Rat automatisé Single-Pellet Atteindre avec la reconstruction en 3 dimensions des trajectoires de patte et de chiffres

Les humains dépendent fortement de l’habileté habile, définie comme des mouvements qui nécessitent des mouvements multi-joints et numériques coordonnés avec précision. Ces compétences sont affectées par une gamme de pathologies courantes du système nerveux central, y compris les lésions structurelles (p. ex., accident vasculaire cérébral, tumeur, lésions démyélinisés), les maladies neurodégénératives (p. ex. la maladie de Parkinson) et les anomalies fonctionnelles du moteur. circuits (p. ex. dystonie). Comprendre comment les compétences habiles sont apprises et mises en œuvre par les circuits moteurs centraux a donc le potentiel d’améliorer la qualité de vie d’une grande population. En outre, une telle compréhension est susceptible d’améliorer la performance motrice chez les personnes en bonne santé en optimisant les stratégies de formation et de réadaptation.

La dissection des circuits neuronaux sous-jacents à l’habileté de l’homme est limitée par des considérations technologiques et éthiques, nécessitant l’utilisation de modèles animaux. Les primates non humains sont couramment utilisés pour étudier les mouvements des membres habiles étant donné la similitude de leurs systèmes moteurs et le répertoire comportemental à l’homme¹. Cependant, les primates non humains sont coûteux avec de longs temps de génération, limitant le nombre de sujets étudiés et les interventions génétiques. En outre, alors que la boîte à outils neuroscientifique applicable aux primates non humains est plus grande que pour les humains, de nombreuses avancées technologiques récentes sont soit indisponibles, soit considérablement limitées chez les primates.

L’atteinte habile de rongeur est une approche complémentaire à l’étude du contrôle moteur habile. Les rats et les souris peuvent être formés pour atteindre, saisir et récupérer une granule de sucre dans une séquence stéréotypée de mouvements homologues aux modèles d’atteinte humains². En raison de leur temps de génération relativement court et de coûts de logement plus bas, ainsi que de leur capacité à acquérir des compétences qui s’échelonnent sur des jours à des semaines, il est possible d’étudier un grand nombre de sujets pendant les phases d’apprentissage et de consolidation des compétences. L’utilisation de rongeurs, en particulier de souris, facilite également l’utilisation de puissants outils neuroscientifiques modernes (p. ex., optogénétique, imagerie calcique, modèles génétiques de la maladie) pour étudier les habiletés habiles.

Rongeur habile atteindre a été utilisé pendant des décennies pour étudier le contrôle moteur normal et comment il est affecté par des pathologies spécifiques comme l’AVC et la maladie de Parkinson³. Cependant, la plupart des versions de cette tâche sont laborieuse et chronolaborante, atténuant les avantages de l’étude des rongeurs. Les implémentations typiques consistent à placer les rongeurs dans une chambre d’atteindre avec une étagère devant une fente étroite à travers laquelle le rongeur doit atteindre. Un chercheur place manuellement des granulés de sucre sur l’étagère, attend que l’animal atteigne, puis place un autre. Les portées sont notées comme des succès ou des échecs en temps réel ou par examen vidéo⁴. Cependant, la simple notation atteint comme succès ou échecs ignore les données cinématiques riches qui peuvent fournir un aperçu de la façon dont (par opposition à simplement si) atteindre est altérée. Ce problème a été résolu par la mise en œuvre d’un examen détaillé de la portée des vidéos pour identifier et semi-quantitativement score atteindre les sous-mouvements⁵. Bien que cela a ajouté quelques données concernant la cinématique d’atteindre, il a également considérablement augmenté le temps et l’effort de l’expérimentateur. De plus, des niveaux élevés de participation des expérimentants peuvent entraîner des incohérences dans la méthodologie et l’analyse des données, même au sein d’un même laboratoire.

Plus récemment, plusieurs versions automatisées de la portée qualifiée ont été développées. Certains attachent à la cage à la maison^6,7, éliminant la nécessité de transférer des animaux. Cela réduit le stress sur les animaux et élimine la nécessité de les acclimater à une chambre d’atteinte spécialisée. D’autres versions permettent le suivi des pattes de sorte que les changements cinématiques dans le cadre d’interventions spécifiques peuvent être étudiés^8,9,10, ou ont des mécanismes pour déterminer automatiquement si les granulés ont été frappés hors de l’étagère¹¹. Les tâches d’atteinte automatisées sont particulièrement utiles pour l’entraînement de haute intensité, comme cela peut être nécessaire pour la réadaptation après une blessure¹². Les systèmes automatisés permettent aux animaux d’effectuer un grand nombre d’exécutions sur de longues périodes de temps sans nécessiter la participation intensive des chercheurs. De plus, les systèmes qui permettent le suivi des pattes et la notation automatisée des résultats réduisent le temps consacré aux chercheurs à l’analyse des données.

Nous avons développé un système automatisé de rat habile avec plusieurs caractéristiques spécialisées. Tout d’abord, en utilisant un piédestal mobile pour mettre la pastille en «position d’atteinte» par le bas, nous obtenons une vue presque dégagée de l’avant-membre. Deuxièmement, un système de miroirs permet de multiples vues simultanées de la portée avec une seule caméra, permettant la reconstruction en trois dimensions (3-D) des trajectoires de portée à l’aide d’une haute résolution, haute vitesse (300 fps) caméra. Avec le développement récent d’algorithmes robustes d’apprentissage automatique pour le suivi des mouvements sans marqueurs¹³, nous suivons maintenant non seulement la patte, mais les articulations individuelles pour extraire la portée détaillée et saisir la cinématique. Troisièmement, un frame-grabber qui effectue un traitement vidéo simple permet l’identification en temps réel de phases d’atteinte distinctes. Ces informations sont utilisées pour déclencher l’acquisition de vidéos (l’acquisition vidéo continue n’est pas pratique en raison de la taille du fichier), et peuvent également être utilisées pour déclencher des interventions (par exemple, l’optogénétique) à des moments précis. Enfin, les images vidéo individuelles sont déclenchées par des impulsions de logique transistor-transistor (TTL), ce qui permet de synchroniser la vidéo avec précision avec des enregistrements neuronaux (par exemple, l’électrophysiologie ou la photométrie). Ici, nous décrivons comment construire ce système, former les rats à effectuer la tâche, synchroniser l’appareil avec des systèmes externes, et reconstruire des trajectoires de portée 3D.