H., Perry, G., Smith, M. A., Casadesus, G. . Transgenic Mouse Models of Alzheimer’s Disease: Behavioral Testing and Considerations. Methods of Behavior Analysis in Neuroscience. , (2009).
  2. Nestler, E. J., Hyman, S. E. Animal models of neuropsychiatric disorders. Nature Neuroscience. 13 (10), 1161-1169 (2010).
  3. Crawley, J. N. Behavioral Phenotyping Strategies for Mutant Mice. Neuron. 57 (6), 809-818 (2008).
  4. Zarringhalam, K., Ka, M., et al. An open system for automatic home-cage behavioral analysis and its application to male and female mouse models of Huntington’s disease. Behavioural Brain Research. 229 (1), 216-225 (2012).
  5. Prusiner, S. B., Jackson, W. S., King, O. D., Lindquist, S. The power of automated high-resolution behavior analysis revealed by its application to mouse models of Huntington’s and prion diseases. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 95 (23), 13363-13383 (1998).
  6. Jhuang, H., Garrote, E., et al. Automated home-cage behavioural phenotyping of mice. Nature Communications. 1 (6), 1-9 (2010).
  7. Krackow, S., Vannoni, E., et al. Consistent behavioral phenotype differences between inbred mouse strains in the IntelliCage. Genes, brain, and behavior. 9 (7), 722-731 (2010).
  8. Nilsson, P., Saito, T., Saido, T. C. New mouse model of Alzheimer’s. ACS chemical. 5 (7), 499-502 (2014).
  9. Saito, T., Matsuba, Y., et al. Single App knock-in mouse models of Alzheimer’s disease. Nat Neurosci. 17 (5), 661-663 (2014).
  10. Masuda, A., Kobayashi, Y., Kogo, N., Saito, T., Saido, T. C., Itohara, S. Cognitive deficits in single App knock-in mouse models. Neurobiology of Learning and Memory. , (2016).
  11. Chan, R. C. K., Shum, D., Toulopoulou, T., Chen, E. Y. H. Assessment of executive functions: Review of instruments and identification of critical issues. Archives of Clinical Neuropsychology. 23 (2), 201-216 (2008).
  12. Jurado, M. B., Rosselli, M. The Elusive Nature of Executive Functions: A Review of our Current Understanding. Neuropsychology Review. 17 (3), 213-233 (2007).
  13. Diamond, A. Executive Functions. Annual Review of Psychology. 64 (1), 135-168 (2013).
  14. Kobayashi, Y., Sano, Y., et al. Genetic dissection of medial habenula-interpeduncular nucleus pathway function in mice. Frontiers in behavioral neuroscience. 7, 17 (2013).
  15. Robinson, O. J., Vytal, K., Cornwell, B. R., Grillon, C. The impact of anxiety upon cognition: perspectives from human threat of shock studies. Frontiers in human neuroscience. 7, 203 (2013).
  16. Robbins, T. The 5-choice serial reaction time task: behavioural pharmacology and functional neurochemistry. Psychopharmacology. (3-4), 362-380 (2002).
  17. Asinof, S. K., Paine, T. A. The 5-Choice Serial Reaction Time Task: A Task of Attention and Impulse Control for Rodents. Journal of Visualized Experiments. (90), e51574 (2014).
  18. Codita, A., Gumucio, A., et al. Impaired behavior of female tg-ArcSwe APP mice in the IntelliCage: A longitudinal study. Behavioural brain research. 215 (1), 83-94 (2010).
  19. Blumstein, D. T. Habituation and sensitization: new thoughts about old ideas. Animal Behaviour. 120, 255-262 (2016).
  20. Endo, T., Maekawa, F., et al. Automated test of behavioral flexibility in mice using a behavioral sequencing task in IntelliCage. Behavioural brain research. 221 (1), 172-181 (2011).
  21. Voikar, V., Colacicco, G., Gruber, O., Vannoni, E., Lipp, H. -. P., Wolfer, D. P. Conditioned response suppression in the IntelliCage: assessment of mouse strain differences and effects of hippocampal and striatal lesions on acquisition and retention of memory. Behavioural brain research. 213 (2), 304-312 (2010).
  22. Puścian, A., Łęski, S., Górkiewicz, T., Meyza, K., Lipp, H. -. P., Knapska, E. A novel automated behavioral test battery assessing cognitive rigidity in two genetic mouse models of autism. Frontiers in Behavioral Neuroscience. 8, 140 (2014).
  23. Voikar, V., Colacicco, G., Gruber, O., Vannoni, E., Lipp, H. -. P., Wolfer, D. P. Conditioned response suppression in the IntelliCage: assessment of mouse strain differences and effects of hippocampal and striatal lesions on acquisition and retention of memory. Behavioural brain research. 213 (2), 304-312 (2010).
  24. Harda, Z., Dzik, J. M., et al. Autophosphorylation of αCaMKII affects social interactions in mice. Genes, Brain and Behavior. , e12457 (2018).
  25. Aarts, E., Maroteaux, G., et al. The light spot test: Measuring anxiety in mice in an automated home-cage environment. Behavioural Brain Research. 294, 123-130 (2015).
  26. Safi, K., Neuhäusser-Wespy, F., et al. Mouse anxiety models and an example of an experimental setup using unconditioned avoidance in an automated system -IntelliCage. Cognition Brain & Behavior. 10 (4), 475-488 (2006).
  27. Dzik, J. M., Puścian, A., Mijakowska, Z., Radwanska, K., Łęski, S. PyMICE: APython library for analysis of IntelliCage data. Behavior Research Methods. 50 (2), 804-815 (2018).

Play Video

Cite This Article
Masuda, A., Kobayashi, Y., Itohara, S. Automated, Long-term Behavioral Assay for Cognitive Functions in Multiple Genetic Models of Alzheimer’s Disease, Using IntelliCage. J. Vis. Exp. (138), e58009, doi:10.3791/58009 (2018).

View Video