Acquisto automatico di ratti a pellet con ricostruzione tridimensionale delle traiettorie di paw e cifre

Gli esseri umani dipendono fortemente dall’abilità abile, definita come movimenti che richiedono movimenti multi-joint e digit coordinati con precisione. Queste competenze sono influenzate da una serie di patologie comuni del sistema nervoso centrale, tra cui lesioni strutturali (ad esempio ictus, tumore, lesioni demielinanti), malattie neurodegenerative (ad esempio, morbo di Parkinson) e anomalie funzionali (ad es. distonia). Comprendere come le abilità abili vengono apprese e implementate dai circuiti motori centrali ha quindi il potenziale per migliorare la qualità della vita di una grande popolazione. Inoltre, tale comprensione è probabile che migliori le prestazioni motorie nelle persone sane ottimizzando le strategie di formazione e riabilitazione.

Dissezionare i circuiti neurali alla base dell’abilità abile nell’uomo è limitato da considerazioni tecnologiche ed etiche, che richiedono l’uso di modelli animali. I primati non umani sono comunemente usati per studiare i movimenti degli arti abili data la somiglianza dei loro sistemi motori e il repertorio comportamentale agli esseri umani¹. Tuttavia, i primati non umani sono costosi con tempi di lunga generazione, limitando il numero di soggetti di studio e interventi genetici. Inoltre, mentre la cassetta degli attrezzi neuroscientifica applicabile ai primati non umani è più grande che per gli esseri umani, molti recenti progressi tecnologici non sono disponibili o significativamente limitati nei primati.

La portata abile dei roditori è un approccio complementare allo studio del controllo motorio abile. Ratti e topi possono essere addestrati a raggiungere, afferrare e recuperare un pellet di zucchero in una sequenza stereotipata di movimenti omologhi omologi ai modelli di raggiungimento dell’uomo². A causa del loro tempo relativamente breve di generazione e dei costi di alloggio più bassi, così come la loro capacità di acquisire competenze che raggiungono da giorni a settimane, è possibile studiare un gran numero di materie sia durante le fasi di apprendimento che di consolidamento delle competenze. L’uso di roditori, in particolare topi, facilita anche l’uso di potenti strumenti neuroscientifici moderni (ad esempio, optogenetica, imaging del calcio, modelli genetici della malattia) per studiare abilità abile.

Roditore difficile raggiungere è stato utilizzato per decenni per studiare il normale controllo motorio e come è influenzato da patologie specifiche come ictus e morbo di Parkinson³. Tuttavia, la maggior parte delle versioni di questo compito sono di lavoro e dispendiosa in termini di tempo, mitigando i benefici dello studio dei roditori. Le implementazioni tipiche comportano il posizionamento dei roditori in una camera di raggiungendo con uno scaffale davanti a una stretta fessura attraverso la quale il roditore deve raggiungere. Un ricercatore posiziona manualmente i pellet di zucchero sullo scaffale, attende che l’animale raggiunga e poi ne posiziona un altro. I raggiunti sono segnati come successi o fallimenti sia in tempo reale che tramite recensione video⁴. Tuttavia, il semplice punteggio raggiunge come successi o fallimenti ignora i dati cinematici ricchi che possono fornire informazioni su come (anziché semplicemente se) raggiungere è compromessa. Questo problema è stato affrontato implementando una revisione dettagliata del raggiungimento di video per identificare e raggiungere in modo semi-quantitativo i sottomovimenti⁵. Mentre questo ha aggiunto alcuni dati riguardanti la cinematica di copertura, ha anche aumentato significativamente il tempo e lo sforzo dello sperimentatore. Inoltre, alti livelli di coinvolgimento dello sperimentatore possono portare a incoerenze nella metodologia e nell’analisi dei dati, anche all’interno dello stesso laboratorio.

Più recentemente, sono state sviluppate diverse versioni automatizzate di raggiungere esperti. Alcuni si attaccano alla gabbia di casa^6,7, eliminando la necessità di trasferire gli animali. Questo riduce lo stress sugli animali ed elimina la necessità di acclimatarli ad una camera di raggiungendo specializzata. Altre versioni consentono il tracciamento delle zampe in modo che i cambiamenti cinematici nell’ambito di interventi specifici possano essere studiati^8,9,10o avere meccanismi per determinare automaticamente se i pellet sono stati buttati giù dallo scaffale¹¹. I compiti automatizzati di raggiungere qualificati sono particolarmente utili per l’allenamento ad alta intensità, come può essere necessario per la riabilitazione dopo un infortunio¹². I sistemi automatizzati consentono agli animali di eseguire un gran numero di partecipanti per lunghi periodi di tempo senza richiedere un intenso coinvolgimento dei ricercatori. Inoltre, i sistemi che consentono il tracciamento delle zampe e il punteggio automatico dei risultati riducono il tempo dedicato al ricercatore nell’analisi dei dati.

Abbiamo sviluppato un sistema automatizzato di raccolta dei ratti con diverse caratteristiche specializzate. In primo luogo, utilizzando un piedistallo mobile per portare il pellet in “posizione di raggiungimento” dal basso, otteniamo una vista quasi libera dell’arto anteriore. In secondo luogo, un sistema di specchi consente più viste simultanee della portata con una singola telecamera, consentendo la ricostruzione tridimensionale (3D) delle traiettorie di velocità utilizzando una telecamera ad alta risoluzione ad alta velocità (300 fps). Con il recente sviluppo di robusti algoritmi di apprendimento automatico per il tracciamento del movimento senza marcatori¹³, ora tracciamo non solo la zampa ma le singole nocche per estrarre la portata dettagliata e afferrare la cinematica. In terzo luogo, un frame-grabber che esegue l’elaborazione video semplice consente l’identificazione in tempo reale di fasi di raggiungimento distinte. Queste informazioni vengono utilizzate per attivare l’acquisizione video (l’acquisizione video continua non è pratica a causa delle dimensioni del file), e possono anche essere utilizzate per attivare interventi (ad esempio, optogenetica) in momenti precisi. Infine, i singoli fotogrammi video sono attivati da impulsi di logica a transistor-transistor (TTL), che consentono al video di essere sincronizzato con precisione con le registrazioni neurali (ad esempio, elettrofisiologia o fotometria). Qui, descriviamo come costruire questo sistema, addestrare i ratti per eseguire il compito, sincronizzare l’apparato con sistemi esterni e ricostruire le traiettorie di portata 3D.