PyOKR: um método semiautomatizado para quantificar a capacidade de rastreamento do reflexo optocinético
Summary
Descrevemos aqui o PyOKR, um método de análise quantitativa semiautomatizado que mede diretamente os movimentos oculares resultantes de respostas visuais ao movimento bidimensional da imagem. Uma interface de usuário baseada em Python e um algoritmo de análise permitem maior rendimento e medições quantitativas mais precisas dos parâmetros de rastreamento ocular do que os métodos anteriores.
Abstract
O estudo das respostas comportamentais aos estímulos visuais é um componente chave para a compreensão da função do sistema visual. Uma resposta notável é o reflexo optocinético (OKR), um comportamento inato altamente conservado necessário para a estabilização da imagem na retina. O OKR fornece uma leitura robusta da capacidade de rastreamento de imagens e tem sido extensivamente estudado para entender os circuitos e a função do sistema visual em animais de diferentes origens genéticas. O OKR consiste em duas fases: uma fase de rastreamento lento, pois o olho segue um estímulo até a borda do plano visual e uma sacada de fase rápida compensatória que redefine a posição do olho na órbita. Os métodos anteriores de quantificação de ganho de rastreamento, embora confiáveis, são trabalhosos e podem ser subjetivos ou derivados arbitrariamente. Para obter uma quantificação mais rápida e reprodutível da capacidade de rastreamento ocular, desenvolvemos um novo programa de análise semi-automatizado, o PyOKR, que permite a quantificação do movimento de rastreamento ocular bidimensional em resposta a qualquer estímulo direcional, além de ser adaptável a qualquer tipo de equipamento de vídeo-oculografia. Este método fornece filtragem automatizada, seleção de fases de rastreamento lento, modelagem de vetores oculares verticais e horizontais, quantificação dos ganhos de movimento ocular em relação à velocidade do estímulo e organização dos dados resultantes em uma planilha utilizável para comparações estatísticas e gráficas. Esse pipeline de análise quantitativa e simplificada, prontamente acessível por meio da importação do PyPI, fornece uma medição rápida e direta das respostas OKR, facilitando assim o estudo das respostas comportamentais visuais.
Introduction
A estabilização da imagem depende de respostas oculomotoras precisas para compensar o fluxo óptico global que ocorre durante o automovimento. Essa estabilização é impulsionada principalmente por duas respostas motoras: o reflexo optocinético (OKR) e o reflexo vestíbulo-ocular (RVO)1,2,3. O movimento global lento através da retina induz o OKR, que provoca a rotação reflexiva do olho na direção correspondente para estabilizar a imagem 1,2. Esse movimento, conhecido como fase lenta, é interrompido por sacadas compensatórias, conhecidas como fase rápida, nas quais o olho se reinicia rapidamente na direção oposta para permitir uma nova fase lenta. Aqui, definimos essas sacadas de fase rápida como movimentos de rastreamento ocular (ETMs). Enquanto o RVO depende do sistema vestibular para provocar movimentos oculares para compensar os movimentos da cabeça3, o OKR é iniciado na retina pelo disparo de ON e subsequente sinalização para o Sistema Óptico Acessório (AOS) no mesencéfalo 4,5. Devido à sua dependência direta dos circuitos da retina, o OKR tem sido frequentemente usado para determinar a capacidade de rastreamento visual em ambientes clínicos e de pesquisa 6,7.
O OKR tem sido estudado extensivamente como uma ferramenta para avaliar a capacidade visual básica 2,6,8, o desenvolvimento de DSGC 9,10,11,12, respostas oculomotoras13 e diferenças fisiológicas entre os antecedentes genéticos7. A OKR é avaliada em animais com cabeça fixa e com estímulo em movimento14. As respostas oculomotoras são normalmente capturadas usando uma variedade de ferramentas de vídeo, e os movimentos de rastreamento ocular são capturados como formas de onda OKR nas direções horizontal e vertical9. Para quantificar a capacidade de rastreamento, duas métricas primárias foram descritas: ganho de rastreamento (a velocidade do olho em relação à velocidade do estímulo) e frequência ETM (o número de sacadas de fase rápida em um determinado período de tempo). O cálculo do ganho tem sido usado historicamente para medir diretamente a velocidade angular do olho para estimar a capacidade de rastreamento; no entanto, esses cálculos são trabalhosos e podem ser derivados arbitrariamente com base em métodos de coleta de vídeo-oculografia e quantificação subsequente. Para uma avaliação mais rápida do OKR, a contagem da frequência do ETM tem sido usada como um método alternativo para medir a acuidade de rastreamento7. Embora isso forneça uma estimativa bastante precisa da capacidade de rastreamento, esse método depende de uma métrica indireta para quantificar a resposta de fase lenta e introduz vários vieses. Isso inclui um viés do observador na determinação da sacádica, uma dependência de respostas sacádicas temporalmente consistentes em uma época definida e uma incapacidade de avaliar a magnitude da resposta de fase lenta.
Para abordar essas preocupações com as abordagens atuais de avaliação de OKR e permitir uma quantificação aprofundada de alto rendimento dos parâmetros OKR, desenvolvemos um novo método de análise para quantificar as formas de onda OKR. Nossa abordagem usa uma plataforma de software acessível baseada em Python chamada “PyOKR”. Usando este software, a modelagem e quantificação das respostas de fase lenta OKR podem ser estudadas em maior profundidade e com maior parametrização. O software fornece avaliações quantitativas acessíveis e reprodutíveis de respostas a uma miríade de estímulos visuais e também rastreamento visual bidimensional em resposta ao movimento horizontal e vertical.
Protocol
Representative Results
Discussion
O PyOKR oferece várias vantagens para estudar as respostas visuais refletidas nos movimentos oculares. Isso inclui opções de precisão, acessibilidade e coleta de dados, além da capacidade de incorporar parametrização e velocidades de estímulo variáveis.
A avaliação direta do ganho de rastreamento ocular fornece uma caracterização precisa do movimento ocular que é uma métrica quantitativa mais direta do que a contagem manual tradicional de sacadas de fase rápida (ETMs). Embora ?…
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Este trabalho foi apoiado por R01 EY032095 (ALK), bolsa de pré-doutorado VSTP 5T32 EY7143-27 (JK), F31 EY-033225 (SCH), R01 EY035028 (FAD e ALK) e R01 EY-029772 (FAD).
Materials
| C57BL/6J mice | Jackson Labs | 664 | |
| Igor Pro | WaveMetrics | RRID: SCR_000325 | |
| MATLAB | MathWorks | RRID: SCR_001622 | |
| Optokinetic reflex recording chamber – JHUSOM | Custom-built | N/A | As described in Al-Khindi et al.(2022)9 and Kodama et al. (2016)13 |
| Optokinetic reflex recording chamber – UCSF | Custom-built | N/A | As described in Harris and Dunn, 201510 |
| Python | Python Software Foundation | RRID: SCR_008394 | |
| Tbx5 flox/+ mice | Gift from B. Bruneau | N/A | As described in Al-Khindi et al.(2022)9 |
| Tg(Pcdh9-cre)NP276Gsat/Mmucd | MMRRC | MMRRC Stock # 036084-UCD; RRID: MMRRC_036084-UCD |
References
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