MouseWalkerを用いた脊髄損傷マウスモデルにおける自発運動機能障害の定量化

四肢の効果的な調整は、四足動物に固有のものではありません。人間の前肢と後肢の協調は、水泳や歩行中の速度の変化など、いくつかのタスクを実行するために依然として重要です¹。さまざまな四肢運動学²と運動プログラム^1,3,4、^および固有受容感覚フィードバック回路⁵は、ヒトと他の哺乳類の間で保存されており、脊髄損傷(SCI^)などの運動障害の治療オプションを分析する際に考慮する必要があります^6,7,8。

歩くためには、前肢と後肢からのいくつかの脊椎接続が適切に配線され、リズミカルに活性化される必要があり、これには脳からの入力と体性感覚系からのフィードバックが必要です^2,9,10。これらの接続は、それぞれ前肢と後肢の頸部と腰部のレベルに位置する中央パターンジェネレーター(CPG)で最高潮に達します^1,9,10。多くの場合、SCI後、ニューロンの接続性の破壊と抑制性グリア瘢痕¹²の形成は、自発運動機能の回復を制限し、結果は、損傷の重症度に応じて、完全な麻痺から四肢のグループの機能の制限までさまざまです。SCI後の自発運動機能を正確に定量化するツールは、回復を監視し、治療やその他の臨床介入の効果を評価するために^{重要です6。}

SCIのマウス挫傷モデルの標準的なメトリックアッセイは、バッソマウススケール(BMS)^13,14であり、オープンフィールドアリーナでの体幹の安定性、尾の位置、足底のステッピング、および前肢と後肢の協調を考慮したノンパラメトリックスコアです。BMSはほとんどの場合非常に信頼性が高いですが、自然な変動性を説明し、バイアスを減らすために、動物の動きのすべての角度を観察するには、少なくとも2人の経験豊富な評価者が必要です。

SCI後の運動性能を定量的に評価するために、他のアッセイも開発されています。これらには、回転^{シリンダー15}に費やされた時間を測定するロタロッドテストが含まれます。手すりの欠落と正のはしごの数を測定する水平はしごは^16,17。ビーム歩行テストは、動物が狭いビーム¹⁸を横切るときにかかる時間と失敗の数を測定します。運動障害の組み合わせを反映しているにもかかわらず、これらのテストのいずれも、前肢と後肢の協調に関する直接的な自発運動情報を生成しません。

歩行行動を具体的かつより徹底的に分析するために、ステップサイクルと歩行戦略を再構築するための他のアッセイが開発されています。一例は、動物のインクを塗った足が白い紙¹⁹のシートの上にパターンを描くフットプリントテストです。実行は簡単ですが、ストライド長などの運動学的パラメータを抽出するのは面倒で不正確です。さらに、ステップサイクルの持続時間や脚時調整などの動的パラメータの欠如は、そのアプリケーションを制限します。実際、これらの動的パラメータは、透明な表面を歩くげっ歯類のフレームごとのビデオを分析することによってのみ取得できます。SCI研究では、研究者は、ステップサイクルの再構築や各脚関節の角度変動の測定など、トレッドミルを使用して側面から歩行行動を分析しました^4,20,21。このアプローチは非常に有益ですが⁶、特定の手足のセットに焦点を当てたままであり、調整などの追加の歩行機能が欠けています。

これらのギャップを埋めるために、Hamersたちは、フラストレーション全反射(fTIR)²²を用いた光学式タッチセンサーに基づく定量的試験を開発した。この方式では、光は内部反射 によって ガラス中を伝搬し、足を押すと散乱し、最終的に高速度カメラで撮影されます。より最近では、MouseWalkerと呼ばれるこの方法のオープンソースバージョンが利用可能になり、このアプローチは、fTIR通路と追跡および定量化ソフトウェアパッケージ^{とを組み合わせたものである23}。この方法を使用して、ユーザは、歩調、空間、および歩行パターン、足跡の位置、および前肢−後肢協調、ならびに足跡パターン(インク付き足場アッセイ⁶を模倣する)または体軸に対する立脚位相などの視覚的出力を含む、定量的パラメータの大規模なセットを抽出することができる。重要なのは、そのオープンソースの性質により、MATLABスクリプトパッケージを更新することで新しいパラメーターを抽出できることです。

ここでは、以前に公開されたMouseWalker²³ システムのアセンブリが更新されます。設定方法の説明と、最高のビデオ品質、トラッキング条件、およびパラメータ取得を実現するために必要なすべての手順が記載されています。マウスウォーカー(MW)出力データセットの分析を強化するために、追加の定量化後ツールも共有されています。最後に、このツールの有用性は、脊髄損傷(SCI)のコンテキストで、一般的な自発運動能力、特にステップサイクルと前肢と後肢の協調の定量化可能な値を取得することによって実証されます。