Behavioral phénotypage de modèles de maladies murin avec la station intégrée comportementale (INBEST)

La détection des effets fonctionnels chez l'animal dépend largement de la capacité du chercheur de limiter la variabilité inhérente à des études comportementales. Par conséquent, il est important de contrôler minutieusement et de minimiser les éventuels facteurs de confusion qui peuvent réduire la fiabilité et la reproductibilité des données comportementales. Dans le même temps, il est important de reconnaître que pas de test reflète un seul domaine de comportement, que la connaissance de la fonction neurologique est obligatoire, et que le comportement est très sensible à des facteurs de stress externes. Si les postulats ci-dessus sont appréciés, on peut conclure que l'analyse comportementale globale doit inclure le cours du temps de la réponse mesurée, ainsi que, impliquer les traits et les paradigmes qui puisent dans les aspects comportementaux spécifiques fonctionnels de base. Beaucoup de ces critères peuvent être satisfaites en utilisant évaluation informatisée des mouvements et des actes de comportement dans un environnement home-cages aménagées.

Jusqu'à présent, il a été emphasized phénotypage que comportementale des modèles murins de maladies humaines mandats d'Considérations supplémentaires. Cette notion est basée sur la prémisse que l'homéostasie fonctionnelle est contestée par les facteurs de stress internes et externes lors de l'apparition de la maladie. Bien que tous les facteurs de confusion potentiels ne peuvent pas être éliminés par l'introduction de automatisé, la maison-cage phénotypage, les questions relatives aux paramètres incompatibles environnementales, le stress du transport et des manipulations répétées sont minimisés. Cela améliore considérablement la cohérence et la précision dans les études; même de petites réductions de la variabilité peuvent améliorer la détection des effets induits par une maladie naissante. En effet, INBEST fournit une mine d'informations, ce qui permet une évaluation plus précise de l'apparition, la cinétique et la gravité des changements de comportement, ainsi que des relations importantes entre les divers déficits comportementaux induits par la maladie. Vidéo suivi fiable dépend de deux conditions d'éclairage. Tout d'abord, la lumière diffuse est requise dans la chambre de test pour empêcherobjets à partir d'objets à proximité réfléchissante. Deuxièmement, le contraste de couleur élevée peut être obtenue en choisissant une couleur de plancher appropriée pour différer de la couleur de l'objet le plus possible. Dans notre laboratoire, ceci est réalisé en utilisant des crues feux positionnés en dessous des boîtes de INBEST et plateaux de sol noir lors du contrôle de souris albinos (fond blanc ou gris serait suffisant si l'essai souches pigmentées). En ce qui concerne l'aspect de l'enregistrement des événements de INBEST, le réglage du matériel actuel (1 Piccolo de la carte vidéo avec 4 entrées) limite quatre cases pour être simultanément utilisées par PC. Ce est un assez petit nombre de boîtes, tout un set-up plus adapté exigerait 8 ou même 16 cages, et donc 2 ou 4 PC, respectivement. De préférence, INBEST peut être utilisé en continu pendant 24 heures comme la maison-cage. Ce serait permettre aux animaux de se habituent pleinement à l'environnement et à établir, comportements circadiens stables, qui peuvent être analysés d'une manière impartiale. Pour éviter toute perte de données informatiques en raison de panne de courant, une puissance continue suppliquer (ou au moins une source d'alimentation sans coupure) doivent être sécurisés. Enfin, pour assurer une évaluation correcte de la ration alimentaire quotidienne, il convient de noter que la taille des boulettes de nourriture ne doit pas dépasser la taille des trous dans le distributeur de produits alimentaires (la taille recommandée d'une seule pastille alimentaire est de 20 mg).

Il ne est pas à négliger, toutefois, que cette analyse devrait également intégrer la façon dont différentes mesures de INBEST peuvent interagir les uns avec les autres. Par exemple, les souris qui passent plus de temps dans la roue de roulement sont susceptibles d'ingérer de plus grandes quantités de nourriture et d'eau pour répondre à leurs demandes croissantes en calories. De même, les souris ayant ingéré plus d'une solution de saccharose peuvent diminuer leur consommation de nourriture. L'interprétation de ces résultats peut être en outre compliquée par l'amélioration générale de la performance au fil du temps, en particulier en ce qui concerne l'ingestion activité roues comportement et le fonctionnement. Compte tenu de leurs propriétés incitatives, les expérimentateurs peuvent également envisager de limiter l'accès à une solution de saccharose et til courir roue pour contrer la probabilité d'effets post-ingestifs et perte de poids excessive, respectivement. Cependant, ces préoccupations peuvent être plus pertinents dans certaines souches que d'autres parce que les différentes souches de souris ont des profils comportementaux dissemblables. Bien que réalisant à la fois de base et des contrôles d'évaluation expérimentales pour la plupart des questions ci-dessus, les expérimentateurs doivent reconnaître que ces variables doivent être prises en compte lors de l'interprétation des données INBEST. Dans le même temps, certains aspects du comportement ne peuvent être étudiés dans l'environnement maison-cage, nécessitant ainsi une combinaison avec des tests standard pour compléter le profil comportemental des sujets.

Suivi informatisé au sein normalisée, mais les environnements flexibles semble être la prochaine étape logique dans l'analyse comportementale contemporaine. Une telle approche non invasive, basée éthologiquement-permettra aux chercheurs d'observer le répertoire complet des réponses comportementales sur une période de temps prolongée. Leoretically, ceci peut être accompli par l'étude du comportement dans un environnement "virtuel" enrichi qui ressemble étroitement à un habitat naturel. Plusieurs groupes de recherche ont décrit des outils de suivi basés sur la vision qui prennent en charge le phénotypage du comportement des souris dans leur cage ^22-25 domicile, en dyades ^{26, 27,} ou dans le contexte des ²⁸ grands groupes sociaux. De haute précision et une résolution spatiale peuvent être obtenus par l'intégration de poursuite vidéo avec la technologie de micropuce pour la collecte simultanée et synchronisée des données comportementales dans un groupe de souris ^28. Caméras thermographiques capable de détecter la chaleur signatures peuvent être combinés avec des puces ou des transpondeurs implantables pour fournir l'emplacement relatif et les fonctions physiologiques de base de chaque souris (par exemple, la température du corps, le cœur / fréquence respiratoire). En outre, un système de suivi 3D avancée produirait une reconnaissance plus précise et quantitative des actes de comportement. Afin d'exécuter plusieurs reprises une variety de tests, un tel système devrait être automatisé, télécommandé, et modulaire. Par exemple, la mémoire spatiale peut être étudiée dans des environnements plus grands en programmant l'apparition d'indices distales sur les murs LCD, ou en présentant / cacher distributeurs avec de la nourriture savoureuse de planchers mobiles. D'une manière similaire, les nouveaux objets pourraient être présentées / caché à des moments spécifiques pendant toute l'étude. Cette phénotypage informatique peut aider à élucider les déterminants génétiques du comportement, des modèles de mécanismes pathogènes de maladies sous-jacentes, et le développement de nouvelles stratégies thérapeutiques. Si un consensus est atteint par rapport aux conditions de test, séquence de tests, ainsi que le matériel et les logiciels utilisés, on peut se attendre que la normalisation tant attendue améliorer la reproductibilité des études comportementales et d'élever la psychométrie expérimentales à un nouveau niveau.