Behavioral Fenotypering van Muriene Disease Modellen met de Integrated Behavioral Station (INBEST)

De detectie van functionele effecten bij dieren hangt grotendeels af van het vermogen van de onderzoeker aan de variabiliteit inherent aan gedragsonderzoek beperken. Daarom is het belangrijk om controle nauwgezet en minimaliseren potentiële verwart de betrouwbaarheid en reproduceerbaarheid van gedragsgegevens kunnen verminderen. Tegelijkertijd is het belangrijk te erkennen dat geen test weerspiegelt een enkel domein van gedrag dat kennis van neurologische functie is verplicht en dit gedrag is zeer gevoelig voor externe stressoren. Als de bovenstaande postulaten worden gewaardeerd, kan men concluderen dat uitgebreide gedragsanalyse moet het tijdsverloop van de respons gemeten omvatten, evenals, betrekken elementaire functionele eigenschappen en paradigma's die gebruikmaken van specifieke gedragsaspecten. Veel van deze criteria kan worden voldaan met behulp van geautomatiseerde beoordeling van de bewegingen en gedragsmatige handelingen in een verrijkte huis-kooi-omgeving.

Tot nu toe heeft het Emphasi geweestzed dat gedrags fenotyperen van muismodellen van ziekten bij de mens rechtvaardigt aanvullende overwegingen. Dit begrip is gebaseerd op de veronderstelling dat functionele homeostase wordt uitgedaagd door interne en externe stressoren tijdens het begin van de ziekte. Hoewel alle mogelijke verwart niet kan worden opgeheven door de introductie van geautomatiseerde, huis-kooi fenotypering, zijn kwesties met betrekking tot inconsistente milieu-instellingen, transport stress, en herhaald hanteren geminimaliseerd. Dit verhoogt aanzienlijk consistentie en precisie tussen de studies; zelfs kleine vermindering variabiliteit kan verbeteren de detectie van de effecten geïnduceerd door een beginnende ziekte. Inderdaad, INBEST verschaft een schat aan gegevens, die nauwkeuriger beoordeling van het begin, kinetiek, en de ernst van gedragsveranderingen en belangrijke relaties tussen verschillende ziekte geïnduceerde gedragsstoornissen toelaat. Betrouwbare video-volgen hangt af van twee lichtomstandigheden. Eerst wordt diffuus licht vereist in de testkamer te voorkomenartefacten uit nabijgelegen reflecterende objecten. Ten tweede kan hoog contrast worden verkregen door kiezen van een geschikte vloerkleur afwijken van het subject kleur zoveel mogelijk. In ons laboratorium wordt dit bereikt door het gebruik van vloed-lampen gepositioneerd onder de INBEST dozen en zwarte vloer trays bij het monitoren van albino muizen (witte of grijze achtergrond zou voldoende zijn als het testen van gepigmenteerde stammen). Met betrekking tot de gebeurtenis opname aspect van INBEST, de huidige hardware instelling (1 Piccolo videokaart met 4 ingangen) beperkt 4 vakken gelijktijdig gebruikt per PC. Dit is een vrij klein aantal dozen, terwijl een meer geschikte set-up zou 8 of zelfs 16 kooien 2 of 4 PC's respectievelijk vereisen, en dus. Bij voorkeur kan INBEST continu worden gebruikt gedurende 24 uur als het huis-kooi. Dit zou dieren volledig wennen aan de omgeving en vorming van stabiele, circadiane gedragspatronen, die op onpartijdige wijze worden geanalyseerd. Naar computer gegevensverlies door stroomuitval, een continu vermogen su voorkomenpply (of op zijn minst een Uninterruptible Power source) moet worden beveiligd. Tenslotte, om een ​​goede beoordeling van de dagelijkse voedselinname garanderen, moet worden opgemerkt dat de grootte van voedsel pellets niet hoger zijn dan de grootte van de gaten in de voedseldispenser (de aanbevolen grootte van één voedselpellet 20 mg).

Het is niet te vergeten echter dat deze analyse ook moet nemen hoe de verschillende INBEST maatregelen kunnen interageren met elkaar. Bijvoorbeeld, muizen die meer tijd doorbrengen in het loopwiel zijn waarschijnlijk hoger hoeveelheden voedsel en water innemen van hun verhoogde calorie-eisen te voldoen. Evenzo kunnen muizen inname meer sacharoseoplossing hun inname van voedsel verminderen. De interpretatie van deze resultaten kunnen verder worden gecompliceerd door de algemene verbetering van de prestaties in de tijd, met name met betrekking tot gedrag en loopwiel activiteit voeropnamegedrag. Gezien hun incentive-eigenschappen, kunnen onderzoekers ook het beperken van de toegang tot sucrose-oplossing en t overwegenhij loopt wiel om de kans op post-voeropnamegedrag effecten en overmatig gewichtsverlies tegen te gaan, respectievelijk. Echter, kunnen deze zorgen meer relevant in sommige stammen zijn dan anderen omdat verschillende stammen van muizen hebben ongelijksoortige gedragsprofielen. Hoewel het uitvoeren van zowel de baseline en experimentele evaluatie controles voor veel van de problemen hierboven, moeten onderzoekers erkennen dat deze variabelen rekening moet worden gehouden bij het interpreteren van INBEST gegevens. Tegelijkertijd, kunnen bepaalde aspecten van gedrag bestudeerd in de huiselijke omgeving kooi, dus een combinatie met standaard tests om de gedrags profiel onderwerpen voltooien noodzakelijk.

Geautomatiseerde controle binnen gestandaardiseerd, maar flexibele omgevingen lijkt de logische volgende stap in de hedendaagse gedragsanalyse zijn. Een dergelijk niet-invasieve, ethologisch gebaseerde aanpak kunnen onderzoekers het volledige repertoire van gedragsreacties observeren gedurende een langdurige tijdsperiode. Deoretically, kan dit worden bereikt door het bestuderen gedrag in een "virtuele" verrijkt milieu dat sterk lijkt op een natuurlijke habitat. Verschillende onderzoeksgroepen hebben vision-based tracking tools die gedragsproblemen fenotyperen van muizen te ondersteunen in hun huis-kooi ^22-25 beschreven, in tweetallen ^{26, 27,} of in het kader van de grote sociale groepen ^28. Hoge nauwkeurigheid en ruimtelijke resolutie kan worden bereikt door integreren video tracking microchiptechnologie voor gelijktijdige en gesynchroniseerde verzamelen van gedragsgegevens in een groep muizen ^28. Thermografische camera kunnen detecteren warmte handtekeningen te combineren met implanteerbare microchips of transponders op de relatieve plaats en fundamentele fysiologische functies van elke muis (bijvoorbeeld lichaamstemperatuur, hart / ademhaling) verschaffen. Bovendien zou een geavanceerd 3D volgsysteem nauwkeuriger en kwantitatieve herkenning van gedrags- handelingen produceren. Om herhaaldelijk uitvoeren van een varischappij van testen, moet een dergelijk systeem worden geautomatiseerd, op afstand bestuurde, en modulair. Zo kan ruimtelijk geheugen bestudeerd in grotere omgevingen programmeren van de verschijning van distale signalen op LCD wanden en door het presenteren / verbergen dispensers met smakelijk voedsel van beweegbare vloeren. Op soortgelijke wijze kunnen nieuwe objecten worden gepresenteerd / verborgen op specifieke tijdstippen gedurende de studie. Dergelijke geautomatiseerde fenotyperen kan helpen bij het ophelderen van de genetische determinanten van gedrag, pathogene mechanismen onderliggende ziekte modellen, en de ontwikkeling van nieuwe therapeutische strategieën. Indien een consensus wordt bereikt met betrekking tot de testcondities, volgorde van de proeven, evenals de gebruikte hardware en software, mag men verwachten dat de langverwachte standaardisatie zou reproduceerbaarheid van gedragsonderzoek te verbeteren en te verheffen experimentele psychometrie naar een nieuw niveau.