Uso del MouseWalker para cuantificar la disfunción locomotora en un modelo de ratón de lesión de la médula espinal

La coordinación efectiva de cuatro extremidades no es exclusiva de los animales cuadrúpedos. La coordinación extremidad anterior-extremidad posterior en humanos sigue siendo importante para realizar varias tareas, como nadar y alteraciones de la velocidad al caminar¹. Varios cinemáticos² y del programa motor ^1,3,4 de las extremidades, así como circuitos de retroalimentación propioceptiva⁵, se conservan entre humanos y otros mamíferos y deben ser considerados al analizar las opciones terapéuticas para los trastornos motores, como la lesión de la médula espinal (LME)^6,7,8.

Para caminar, varias conexiones espinales de las extremidades anteriores y posteriores necesitan ser correctamente cableadas y activadas rítmicamente, lo que requiere aportes del cerebro y retroalimentación del sistema somatosensorial ^2,9,10. Estas conexiones culminan en los generadores de patrones centrales (GPC), que están situados a nivel cervical y lumbar para las extremidades anteriores y posteriores, respectivamente ^1,9,10. A menudo, después de la LME, la interrupción de la conectividad neuronal y la formación de una cicatriz glial inhibitoria¹² limitan la recuperación de la función locomotora, con resultados que varían desde la parálisis total hasta la función restringida de un grupo de extremidades dependiendo de la gravedad de la lesión. Las herramientas para cuantificar con precisión la función locomotora después de la LME son críticas para monitorear la recuperación y evaluar los efectos de los tratamientos u otras intervenciones clínicas⁶.

El ensayo métrico estándar para los modelos de contusión de LME en ratones es la escala de ratón de Basso (BMS)^13,14, una puntuación no paramétrica que considera la estabilidad del tronco, la posición de la cola^, el paso plantar y la coordinación extremidad anterior-extremidad posterior en un campo abierto. A pesar de que el BMS es extremadamente confiable para la mayoría de los casos, requiere al menos dos evaluadores experimentados para observar todos los ángulos de movimiento de los animales para tener en cuenta la variabilidad natural y reducir el sesgo.

También se han desarrollado otros ensayos para evaluar cuantitativamente el rendimiento motor después de la SCI. Estos incluyen la prueba de rotarod, que mide el tiempo empleado en un cilindro giratorio¹⁵; la escalera horizontal, que mide el número de barandillas perdidas y la escalera positiva agarra^16,17; y la prueba de marcha del haz, que mide el tiempo que tarda un animal y el número de fallos que comete al cruzar una viga estrecha¹⁸. A pesar de reflejar una combinación de déficits motores, ninguna de estas pruebas produce información locomotora directa sobre la coordinación extremidad anterior-extremidad posterior.

Para analizar específicamente y más a fondo el comportamiento al caminar, se han desarrollado otros ensayos para reconstruir los ciclos de pasos y las estrategias de marcha. Un ejemplo es la prueba de huella, donde las patas entintadas de un animal dibujan un patrón sobre una hoja de papel blanco¹⁹. Aunque simple en su ejecución, extraer parámetros cinemáticos como la longitud de zancada es engorroso e inexacto. Además, la falta de parámetros dinámicos, como la duración del ciclo escalonado o la coordinación cronometrada, limita sus aplicaciones; De hecho, estos parámetros dinámicos solo se pueden adquirir analizando videos cuadro por cuadro de roedores caminando a través de una superficie transparente. Para los estudios de SCI, los investigadores han analizado el comportamiento al caminar desde una vista lateral utilizando una cinta de correr, incluida la reconstrucción del ciclo de pasos y la medición de las variaciones angulares de cada articulación de la pierna 4,20,21. A pesar de que este enfoque puede ser extremadamente informativo⁶, sigue centrado en un conjunto específico de extremidades y carece de características adicionales de la marcha, como la coordinación.

Para llenar estos vacíos, Hamers y sus colegas desarrollaron una prueba cuantitativa basada en un sensor táctil óptico utilizando la reflexión interna total frustrada (fTIR)²². En este método, la luz se propaga a través del vidrio a través de la reflexión interna, se dispersa al presionar la pata y, finalmente, es capturada por una cámara de alta velocidad. Más recientemente, se puso a disposición una versión de código abierto de este método, llamada MouseWalker, y este enfoque combina una pasarela fTIR con un paquete de software de seguimiento y cuantificación²³. Con este método, el usuario puede extraer un gran conjunto de parámetros cuantitativos, incluidos patrones de paso, espaciales y de marcha, posicionamiento de la huella y coordinación extremidad anterior-extremidad posterior, así como salidas visuales, como patrones de huella (imitando el ensayo de pata entintada⁶) o fases de postura relativas al eje del cuerpo. Es importante destacar que, debido a su naturaleza de código abierto, se pueden extraer nuevos parámetros actualizando el paquete de scripts de MATLAB.

Aquí, se actualiza el ensamblaje publicado anteriormente del sistema MouseWalker²³ . Se proporciona una descripción de cómo configurarlo, con todos los pasos necesarios para lograr la mejor calidad de video, condiciones de seguimiento y adquisición de parámetros. También se comparten herramientas adicionales posteriores a la cuantificación para mejorar el análisis del conjunto de datos de salida de MouseWalker (MW). Finalmente, la utilidad de esta herramienta se demuestra mediante la obtención de valores cuantificables para el rendimiento locomotor general, específicamente los ciclos escalonados y la coordinación extremidad anterior-extremidad posterior, en un contexto de lesión medular (LME).