אוטומטית, וזמינותו התנהגות לטווח ארוך עבור פונקציות קוגניטיביות במודלים גנטיות מרובות של מחלת אלצהיימר, באמצעות IntelliCage
4 באוגוסט 2018
מאמר זה מתאר פרוטוקול עבור הערכות קוגניטיביות של דגמים גנטיים של אלצהיימר באמצעות מערכת IntelliCage, אשר הוא מערכת התנהגותית תפוקה גבוהה אוטומטית ניטור עם התניה אופרנטית.
שיטה זו יכולה לעזור לענות על שאלות מפתח בתחום מדעי המוח, כגון מודלים של בעלי חיים של ליקויים קוגניטיביים, או מחלות פסיכיאטריות. היתרון העיקרי של טכניקה זו הוא שניתן להשיג נתונים הניתנים לשחזור של מגוון משימות קוגניטיביות עם כוח אדם מופחת. בדרך כלל, אנשים חדשים בשיטה זו יתקשו מכיוון שהמערכת זקוקה לשלבים רבים לעבודה המדויקת.
תוכנת המעצב היא המקום שבו נוצר קובץ הניסוי המכיל הגדרות ניסיוניות מרכזיות. קבצי הניסוי משמשים להפעלת בדיקות ספציפיות, כגון העדפת מחיר, כאשר רק אחת מארבע הפינות אינה נגישה בחלון זמן ספציפי. התחל ביצירת רשימת בעלי החיים.
הגדירו את התנאים והגדירו את הפרמטרים למספר העכברים הנבדקים, מספר הקווים הגנטיים, מין בעלי החיים ומספר הכלוב שיש להשתמש בו. לאחר מכן, בחר את סוג המשדר המתאים, DataMars או Trovan בסרגל הכלים המרכזי. לאחר מכן, בחלונית קבוצות, הוסף או הסר את קבוצות הניסוי על ידי לחיצה על כפתור הפלוס הירוק או הצלב האדום בחלון הקבוצות בהתאמה.
השתמש בפונקציה Cluster כדי להפעיל תת-קבוצות באופן שווה על-ידי הגדרת פינות וצדדים נכונים, שגויים וניטרליים. לאחר מכן משתני אתר כולל שם, תג, מין, קבוצה ואשכול. שמור והדבק את רשימת בעלי החיים על-ידי בחירה באפשרות Export Animals.
ו-Import Animals בשורת התפריטים File כדי לשכפל את רשימות החיות לניסוי נוסף. לאחר מכן, הגדר את כל המערכות באמצעות מספרי הזיהוי המתאימים שלהן בכרטיסייה הגדרה. התאם את מספר הכתובות במקטע המעצב למספר הכתובות בפועל.
לאחר מכן, בנה את הפרוטוקולים הניסיוניים בכרטיסייה Intellicage, באמצעות הכרטיסיות Module ו-Option הבאות. עצב את המבנים הניסיוניים במרחב המודול על ידי לחיצה על הכרטיסייה מודול. כדי להוסיף מודולים חדשים, לחץ על הוסף, גרור את היחידות המוצגות בחלק היחידות לתוך חלל המודול.
כדי ליצור מודל הסתגלות לאף, גרור את יחידת הדלת מקטע המשימות, יחידות השער והטיימר מקטע השירותים, ואת יחידות הביקור והאף מקטע האירועים לתוך חלל המודול. קשר כל אחד באינטרנט של יחידת ה-Nosepoke ל-In ביחידת השער. קישור החוצה כדי לסגור ביחידת השער.
קשר החוצה בשער כדי לפתוח ביחידת הדלת. קישור החוצה בשער כדי להפעיל ביחידת הטיימר. קשר החוצה ביחידת הטיימר כדי לסגור את יחידת הדלת.
הגדר תקופה כ- 5,000 אלפיות השנייה, במקטע שעון עצר. הגדר את המצב ההתחלתי של הדלתות והכלובים בכרטיסייה אפשרויות. ציין את כל הדלתות שייסגרו בפגישה ללא שתייה כמצב התחלתי טיפוסי למשימות PP או PPR.
לאחר מכן, הגדר את לוחות הזמנים בכרטיסייה אפשרויות עם התכתבות לקישור בקטע מודולים. לאחר הגדרת הפרמטרים, שמור את קובץ הניסוי בלחיצה על שמור בשם לחצן. לבסוף, טען את קובץ הניסוי, לחץ על כפתור התחל של הבקר, ונטר ודמיין את המצב הנוכחי של המערכת והעכברים.
כדי להשתיל את משדרי זיהוי תדרי הרדיו, התחל בצביטה והרמה של העור סביב החלק האחורי של עצם השכמה ליצירת כיס. לאחר מכן, שטפו את מקום ההזרקה באתנול 70% כדי למזער את החדרת השיער לחלל התת עורי. לאחר מכן, הכנס את מחט ההזרקה לעור במקביל לעמוד השדרה.
הוציאו את השבב תת עורי וצבטו את השבב דרך העור כדי לשמור אותו בחלל הבין-שכמי. משוך את המחט לאט, והמשך לצבוט את האזור למשך מספר שניות כדי לספק הומאוסטזיס. לבסוף, החזר את העכבר לכלוב הביתי לאחר שהפך לאמבולטורי לחלוטין.
הנבדקים ששימשו כאן היו מספר מודלים של AD, כולל NLF, מודל מתון ומודל NLGF Severer, ושתי קבוצות ביקורת. התוצאות הצביעו על כך שהביצועים של מודלים של AD בהיפוך העדפות במקום, נפגעו קלות בקרב מבוגרים צעירים. עם זאת, הביצועים בנבדקים מבוגרים יותר נפגעו באופן משמעותי והדרגתי.
בכל הנוגע לתפקוד ניהולי, מודל Severer AD היה חסר דיוק בשלבים האחרונים של מבחן זמן התגובה הסדרתי. כפייתיות קלה נצפתה במבוגרים צעירים ובנבדקים מבוגרים של עכברי NLGF. מעניין לציין שלמרות שהייתה עלייה בכפייתיות של עכברי NLF שהיו בוגרים צעירים, בגיל מבוגר היא הפכה לדומה לזו של עכברי הבר.
בזמן ניסיון הליך זה, חשוב לזכור להמשיך לבדוק את המערכת מדי יום, תוך שימת לב מיוחדת למצב בעלי החיים שסובלים בתוך הכלובים. במהלך הליך זה של המתכת ניתן לבצע טיפול תרופתי על מנת לענות על שאלות נוספות כמו שאילת האסטרטגיות הטיפוליות. לאחר פיתוחה, טכניקה זו סללה את הדרך לחוקרים בתחומי מדעי המוח לחקור פנוטיפ התנהגותי, או וריאציה במודלים ביוסינתטיים.
צפו בתמליל המלא וקבלו גישה לאלפי סרטונים מדעיים
סקירה כללית
מאמר זה מתאר פרוטוקול להערכות קוגניטיביות עבור מודלים גנטיים של מחלת אלצהיימר באמצעות מערכת ה-IntelliCage. מערכת אוטומטית זו לניטור התנהגותי בעוצמה גבוהה מאפשרת התנייה אופרנטית ומספקת נתונים ניתנים לשחזור לגבי משימות קוגניטיביות.
מרכיבי מפתח של המחקר
תחום המדע
- מדעי המוח
- ניטור התנהגותי
- הערכה קוגניטיבית
רקע
- מודלים של בעלי חיים חיוניים לחקר ליקויים קוגניטיביים.
- ניתן למדל מחלות פסיכיאטריות כדי להבין את המכניזמים שבבסיסן.
- מערכת ה-IntelliCage מציעה גישה חדשנית למחקרי התנהגות.
- שחזוריות באיסוף הנתונים היא יתרון משמעותי.
מטרת המחקר
- ביסוס פרוטוקול להערכות קוגניטיביות במודלים של מחלת אלצהיימר.
- שימוש במערכת IntelliCage לאיסוף נתונים יעיל.
- קידום מחקר על גירעונות קוגניטיביים ומחלות פסיכיאטריות.
שיטות שנעשה בהן שימוש
- הטמעה של מערכת ה-IntelliCage לניטור התנהגותי.
- יצירה של קבצים ניסיוניים למשימות קוגניטיביות ספציפיות.
- ביצוע בדיקות כגון הערכות העדפת מחיר.
- ניהול רשימות בעלי חיים לשמירה על עקביות ניסיונית.
תוצאות עיקריות
- הנתונים המתקבלים ממערכת ה-IntelliCage הם בעלי הדירות גבוהה.
- השיטה מפחיתה את כוח האדם הנדרש תוך שמירה על שלמות הנתונים.
- יישום מוצלח של משימות קוגניטיביות מגוונות.
- תובנות לגבי גירעונות קוגניטיביים במודלים גנטיים של מחלת אלצהיימר.
מסקנות
- מערכת ה-IntelliCage היא כלי בעל ערך להערכות קוגניטיביות.
- היא משפרת את ההבנה של מנגנוני מחלת האלצהיימר.
- מחקרים עתידיים יכולים להפיק תועלת מגישה אוטומטית זו.
שאלות נפוצות
רלוונטיות תעשייתית למנהלים
פנוטיפואינג התנהגותי אוטומטי ארוך טווח נותן מענה לאתגר של זיהוי גירעונות קוגניטיביים עדינים התלויים בגיל במודלים של מחלת אלצהיימר, ובכך מאפשר תיקוף מוקדם של מטרות טיפוליות והורדת סיכונים מכניסטיים. מערכת ה-IntelliCage מספקת מדדים כמותיים הדירים של למידה מרחבית ותפקודים ניהוליים, ובכך תומכת בביטחון תחזיתי בקבלת החלטות פרה-קליניות. גישה זו מפחיתה שונות ועומס כוח אדם, תוך שיפור הרצף התרגומי משלב הגילוי ועד לשלב זיהוי המולקולה המובילה.
יישומים אסטרטגיים במחקר ופיתוח בביופארמה
גילוי מוקדם ותיקוף מטרה
- ערך מדעי: מאפשר בחינה של היפותזות טיפוליות באמצעות כימות של דעינה קוגניטיבית במודלים גנטיים של אלצהיימר.
- ערך תפעולי: תומך בהפחתת סיכונים ביולוגית באמצעות הערכה אורכית ובסבילה גבוהה של היפוך העדפת מקום וביצועי זמן תגובה סדרתי.
- ערך ניבוי: מסייע במיון תיקי פיתוח על ידי זיהוי השפעות גניות חולפות לעומת קבועות על תחומים קוגניטיביים.
סריקה ופיתוח בדיקות (Assay)
- ערך מדעי: מספק נקודות קצב התנהגותיות סטנדרטיות וניתנות לשחזור עבור סריקת תרכובות במערכות הרלוונטיות למחלה.
- ערך תפעולי: מבטל את הצורך בטיפול יומי, ובכך מפחית הטיות של המפעיל ומגדיל את התפוקה עבור מחקרים אורך.
- מוכנות הבדיקה: מייצר נתונים כמותיים על דיוק בסימון באף (nosepoke), כפייתיות ועקומות למידה המתאימים להתקדמות משלב ה-hit-to-lead.
מחקר תרגומי ופרה-קליני
- המשכיות תרגומית: מקשרת בין פנוטיפים קוגניטיביים מוקדמים לוולידציה פרה-קלינית בשלבים מאוחרים יותר, באמצעות מודלים מוגדרים גנטית ומחולקים לפי גיל.
- הפחתת סיכונים מכניסטית: מבהירה תרומות ספציפיות של מסלולים לליקויים בתפקודים ניהוליים, ובכך מסייעת בבחירת מטרות.
- ביטחון חיזוי: מאפשרת קבלת החלטות על קידום מותאם-סיכון באמצעות מעקב אחר הידרדרות פרוגרסיבית בנבדקים מבוגרים.
שילוב תהליכי עבודה וסדרת פעולות (Pipeline)
מערכת ה-IntelliCage משתלבת ברצף הגילוי, החל מתיקוף המטרה ועד לזיהוי המועמד המוביל, ומספקת נתונים התנהגותיים רלוונטיים מבחינה מכניסטית המנחים את קריטריוני ההחלטה להמשך או להפסקה (go/no-go).
- ביולוגיה של גילוי: תומך בבדיקת השערות על ידי מדידת למידה מרחבית ותפקוד ניהולי במודלים מרובים של מחלת אלצהיימר.
- סריקה: מספק תוצאים הניתנים לשחזור ומוכנים לבדיקה להערכת השפעת תרכובות על ביצועים קוגניטיביים.
- אנליזה: מייצר משתנים תלויים כמותיים כגון דיוק דחיפת אף, תדירות ביקורים ומדדי למידה של היפוך (reversal learning).
- מחקר תרגומי: מאפשר רצף משלב הגילוי ועד לעבודה פרה-קלינית על ידי מידול של ירידה קוגניטיבית תלוית גיל במערכות גנטיות.
- שימוש חוזר ארגוני: משמש כפלטפורמה ניתנת להרחבה עבור פנוטיפיקה אורך (longitudinal phenotyping) בתחומי טיפול מעבר למחלת אלצהיימר.
השפעה תפעולית וארגונית
- ערך מדעי: מעלה את הביטחון החזוי בתיקוף המטרה באמצעות נקודות קצה קוגניטיביות ניתנות לפירוש מכניסטי.
- ערך תפעולי: משפר את השחזוריות והיכולת להרחבה (scalability) על ידי אוטומציה של ניטור התנהגותי ארוך טווח.
- ערך אסטרטגי: משפר החלטות המשך (go/no-go) על ידי הפחתת תוצאות חיוביות שגויות באמצעות פנוטיפיקה אובייקטיבית ואורכית.
- השפעה על הפורטפוליו: תומך בתעדוף מותאם סיכון על ידי זיהוי מודלים עם ליקוי קוגניטיבי פרוגרסיבי התלוי בגיל.
שיקולי יישום
- דורש מומחיות במדעי המוח ההתנהגותיים ובפרודיגמות של התנייה אופרנטית.
- תלוי בהשתלה של משדר RFID ובתשתית חומרה של IntelliCage.
- מחייב סטנדרטיזציה בין-צוותית של טיפול בבעלי חיים, חלוקה לקבוצות ועיצוב הפרוטוקול.
- כולל שיקולי התאמה בעת יישום על רקעים גנטיים שונים או נקודות קצה התנהגותיות.
- מוגבל על ידי הצורך בניטור יומי של המערכת להבטחת רווחת בעלי החיים ושלמות הנתונים.
