Uma romance única Animal motricidade sistema usando simples, prontamente disponível Software de rastreamento
31 de agosto de 2018
O presente estudo visa automatizar a quantificação do déficit motor em ratos. O modelo de avaliação inicial avalia motor perda resultante de uma implantação de microeletrodos intracortical no córtex motor. Nós relatamos no desenvolvimento e utilização de um algoritmo de rastreamento usando facilmente adaptável, simples e facilmente disponível software de codificação.
Este método pode ajudar a melhorar a consistência em testes comportamentais de pequenos animais, criando métricas objetivas da função motora. A vantagem dessa técnica é que, ao contrário dos métodos convencionais, os resultados são quantificados por um sistema de computador que reduz o erro humano, o esforço e o tempo. Demonstrando este procedimento estarão Marina Yu e Sydney Lindner, pesquisadores de graduação do Capadona Lab.
Comece a filmar e coloque o animal no centro da grade, de costas para o pesquisador para iniciar o Teste de Grade. Deixe o animal correr livremente por três minutos enquanto é gravado em vídeo de cima. Pare de filmar quando o período de três minutos terminar e devolva o animal à sua gaiola de origem.
Limpe a grade com um esterilizante à base de dióxido de cloro, tendo o cuidado de secar completamente as superfícies antes do teste. Em seguida, para o Teste de Escada, coloque o animal em uma gaiola temporária limpa. Defina o Aparelho de Escada para abranger duas gaiolas, onde a Gaiola de Partida é uma gaiola limpa e a Gaiola de Fim é a gaiola viva do animal, um incentivo para completar a corrida.
Coloque a câmera em um tripé, centralizado no comprimento da escada. Estenda até o tripé para que a lente da câmera fique na altura do degrau da escada. Posicione a câmera de forma que os degraus fiquem exatamente alinhados com a lente, pois isso é importante para o algoritmo de detecção de deslizamento no código BVAS.
Inicie a gravação de vídeo e permita que o animal comece a corrida segurando as patas dianteiras sobre o primeiro degrau da escada. Permita que o animal suba na escada sem ajuda. Permita que o animal se mova da linha de partida para a linha de chegada em seu próprio ritmo durante as filmagens.
Por fim, termine a gravação do vídeo e remova o animal da escada assim que o animal terminar a corrida. Comece nomeando cada vídeo com a designação do animal para todos os vídeos de teste de grade. Pegue os vídeos agora com o nome de cada animal e coloque os arquivos em sua própria pasta de armazenamento.
Em seguida, crie um novo arquivo de planilha vazio para armazenar os dados de cada modo de estudo e teste. Em seguida, instale a versão mais recente do BVAS clicando duas vezes no ícone do instalador. Após a conclusão da instalação, clique duas vezes no ícone do Programa BVAS para abrir o Menu Principal do BVAS, que permite as seguintes opções: Análise de Grade, Análise de Escada, Revisão de Escada ou Sair.
No Programa BVAS, comece selecionando Análise de grade na tela do menu superior. Em seguida, use o botão Reticências ao lado da caixa de entrada superior para navegar pelo sistema de arquivos e encontrar o arquivo de vídeos a serem analisados. Selecione o botão Reticências ao lado da caixa de entrada inferior para procurar o sistema de arquivos e selecionar o arquivo de planilha no qual armazenar os dados.
Clique em ir para iniciar o Processo de Análise. Examine as imagens de cada vídeo na tela do Revisor. Selecione o botão Editar se não houver linhas verdes ou se a linha verde não parecer estar no quadrado correto ao redor da área de teste.
Para editar os cantos, selecione o botão Editar cantos. Siga as instruções à direita da imagem representativa para selecionar a Área de Teste e pressione Enter para concluir o processo de seleção. Por fim, selecione Concluído para salvar a seleção e retornar à tela Revisor.
Em seguida, selecione o botão central Concluído para iniciar o processo de Análise Completa, uma vez que a Área da Grade para cada vídeo seja selecionada corretamente. Permita que o programa seja executado e, após a conclusão, um prompt de sucesso será exibido. Em seguida, selecione uma Análise de Escada no menu superior para abrir o Menu de Análise de Escada.
Selecione o botão de reticências de entrada superior para selecionar a pasta com os vídeos da escada com o nome de cada animal. Em seguida, selecione o botão de reticências inferior para selecionar um diretório para salvar uma pasta com dados dos vídeos da escada para revisar mais tarde. Selecione Ir para iniciar o Processo de Análise e repita as mesmas etapas para a Análise de Teste de Campo Aberto.
Permita que o programa seja executado e, após a competição, um prompt de sucesso aparecerá. No Programa BVAS, selecione uma Revisão de Imagem de Escada no menu superior para abrir a tela de seleção de arquivo de Revisão de Escada. Selecione o botão de reticências superior para selecionar a pasta de arquivos de dados e selecione o botão de reticências inferior para selecionar o arquivo de planilha criado para o estudo.
Em seguida, pressione Ir para iniciar o processo de revisão manual. Em seguida, visualize o menu Ladder Data Reviewer aberto automaticamente. Se um deslizamento for detectado, use os botões próximo quadro e último quadro para verificar todos os quadros gravados consecutivamente, se disponíveis.
Use o Slip Toggle para indicar qual pé do rato escorregou. Deixe a alternância em Sem deslizamento se a detecção for um falso positivo. Clique em Salvar e Continuar para passar para a próxima detecção.
Em caso de falha, use o botão de alternância para indicar se a falha é devido a Reversão ou Estagnação. Por fim, clique em Salvar e Continuar para passar para a próxima detecção. Na última detecção, clique em Salvar e Continuar para concluir a análise e salvar os dados no arquivo de planilha escolhido anteriormente.
Ignore o aviso de conclusão. Neste estudo, os resultados do Teste de Grade de Campo Aberto mostraram que os Revisores Especialistas foram mais consistentes do que os Revisores Iniciantes, mas ao usar o BVAS, houve variação zero para usuários Especialistas e Iniciantes. Da mesma forma, os resultados do Teste Ladder mostraram que os Revisores Especialistas foram mais consistentes do que os Revisores Iniciantes, mas ao usar o BVAS, houve, novamente, variação zero para usuários Especialistas e Iniciantes.
Para o Teste de Grade de Campo Aberto, foram observadas tendências ao longo do estudo de aumento da Velocidade Máxima alcançada, aumento da Distância Total Percorrida e aumento do número de Linhas de Grade cruzadas. A porcentagem de curvas à direita oscilou amplamente entre 40 e 50%Por fim, para o Teste de Escada, houve uma tendência decrescente no tempo de travessia, seguida de um aumento no tempo, começando por volta da quarta semana. O software detecta e tabula automaticamente o número de deslizamentos de patas durante uma travessia de escada.
E no Processo de Revisão de Vídeo, o usuário pode classificar os deslizamentos detectados em deslizamentos de pata esquerda versus direita, conforme mostrado no gráfico de barras. Uma vez dominada, essa técnica pode ser concluída em 30 a 40 minutos por animal por sessão de teste. Ao tentar este procedimento, é importante filmar em um ambiente bem iluminado no plano correto e com alto contraste entre o animal e o fundo.
Seguindo este procedimento, Tarefas de Comportamento adicionais podem ser executadas para responder a perguntas específicas em Modelos de Doenças ou Lesãos. Embora usemos esse método para fornecer informações sobre o déficit motor causado pelo implante do dispositivo no cérebro, essa técnica de análise pode ser usada em muitos outros modelos de doenças ou lesões. Depois de assistir a este vídeo, você deve ter uma boa compreensão de como filmar e analisar vídeos comportamentais usando o software BVAS do Capadona Lab, que fornece uma técnica de quantificação de comportamento repetível.
Veja a transcrição completa e aceda a milhares de vídeos científicos
Visão Geral
Este estudo foca-se na automação da quantificação de déficits motores em ratos, avaliando especificamente a perda motora decorrente da implantação de microeletrodos intracorticais no córtex motor. Um algoritmo de rastreamento foi desenvolvido utilizando software de codificação acessível para aprimorar o processo de avaliação.
Componentes Principais do Estudo
Área de Ciência
- Neurociência
- Testes Comportamentais
- Avaliação da Função Motora
Contexto
- Deficiências motoras em modelos animais são cruciais para compreender condições neurológicas.
- Métodos tradicionais de avaliação da função motora podem ser subjetivos e propensos a erros humanos.
- Sistemas automatizados podem fornecer medições mais confiáveis e objetivas.
- Este estudo tem como objetivo melhorar a consistência dos testes comportamentais em animais pequenos.
Objetivo do Estudo
- Desenvolver um método para quantificar déficits motores em ratos.
- Reduzir erros humanos nas avaliações comportamentais.
- Criar métricas objetivas para a avaliação da função motora.
Métodos Utilizados
- Implementação de um algoritmo de rastreamento para métricas de função motora.
- Gravação em vídeo de ratos durante um Teste em Grade por três minutos.
- Análise das imagens gravadas para avaliar o desempenho motor.
- Uso de software de codificação de fácil acesso para o desenvolvimento do algoritmo.
Resultados Principais
- O sistema automatizado demonstrou uma consistência melhorada na medição de déficits motores.
- Os resultados indicaram uma redução no erro humano em comparação com os métodos tradicionais.
- O algoritmo de rastreamento mostrou-se eficaz na quantificação de métricas de função motora.
- Os pesquisadores de graduação implementaram com sucesso o procedimento no Laboratório Capadona.
Conclusões
- O estudo apresenta um método confiável para avaliar déficits motores em ratos.
- A automação em testes comportamentais pode aumentar a precisão dos resultados.
- Essa abordagem pode ser benéfica para pesquisas futuras em neurociência.
Perguntas Frequentes
Relevância Executiva para a Indústria
O rastreamento automatizado da função motora atende à necessidade de fenotipagem comportamental objetiva e reproduzível na pesquisa neurocientífica pré-clínica. Ao reduzir a variabilidade entre observadores e erros humanos, o sistema aumenta a confiabilidade dos dados para validação de alvos e redução de riscos mecanicistas na descoberta de fármacos para o SNC. Isso favorece a interpretação consistente e transfuncional dos desfechos motores ao longo dos fluxos de trabalho de descoberta e translação.
Aplicações Estratégicas em P&D de Biotecnologia Farmacêutica
Descoberta Inicial e Validação de Alvo
- Valor Científico: Permite a investigação quantitativa de fenótipos motores para apoiar testes de hipóteses de alvos em modelos de doenças.
- Valor Operacional: Fornece métricas padronizadas e geradas por computador que reduzem a subjetividade nas avaliações comportamentais.
- Valor Preditivo: Melhora a confiança nos resultados de engajamento de alvo ao minimizar o ruído nas medidas de desfecho funcional.
Triagem e Desenvolvimento de Ensaios
- Prontidão para ensaios: Gera saídas quantificáveis, incluindo distância total percorrida, velocidade máxima, contagem de mudanças de direção e travessias de linhas da grade, compatíveis com triagem em alto rendimento.
- Reprodutibilidade: Elimina a variação entre usuários experientes e iniciantes, garantindo geração consistente de dados entre diferentes locais e operadores.
- Escalabilidade: Utiliza software amplamente disponível, permitindo implantação e adaptação fáceis em múltiplos paradigmas comportamentais.
Pesquisa Translacional e Pré-clínica
- Continuidade Translacional: Permite o acompanhamento longitudinal de tendências na função motora, como alterações no tempo de travessia da escada ou na incidência de escorregões das patas, para modelar a progressão da doença ou a recuperação.
- Redução de Riscos Mecanísticos: Facilita a correlação objetiva entre déficits motores e intervenções neurais, fortalecendo a inferência causal na validação de alvos.
- Alinhamento Pré-clínico: Parâmetros como detecção de escorregões das patas e modos de falha (estagnação/reversão) fornecem indicadores funcionais passíveis de tradução para estudos habilitantes de pedidos de novos medicamentos (IND).
Integração de Pipeline e Fluxo de Trabalho
O sistema BVAS integra-se ao continuum de descoberta desde a triagem fenotípica inicial até a otimização de compostos líderes e validação pré-clínica, especialmente para alvos do SNC, onde a função motora é um biomarcador fundamental.
- Biologia de Descoberta: Apoia a avaliação orientada por hipóteses da função de circuitos motores após modulação genética ou farmacológica.
- Triagem: Fornece leituras padronizadas e quantitativas baseadas em vídeo, adequadas para automação de ensaios e comparação de efeitos de compostos.
- Análise: Gera múltiplas saídas paramétricas (velocidade, distância, curvas, escorregamentos, cronometragem) que permitem análise multivariada do comportamento motor.
- Pesquisa Translacional: Permite o monitoramento contínuo da recuperação ou declínio motor, alinhando-se com avaliações funcionais clínicas.
- Reutilização Empresarial: Baseado em ferramentas de programação acessíveis, permitindo adaptação entre modelos de lesão, neurodegeneração e doenças neuromusculares sem restrições proprietárias.
Impacto Operacional e Empresarial
- Valor Científico: Aumenta a confiança preditiva ao reduzir o ruído biológico nas medições de desfechos motores.
- Valor Operacional: Reduz o tempo de análise para 30–40 minutos por animal, ao mesmo tempo que melhora a consistência entre usuários para variância zero.
- Valor Estratégico: Permite decisões mais rápidas e confiáveis de avançar/não avançar na otimização de compostos líderes, por meio da melhoria da qualidade dos dados.
- Impacto no Portfólio: Apoia o avanço ajustado ao risco por meio de fenotipagem motora reprodutível e quantificável em diferentes coortes de estudo.
Considerações sobre a Implementação
- Exige proficiência básica em software de rastreamento de vídeo e gerenciamento de dados em planilhas eletrônicas.
- Requer iluminação consistente, alto contraste entre o animal e o fundo e posicionamento da câmera em vista superior para limiarização precisa.
- Depende da calibração adequada do algoritmo de detecção de escorregões mediante alinhamento da câmera com os degraus da escada.
- Limitado ao rastreamento de um único animal; não é projetado para ensaios com animais em grupo ou interações sociais.
- Baseia-se em etapas de validação manual (por exemplo, edição de cantos, revisão de escorregões) para garantir a precisão do rastreamento.
