Summary

מערכת מציאות מדומה בקוד פתוח למדידת למידה מרחבית בעכברים מרוסני ראש

Published: March 03, 2023
doi:

Summary

כאן, אנו מציגים הגדרת חומרה ותוכנה פשוטה בקוד פתוח לחקר למידה מרחבית של עכברים באמצעות מציאות מדומה (VR). מערכת זו מציגה מסלול ליניארי וירטואלי לעכבר מרוסן ראש הפועל על גלגל באמצעות רשת של מיקרו-בקרים ומחשב לוח יחיד המריץ חבילת תוכנה גרפית קלה לשימוש של Python.

Abstract

ניסויים התנהגותיים מרוסני ראש בעכברים מאפשרים למדעני מוח לצפות בפעילות המעגלים העצביים באמצעות כלי הדמיה אלקטרופיזיולוגיים ואופטיים ברזולוציה גבוהה, תוך מתן גירויים חושיים מדויקים לחיה המתנהגת. לאחרונה, מחקרים בבני אדם ובמכרסמים המשתמשים בסביבות מציאות מדומה (VR) הראו כי מציאות מדומה היא כלי חשוב לחשיפת המנגנונים העצביים העומדים בבסיס למידה מרחבית בהיפוקמפוס ובקליפת המוח, בשל השליטה המדויקת ביותר על פרמטרים כגון רמזים מרחביים והקשריים. עם זאת, הקמת סביבות וירטואליות להתנהגויות מרחביות של מכרסמים יכולה להיות יקרה ולדרוש רקע נרחב בהנדסה ובתכנות מחשבים. כאן, אנו מציגים מערכת פשוטה אך רבת עוצמה המבוססת על חומרה ותוכנה זולות, מודולריות, קוד פתוח, המאפשרת לחוקרים לחקור למידה מרחבית בעכברים מרוסנים באמצעות סביבת VR. מערכת זו משתמשת במיקרו-בקרים מצומדים כדי למדוד תנועה ולספק גירויים התנהגותיים בזמן שעכברים מרוסנים בראשם רצים על גלגל בתיאום עם סביבת מסלול ליניארית וירטואלית המעובדת על ידי חבילת תוכנה גרפית הפועלת על לוח יחיד. הדגש על עיבוד מבוזר מאפשר לחוקרים לתכנן מערכות גמישות ומודולריות שיעוררו וימדדו התנהגויות מרחביות מורכבות בעכברים כדי לקבוע את הקשר בין פעילות המעגלים העצביים לבין למידה מרחבית במוח היונקים.

Introduction

ניווט מרחבי הוא התנהגות חשובה מבחינה אתולוגית שבאמצעותה בעלי חיים מקודדים את התכונות של מיקומים חדשים למפה קוגניטיבית, המשמשת למציאת אזורי תגמול אפשריים והימנעות מאזורי סכנה פוטנציאליים. התהליכים הקוגניטיביים שבבסיס הניווט המרחבי, הקשורים קשר בל יינתק לזיכרון, חולקים מצע עצבי בהיפוקמפוס1 ובקליפת המוח, כאשר מעגלים עצביים באזורים אלה משלבים מידע נכנס ויוצרים מפות קוגניטיביות של סביבות ואירועים לצורך היזכרות מאוחרת יותר2. בעוד שהגילוי של תאי מקום בהיפוקמפוס3,4 ותאי רשת בקליפת המוח האנטורינלית5 שפך אור על האופן שבו המפה הקוגניטיבית בתוך ההיפוקמפוס נוצרת, שאלות רבות נותרו לגבי האופן שבו תת-סוגים עצביים ספציפיים, מיקרו-מעגלים ותת-אזורים בודדים של ההיפוקמפוס (הבליטה המשוננת, ואזורי האמוניס הקרניים, CA3-1) מתקשרים ומשתתפים בהיווצרות זיכרון מרחבי ובהיזכרות.

דימות דו-פוטוני In vivo היה כלי שימושי בחשיפת דינמיקה תאית ואוכלוסייה בנוירופיזיולוגיה חושית 6,7; עם זאת, הצורך האופייני בריסון ראש מגביל את התועלת של שיטה זו לבחינת התנהגות מרחבית של יונקים. הופעתה של מציאות מדומה (VR)8 טיפלה בחסרון זה על ידי הצגת סביבות חזותיות-מרחביות אימרסיביות ומציאותיות, בזמן שעכברים מרוסני ראש רצים על כדור או הליכון כדי לחקור קידוד מרחבי והקשרי בהיפוקמפוס 8,9,10 ובקליפת המוח 11. יתר על כן, השימוש בסביבות VR עם עכברים מתנהגים איפשר לחוקרי מדעי המוח לנתח את מרכיבי ההתנהגות המרחבית על ידי שליטה מדויקת באלמנטים של סביבת VR12 (למשל, זרימה חזותית, אפנון הקשרי) בדרכים שאינן אפשריות בניסויים בעולם האמיתי של למידה מרחבית, כגון מבוך המים מוריס, מבוך בארנס או משימות לוח חורים.

סביבות VR חזותיות מעובדות בדרך כלל על יחידת העיבוד הגרפי (GPU) של המחשב, אשר מטפלת בעומס של מחשוב מהיר של אלפי מצולעים הדרושים כדי למדל סביבה תלת-ממדית נעה על מסך בזמן אמת. דרישות העיבוד הגדולות דורשות בדרך כלל שימוש במחשב נפרד עם GPU שמעבד את הסביבה החזותית לצג, מסכיםמרובים 13 או מקרן14 כאשר התנועה נרשמת מהליכון, גלגל או כדור קצף מתחת לחיה. המנגנון המתקבל לשליטה, עיבוד והקרנה של סביבת VR הוא, אם כן, יקר יחסית, מגושם ומסורבל. יתר על כן, סביבות רבות כאלה בספרות יושמו באמצעות תוכנה קניינית שהיא גם יקרה וגם ניתנת להרצה רק על מחשב ייעודי.

מסיבות אלה, תכננו מערכת VR בקוד פתוח לחקר התנהגויות למידה מרחביות בעכברים מרוסנים באמצעות מחשב לוח יחיד Raspberry Pi. מחשב לינוקס זה הוא גם קטן וגם זול אך מכיל שבב GPU לעיבוד תלת מימד, המאפשר שילוב של סביבות VR עם התצוגה או המנגנון ההתנהגותי בתצורות אינדיבידואליות מגוונות. יתר על כן, פיתחנו חבילת תוכנה גרפית הכתובה בפייתון, “HallPassVR”, המשתמשת במחשב לוח יחיד כדי לעבד סביבה חזותית מרחבית פשוטה, מסלול ליניארי וירטואלי או מסדרון, על ידי שילוב מחדש של תכונות חזותיות מותאמות אישית שנבחרו באמצעות ממשק משתמש גרפי (GUI). זה משולב עם תת-מערכות מיקרו-בקרים (למשל, ESP32 או Arduino) כדי למדוד תנועה ולתאם התנהגות, כגון על ידי מתן שיטות אחרות של גירויים חושיים או תגמולים כדי להקל על למידה חיזוק. מערכת זו מספקת שיטה חלופית זולה, גמישה וקלה לשימוש לאספקת סביבות VR חזותיות-מרחביות לעכברים מרוסני ראש במהלך דימות של שני פוטונים (או טכניקות אחרות הדורשות קיבוע ראש) לחקר המעגלים העצביים העומדים בבסיס התנהגות למידה מרחבית.

Protocol

כל ההליכים בפרוטוקול זה אושרו על ידי הוועדה המוסדית לטיפול ושימוש בבעלי חיים של המכון הפסיכיאטרי של מדינת ניו יורק. הערה: מחשב לוח יחיד משמש להצגת סביבה חזותית של מציאות מדומה המתואמת עם הפעלת עכבר מרוסן ראש על גלגל. מידע התנועה מתקבל כקלט טורי ממיקרו-בקר ESP32 הקורא מקודד סיב?…

Representative Results

מערך התנהגותי זה של מציאות מדומה בקוד פתוח אפשר לנו לכמת התנהגות ליקוק כקריאה של למידה מרחבית בזמן שעכברים מרוסנים לראש ניווטו בסביבת מסלול ליניארי וירטואלי. שבעה עכברי C57BL/6 משני המינים בגיל 4 חודשים הוכנסו ללוח זמנים מוגבל במים ואומנו תחילה ללקק ברציפות ברמות נמוכות תוך כדי ריצה על הגלגל…

Discussion

מערכת VR בקוד פתוח זו לעכברים תפעל רק אם החיבורים הטוריים נעשים כראוי בין המיקרו-בקרים הסיבוביים וההתנהגות ESP32 לבין המחשב על לוח יחיד (שלב 2), אשר ניתן לאשר באמצעות הצג הטורי IDE (שלב 2.4.5). לקבלת תוצאות התנהגותיות מוצלחות מפרוטוקול זה (שלב 4), יש להרגיל את העכברים למכשיר ולהרגיש בנוח לרוץ על הגלגל…

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

ברצוננו להודות לנח פטיט ממעבדת הארווי על הדיון וההצעות בעת פיתוח הפרוטוקול בכתב יד זה. עבודה זו נתמכה על ידי פרס החוקר הצעיר של BBRF ו- NIMH 1R21MH122965 (G.F.T.), בנוסף ל- NINDS R56NS128177 (R.H., C.L.) ו- NIMH R01MH068542 (R.H).

Materials

1/4 " diam aluminum rod McMaster-Carr 9062K26 3" in length for wheel axle
1/4"-20 cap screws, 3/4" long (x2) Amazon.com B09ZNMR41V for affixing head post holders to optical posts
2"x7" T-slotted aluminum bar (x2) 8020.net 1020 wheel/animal mounting frame
6" diam, 3" wide acrylic cylinder (1/8" thick) Canal Plastics 33210090702 Running wheel (custom width cut at canalplastics.com)
8-32 x 1/2" socket head screws McMaster-Carr 92196A194 fastening head post holder to optical post 
Adjustable arm (14") Amazon.com B087BZGKSL to hold/adjust lick spout
Analysis code (MATLAB) custom written file at github.com/GergelyTuri/HallPassVR/software/Analysis code
Axle mounting flange, 1/4" ID Pololu 1993 for mounting wheel to axle
Ball bearing (5/8" OD, 1/4" ID, x2) McMaster-Carr 57155K324 for mounting wheel axle to frame
Behavior ESP32 code custom written file at github.com/GergelyTuri/HallPassVR/software/Arduino code/Behavior board
Black opaque matte acrylic sheets (1/4" thick) Canal Plastics 32918353422 laser cut file at github.com/GergelyTuri/HallPassVR/hardware/VR screen assembly
Clear acrylic sheet (1/4" thick) Canal Plastics 32920770574 laser cut file at github.com/GergelyTuri/HallPassVR/hardware/VR wheel assembly
ESP32 devKitC v4 (x2) Amazon.com B086YS4Z3F microcontroller for behavior and rotary encoder
ESP32 shield OpenMaze.org OMwSmall description at www.openmaze.org (https://claylacefield.wixsite.com/openmazehome/copy-of-om2shield). ZIP gerber files at: https://github.com/claylacefield/OpenMaze/tree/master/OM_PCBs
Fasteners and brackets  8020.net 4138, 3382,3280 for wheel frame mounts
goniometers Edmund Optics 66-526, 66-527 optional for behavior. Fine tuning head for imaging
HallPassVR python code custom written file at github.com/GergelyTuri/HallPassVR/software/HallPassVR
Head post holder custom design 3D design file at github.com/GergelyTuri/HallPassVR/hardware/VR head mount/Headpost Clamp
LED projector Texas Instruments DLPDLCR230NPEVM or other small LED projector
Lick spout VWR 20068-638 (or ~16 G metal hypodermic tubing)
M 2.5 x 6 set screws McMaster-Carr 92015A097 securing head post 
Matte white diffusion paper Amazon.com screen material
Metal headposts custom design 3D design file at github.com/GergelyTuri/HallPassVR/hardware/VR head mount/head post designs
Miscellenous tubing and tubing adapters (1/16" ID) for constructing the water line
Optical breadboard Thorlabs as per user's requirements
Optical posts, 1/2" diam (2x) Thorlabs TR4 for head fixation setup
Processing code custom written file at github.com/GergelyTuri/HallPassVR/software/Processing code
Raspberry Pi 4B raspberry.com, adafruit.com Single-board computer for rendering of HallPassVR envir.
Right angle clamp Thorlabs RA90 for head fixation setup
Rotary encoder (quadrature, 256 step) DigiKey ENS1J-B28-L00256L to measure wheel rotation
Rotary encoder ESP32 code custom written file at github.com/GergelyTuri/HallPassVR/software/Arduino code/Rotary encoder
SCIGRIP 10315 acrylic cement Amazon.com
Shaft coupler McMaster-Carr 9861T426 to couple rotary encoder shaft with axle
Silver mirror acrylic sheets Canal Plastics 32913817934 laser cut file at github.com/GergelyTuri/HallPassVR/hardware/VR screen assembly
Solenoid valve Parker 003-0137-900 to administer water rewards

References

  1. Lisman, J., et al. Viewpoints: How the hippocampus contributes to memory, navigation and cognition. Nature Neuroscience. 20 (11), 1434-1447 (2017).
  2. Buzsaki, G., Moser, E. I. Memory, navigation and theta rhythm in the hippocampal-entorhinal system. Nature Neuroscience. 16 (2), 130-138 (2013).
  3. O’Keefe, J., Dostrovsky, J. The hippocampus as a spatial map. Preliminary evidence from unit activity in the freely-moving rat. Brain Research. 34 (1), 171-175 (1971).
  4. O’Keefe, J. Place units in the hippocampus of the freely moving rat. Experimental Neurology. 51 (1), 78-109 (1976).
  5. Fyhn, M., Molden, S., Witter, M. P., Moser, E. I., Moser, M. B. Spatial representation in the entorhinal cortex. Science. 305 (5688), 1258-1264 (2004).
  6. Letzkus, J. J., et al. A disinhibitory microcircuit for associative fear learning in the auditory cortex. Nature. 480 (7377), 331-335 (2011).
  7. Lacefield, C. O., Pnevmatikakis, E. A., Paninski, L., Bruno, R. M. Reinforcement learning recruits somata and apical dendrites across layers of primary sensory cortex. Cell Reports. 26 (8), 2000-2008 (2019).
  8. Dombeck, D. A., Harvey, C. D., Tian, L., Looger, L. L., Tank, D. W. Functional imaging of hippocampal place cells at cellular resolution during virtual navigation. Nature Neuroscience. 13 (11), 1433-1440 (2010).
  9. Gauthier, J. L., Tank, D. W. A dedicated population for reward coding in the hippocampus. Neuron. 99 (1), 179-193 (2018).
  10. Rickgauer, J. P., Deisseroth, K., Tank, D. W. Simultaneous cellular-resolution optical perturbation and imaging of place cell firing fields. Nature Neuroscience. 17 (12), 1816-1824 (2014).
  11. Yadav, N., et al. Prefrontal feature representations drive memory recall. Nature. 608 (7921), 153-160 (2022).
  12. Priestley, J. B., Bowler, J. C., Rolotti, S. V., Fusi, S., Losonczy, A. Signatures of rapid plasticity in hippocampal CA1 representations during novel experiences. Neuron. 110 (12), 1978-1992 (2022).
  13. Heys, J. G., Rangarajan, K. V., Dombeck, D. A. The functional micro-organization of grid cells revealed by cellular-resolution imaging. Neuron. 84 (5), 1079-1090 (2014).
  14. Harvey, C. D., Collman, F., Dombeck, D. A., Tank, D. W. Intracellular dynamics of hippocampal place cells during virtual navigation. Nature. 461 (7266), 941-946 (2009).
  15. . Harvey Lab Mouse VR Available from: https://github.com/Harvey/Lab/mouseVR (2021)
  16. Pettit, N. L., Yap, E. L., Greenberg, M. E., Harvey, C. D. Fos ensembles encode and shape stable spatial maps in the hippocampus. Nature. 609 (7926), 327-334 (2022).
  17. Turi, G. F., et al. Vasoactive intestinal polypeptide-expressing interneurons in the hippocampus support goal-oriented spatial learning. Neuron. 101 (6), 1150-1165 (2019).
  18. Ulivi, A. F., et al. Longitudinal two-photon imaging of dorsal hippocampal CA1 in live mice. Journal of Visual Experiments. (148), e59598 (2019).
  19. Wang, Y., Zhu, D., Liu, B., Piatkevich, K. D. Craniotomy procedure for visualizing neuronal activities in hippocampus of behaving mice. Journal of Visual Experiments. (173), e62266 (2021).
  20. Tuncdemir, S. N., et al. Parallel processing of sensory cue and spatial information in the dentate gyrus. Cell Reports. 38 (3), 110257 (2022).
  21. Dombeck, D. A., Khabbaz, A. N., Collman, F., Adelman, T. L., Tank, D. W. Imaging large-scale neural activity with cellular resolution in awake, mobile mice. Neuron. 56 (1), 43-57 (2007).
  22. Guo, Z. V., et al. Procedures for behavioral experiments in head-fixed mice. PLoS One. 9 (2), 88678 (2014).
  23. Jordan, J. T., Gonçalves, J. T. Silencing of hippocampal synaptic transmission impairs spatial reward search on a head-fixed tactile treadmill task. bioRxiv. , (2021).
  24. Urai, A. E., et al. Citric acid water as an alternative to water restriction for high-yield mouse behavior. eNeuro. 8 (1), (2021).
  25. Saleem, A. B., Diamanti, E. M., Fournier, J., Harris, K. D., Carandini, M. Coherent encoding of subjective spatial position in visual cortex and hippocampus. Nature. 562 (7725), 124-127 (2018).
  26. Ravassard, P., et al. Multisensory control of hippocampal spatiotemporal selectivity. Science. 340 (6138), 1342-1346 (2013).
  27. Aghajan, Z. M., et al. Impaired spatial selectivity and intact phase precession in two-dimensional virtual reality. Nature Neuroscience. 18 (1), 121-128 (2015).

Play Video

Cite This Article
Lacefield, C., Cai, H., Ho, H., Dias, C., Chung, H., Hen, R., Turi, G. F. An Open-Source Virtual Reality System for the Measurement of Spatial Learning in Head-Restrained Mice. J. Vis. Exp. (193), e64863, doi:10.3791/64863 (2023).

View Video