La investigación de los procesos de aprendizaje de habilidades motoras con una robótica Manipulandum
12 de febrero de 2017
Un paradigma se presenta para la formación y el análisis de una tarea de alcanzar experto automatizado en ratas. Análisis de los intentos de tracción revela distintos subprocesos del aprendizaje motor.
El objetivo general de entrenar a las ratas en esta tarea de alcance que involucra un manipulando robótico es investigar los procesos que subyacen al aprendizaje de las habilidades motoras y la recuperación de la función motora. Este método puede ayudar a responder preguntas clave en el campo de la neurociencia del comportamiento, específicamente relacionadas con los mecanismos subyacentes al aprendizaje motor y la formación de la memoria, así como la pérdida y recuperación de la función después de un daño cerebral o un accidente cerebrovascular. La principal ventaja de esta técnica es que el entrenamiento de las ratas y ese análisis es fácil de realizar y que es más objetivo que otras tareas convencionales de alcance de un solo perdigón.
Además, el manipulando robótico permite un mejor análisis de la cinemática. En preparación, siempre permita que las ratas recién adquiridas se habitúen a sus nuevas jaulas domésticas durante al menos una semana antes de entrenarlas. Durante este tiempo, manipule a las ratas con regularidad y aliméntelas con los gránulos de recompensa utilizados para el protocolo de entrenamiento.
Para comenzar el proceso de entrenamiento, primero pasa dos o tres días habituando a las ratas a la jaula de prueba. La primera tarea es entrenar a las ratas para que simplemente toquen el mango esférico a través de la ventana de la jaula y luego se muevan al lado opuesto de la jaula y obtengan una recompensa de comida. Primero, ajuste la configuración del software para que el mango se encuentre justo fuera de la ventana de la jaula de prueba.
Ahora, coloque a la rata en la jaula de entrenamiento y sostenga una bolita cerca del mango. Dirige la atención de la rata dando golpecitos en la jaula según sea necesario. Continúe empujando a la rata hacia el mango de esta manera hasta que alcance de forma independiente a través de la ventana de la jaula y toque el mango o la bolita de comida.
Luego, ejecute la sesión hasta que se hayan completado 100 toques o hasta que hayan transcurrido 60 minutos, lo que ocurra primero. Continúa entrenando a la rata diariamente hasta que complete 100 toques en 30 minutos en dos días consecutivos. Esto suele ocurrir en las dos primeras sesiones.
Una vez obtenida esta competencia, se procede directamente con el siguiente paradigma de formación. Las ratas pueden desempeñarse mucho más rápido en esta tarea que los criterios definidos, pero es importante no entrenarlas en exceso, ya que esto puede resultar en una consolidación excesiva del comportamiento y sofocar la configuración del comportamiento hasta el objetivo final. El siguiente reto es que las ratas aprendan el paso intermedio de estirar la mano y tirar del mango.
Al igual que con el entrenamiento de toque de recompensa, es importante no entrenar en exceso, ya que el objetivo final es pasar a la siguiente etapa del entrenamiento. En primer lugar, ajuste la configuración del software para que el robot coloque el mango a 18 milímetros de la ventana al comienzo de cada prueba. El mango debe tirarse al menos 10 milímetros sin interrupción para que la prueba tenga éxito.
No hay restricciones laterales en el movimiento de tracción. A continuación, realice las sesiones como hasta ahora con 100 ensayos o 60 minutos marcando su finalización. Si una rata no llega lo suficientemente lejos para realizar la tarea, entonces moldee el comportamiento correcto sosteniendo una bolita con pinzas cerca del mango.
Si una rata parece perder interés en tirar del mango, entonces golpee la jaula o dispense una bolita. Determina la preferencia de la pata de la rata a partir de sus primeros 20 intentos de tirar del mango. Simplemente elija la pata que se usa con más frecuencia como pata dominante.
La mayoría de las ratas mostrarán una fuerte preferencia y usaron una pata en al menos el 80% de los ensayos. Una vez que se note una pata dominante, ajuste la posición del mango lateralmente para favorecer esta pata. Alinee la manija con el borde de la ventana y manténgala en esta posición para todas las sesiones futuras con esta rata.
Continúe entrenando la tarea hasta que la rata alcance un rendimiento de meseta o realice la tarea 100 veces en 30 minutos en dos días consecutivos. Por lo general, solo se necesitan dos sesiones antes de proceder a la tracción recta. La etapa final del entrenamiento es enseñar a las ratas a tirar del mango directamente para obtener una recompensa.
Cambie los parámetros en el software para que un movimiento de tracción que se desvíe más de dos milímetros de la línea media se considere un error. Como de costumbre, cada sesión debe ejecutarse hasta que se completen 100 ensayos o hayan pasado 60 minutos. Continúe entrenando a las ratas en esta tarea hasta que su nivel de habilidad alcance una meseta o hasta que las ratas superen un criterio definido.
Utilizando ratas Long-Evans macho de 10 a 12 semanas de edad, se compararon tres técnicas de entrenamiento diferentes durante 22 días de entrenamiento. A cada grupo se le dio un entrenamiento de toque de recompensa. Entonces los parámetros cambiaron.
En un grupo, FP, las ratas fueron entrenadas para tirar del mango del robot sin ninguna restricción lateral. En el siguiente grupo, SP1, las ratas fueron entrenadas para tirar de la manija sin desviarse más de dos milímetros de la línea media, pero no se les dio ninguna sesión de entrenamiento de tiro libre. En el último grupo, SP2, las ratas recibieron exactamente dos sesiones de entrenamiento de tiro libre y luego pasaron al entrenamiento de tiro recto.
Es importante destacar que para SP2 la manija se mantuvo alineada cerca de un borde de la ventana, lo que resultó en una tarea más desafiante. Esta condición podría ocurrir por accidente si el operador no alinea constantemente el robot con la jaula. Posiblemente debido a este desafío adicional, la tasa de éxito de la tarea para las ratas SP1 se estabilizó antes que para las ratas SP2.
A lo largo de las sesiones, el movimiento de la manija mejoró desde la primera sesión hasta la última. Los datos mostrados son de una rata representativa del grupo SP2. Del mismo modo, la velocidad de tracción se volvió más regular desde la primera hasta la última sesión, lo que indica que se aprendió un movimiento más estable.
Estos datos también provienen de una rata SP2 representativa. Después de ver este video, debe tener una buena comprensión de cómo realizar una tarea automatizada de alcance calificado y de los factores que pueden afectar sus resultados. Como hemos demostrado, una pequeña alteración en el patrón de entrenamiento afectará al rendimiento del animal.
Por lo tanto, al intentar este procedimiento, es importante mantener todas las condiciones consistentes para cada animal, como la ubicación del mango.
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Resumen
Este artículo presenta un paradigma para entrenar y analizar una tarea automatizada de alcance hábil en ratas, centrándose en los subprocesos del aprendizaje motor. El método tiene como objetivo mejorar la comprensión del aprendizaje de habilidades motoras y de la recuperación tras daño cerebral.
Componentes Clave del Estudio
Área de la ciencia
- Neurociencia conductual
- Aprendizaje motor
- Neurorehabilitación
Antecedentes
- Investiga los procesos subyacentes al aprendizaje de habilidades motoras.
- Explora la recuperación de la función motora tras daño cerebral o accidente cerebrovascular.
- Utiliza un manipulador robótico para un análisis mejorado.
- Se centra en el análisis cinemático de tareas de alcance.
Objetivo del estudio
- Entrenar a las ratas en una tarea de alcance hábil.
- Analizar subprocesos distintos del aprendizaje motor.
- Proporcionar una evaluación más objetiva que los métodos convencionales.
Métodos Utilizados
- Entrenamiento de ratas con un manipulandum robótico.
- Período de habituación para ratas recién adquiridas.
- Manejo regular y administración de pellets de recompensa.
- Análisis objetivo de los intentos de tracción.
Resultados principales
- Identificación de los subprocesos implicados en el aprendizaje motor.
- Mejor comprensión de los mecanismos de recuperación de la función motora.
- Demuestra las ventajas de los métodos de entrenamiento robótico.
Conclusiones
- El manipulador robótico facilita un mejor análisis cinemático.
- Los métodos de entrenamiento proporcionan información sobre los procesos de aprendizaje motor.
- El estudio contribuye al campo de la neurorehabilitación.
Preguntas frecuentes
Relevancia Ejecutiva para la Industria
Las tareas automatizadas de alcance hábil en modelos de roedores proporcionan una plataforma cuantificable para desentrañar los mecanismos del aprendizaje motor, apoyando la validación de objetivos en el desarrollo de terapias neuromotoras. El análisis cinemático de la velocidad de tracción, la variabilidad de la trayectoria y la desviación respecto a la línea media permite una evaluación objetiva de la función motora, reduciendo la ambigüedad en las lecturas de eficacia preclínicas. Este enfoque mejora la confianza predictiva en la identificación de compuestos prometedores para intervenciones de neurorehabilitación al vincular los resultados conductuales con los procesos neuronales subyacentes.
Aplicaciones Estratégicas en I+D de Biotecnología Farmacéutica
Descubrimiento Temprano y Validación de Blancos
- Valor científico: Permite investigar los subprocesos del aprendizaje motor mediante parámetros cinemáticos cuantificables, como la velocidad de tracción y la variabilidad espacial.
- Valor operativo: Proporciona una medición objetiva y automatizada del rendimiento motor, reduciendo la variabilidad inherente a la puntuación manual de tareas de alcance.
- Valor predictivo: Facilita la reducción de riesgos biológicos al vincular los cambios inducidos por el entrenamiento en los patrones de movimiento con mecanismos de plasticidad neural relevantes para el enfoque terapéutico.
Desarrollo de Cribado y Ensayos
- Preparación del ensayo: Genera salidas cuantitativas estandarizadas, incluyendo la tasa de éxito en la tracción, la desviación respecto a la línea media y los perfiles temporales de movimiento para la selección de compuestos.
- Reproducibilidad: El manipulando robótico asegura parámetros de tarea consistentes entre sesiones, mejorando la fiabilidad entre animales y entre laboratorios.
- Escalabilidad: La recopilación automatizada de datos facilita la evaluación de alto rendimiento de la función motora en diferentes grupos de tratamiento y puntos temporales.
Investigación Traductiva y Preclínica
- Relevancia para la enfermedad: Modela el deterioro motor hábil y la recuperación, aplicable a accidente cerebrovascular, lesión cerebral traumática y enfermedades neurodegenerativas.
- Continuidad traslacional: Los biomarcadores cinemáticos, como la suavidad del movimiento y la tasa de éxito, se alinean con las escalas clínicas de evaluación motora.
- Reducción de riesgos mecanicistas: La integración con métodos electrofisiológicos, farmacológicos y optogenéticos permite la interrogación causal de los circuitos neuronales subyacentes al aprendizaje motor.
Integración de la tubería y flujo de trabajo
El método se encaja dentro del continuo de descubrimiento que va desde la prueba de hipótesis sobre dianas hasta la optimización de compuestos activos y la validación preclínica, particularmente para vías neuromotoras.
- Biología del Descubrimiento: Apoya la comprobación de hipótesis sobre la contribución de genes o vías al aprendizaje motor mediante la medición de cambios en los perfiles cinemáticos tras una manipulación.
- Selección: Permite la cuantificación preparada para ensayos de la adquisición y retención de habilidades motoras, facilitando evaluaciones de respuesta a dosis y de evolución temporal.
- Análisis: Proporciona lecturas multivariantes (velocidad, trayectoria, éxito) que permiten el análisis comparativo de la función motora entre diferentes condiciones experimentales.
- Investigación Traducional: Conecta el rendimiento motor de roedores con métricas clínicas de recuperación mediante características cinemáticas compartidas relevantes para la neurorehabilitación.
- Reutilización Empresarial: Establece una plataforma reutilizable para la evaluación longitudinal de la función motora en múltiples modalidades terapéuticas y modelos de enfermedad.
Impacto Operativo y Empresarial
- Valor científico: Aumenta la confianza predictiva en la validación de objetivos al reducir la ambigüedad mecanicista en la interpretación del comportamiento motor.
- Valor operativo: Mejora la reproducibilidad y la estandarización de la evaluación de habilidades motoras entre estudios y centros.
- Valor estratégico: Mejora la toma de decisiones de avance o interrupción al proporcionar puntos finales objetivos y cuantificables para la recuperación motora.
- Impacto en la cartera: Permite la priorización ajustada al riesgo de candidatos para neurorehabilitación basada en datos traslacionales de función motora.
Consideraciones de Implementación
- Requiere experiencia en el manejo de roedores, entrenamiento conductual y operación de sistemas robóticos.
- Depende del acceso a un manipulandum robótico programable con capacidades de seguimiento de fuerza y movimiento.
- Necesita la estandarización de protocolos de entrenamiento, cronogramas de recompensa y condiciones ambientales entre los grupos experimentales.
- Implica consideraciones de adaptación al trasladar parámetros entre cepas de ratas, edades o modelos de lesión.
- Limitado por la necesidad de evitar cuidadosamente el sobreentrenamiento para prevenir la estasis conductual y asegurar sensibilidad ante cambios en la habilidad.
