Rata automatizada de un solo pellet alcanzando la reconstrucción tridimensional de trayectorias de patas y dígitos

Los humanos dependen en gran medida de la habilidad dietuta, definida como movimientos que requieren movimientos multi-articulares y digitales coordinados con precisión. Estas habilidades se ven afectadas por una serie de patologías comunes del sistema nervioso central, incluyendo lesiones estructurales (por ejemplo, accidente cerebrovascular, tumor, lesiones desmielinantes), enfermedad neurodegenerativa (por ejemplo, enfermedad de Parkinson) y anomalías funcionales circuitos (por ejemplo, distonía). Entender cómo se aprenden e implementan las habilidades hábiles por los circuitos motores centrales tiene, por lo tanto, el potencial de mejorar la calidad de vida de una gran población. Además, es probable que esta comprensión mejore el rendimiento motor en personas sanas optimizando las estrategias de capacitación y rehabilitación.

Disecijar los circuitos neuronales subyacentes a la habilidad hábil en los seres humanos está limitado por consideraciones tecnológicas y éticas, lo que requiere el uso de modelos animales. Los primates no humanos se utilizan comúnmente para estudiar movimientos de extremidades hábiles dada la similitud de sus sistemas motores y repertorio conductual con los seres humanos¹. Sin embargo, los primates no humanos son caros con largos tiempos de generación, lo que limita el número de sujetos de estudio y las intervenciones genéticas. Además, mientras que la caja de herramientas neurocientífica aplicable a los primates no humanos es más grande que para los seres humanos, muchos avances tecnológicos recientes no están disponibles o están significativamente limitados en los primates.

El alcance experto de los roedores es un enfoque complementario para estudiar el control del motor diestro. Las ratas y los ratones pueden ser entrenados para alcanzar, agarrar y recuperar un pellet de azúcar en una secuencia estereotipada de movimientos homólogos a los patrones de alcance humano². Debido a su tiempo de generación relativamente corto y menores costos de vivienda, así como su capacidad para adquirir alcances calificados durante días o semanas, es posible estudiar un gran número de asignaturas durante las fases de aprendizaje y consolidación de habilidades. El uso de roedores, especialmente ratones, también facilita el uso de potentes herramientas neurocientíficas modernas (por ejemplo, optogenética, imágenes de calcio, modelos genéticos de la enfermedad) para estudiar la habilidad hábil.

El alcance experto de los roedores se ha utilizado durante décadas para estudiar el control motornormal y cómo se ve afectado por patologías específicas como el accidente cerebrovascular y la enfermedad de Parkinson 3. Sin embargo, la mayoría de las versiones de esta tarea son laboristas y de mucho tiempo, mitigando los beneficios del estudio de los roedores. Las implementaciones típicas implican la colocación de roedores en una cámara de alcance con un estante delante de una ranura estrecha a través de la cual el roedor debe alcanzar. Un investigador coloca manualmente los pellets de azúcar en el estante, espera a que el animal llegue, y luego coloca otro. Los alcances se puntúan como éxitos o fracasos, ya sea en tiempo real o por revisión de vídeo⁴. Sin embargo, simplemente la puntuación alcanza los éxitos o los fracasos ignora los datos cinemáticos enriquecidos que pueden proporcionar información sobre cómo (en lugar de simplemente si) el alcance se ve afectado. Este problema se solucionó mediante la implementación de una revisión detallada de los vídeos de acceso para identificar y puntuar semicuantitativamente los submovimientos⁵. Si bien esto añadió algunos datos sobre la cinemática de alcance, también aumentó significativamente el tiempo y el esfuerzo del experimentador. Además, los altos niveles de participación de los experimentadores pueden conducir a incoherencias en la metodología y el análisis de datos, incluso dentro del mismo laboratorio.

Más recientemente, se han desarrollado varias versiones automatizadas de alcance cualificado. Algunos se adhieren a la jaula doméstica^6,7, eliminando la necesidad de transferir animales. Esto reduce el estrés en los animales y elimina la necesidad de aclimatarlos a una cámara de alcance especializada. Otras versiones permiten el seguimiento de la pata para que los cambios cinemáticos bajo intervenciones específicas se puedan estudiar^8,9,10, o tener mecanismos para determinar automáticamente si los pellets fueron arrancados de la plataforma¹¹. Las tareas automatizadas de alcance cualificado son especialmente útiles para el entrenamiento de alta intensidad, como puede ser necesario para la rehabilitación después de una lesión^12. Los sistemas automatizados permiten a los animales realizar un gran número de alcances durante largos períodos de tiempo sin necesidad de una participación intensiva de los investigadores. Además, los sistemas que permiten el seguimiento de la pata y la puntuación automatizada de los resultados reducen el tiempo dedicado al investigador a realizar el análisis de datos.

Desarrollamos un sistema automatizado de alcance experto en ratas con varias características especializadas. En primer lugar, mediante el uso de un pedestal móvil para llevar el pellet a “posición de alcance” desde abajo, obtenemos una vista casi sin obstáculos de la extremidad delantera. En segundo lugar, un sistema de espejos permite múltiples vistas simultáneas del alcance con una sola cámara, permitiendo la reconstrucción tridimensional (3-D) de las trayectorias de alcance utilizando una cámara de alta resolución y alta velocidad (300 fps). Con el reciente desarrollo de algoritmos de aprendizaje automático robustos para el seguimiento de movimiento sin marcadores^13,ahora rastreamos no sólo la pata, sino los nudillos individuales para extraer el alcance detallado y la cinemática de agarre. En tercer lugar, un frame-grabber que realiza un procesamiento de vídeo simple permite la identificación en tiempo real de distintas fases de alcance. Esta información se utiliza para desencadenar la adquisición de vídeo (la adquisición continua de vídeo no es práctica debido al tamaño del archivo), y también se puede utilizar para desencadenar intervenciones (por ejemplo, optogenética) en momentos precisos. Por último, los fotogramas de vídeo individuales son activados por pulsos de lógica transistor-transistor (TTL), lo que permite que el vídeo se sincronice con precisión con grabaciones neuronales (por ejemplo, electrofisiología o fotometría). Aquí, describimos cómo construir este sistema, entrenar ratas para realizar la tarea, sincronizar el aparato con sistemas externos y reconstruir trayectorias de alcance 3D.