Summary

Low-Cost Gait Analyse für Verhaltens-Phänotypisierung von Maus-Modellen von neuromuskulären Erkrankungen

Published: July 18, 2019
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Summary

Die Footprint-Analyse ist eine kostengünstige Alternative zu digitalisierten Ganganalyseprogrammen für Forscher, die Bewegungsanomalien bei Mäusen quantifizieren. Aufgrund seiner Geschwindigkeit, Einfachheit und Längspotenzial, Es ist ideal für Verhaltens-Phänotypisierung von Mausmodellen.

Abstract

Die Messung der Tierischen Fortbewegung ist ein gängiges Verhaltenswerkzeug, das verwendet wird, um den Phänotyp einer bestimmten Krankheit, Verletzung oder eines Drogenmodells zu beschreiben. Die hier gezeigte kostengünstige Methode der Ganganalyse ist ein einfaches, aber effektives Maß für Ganganomalien in murinen Modellen. Fußabdrücke werden analysiert, indem man die Füße einer Maus mit ungiftiger waschbarer Farbe bemalt und dem Subjekt ermöglicht, auf einem Blatt Papier durch einen Tunnel zu gehen. Das Design des Testtunnels nutzt das natürliche Mausverhalten und deren Affinität zu kleinen dunklen Stellen. Die Schrittlänge, Schrittbreite und Zehenausbreitung jeder Maus wird leicht mit einem Lineal und einem Bleistift gemessen. Dies ist eine etablierte und zuverlässige Methode, und es erzeugt mehrere Metriken, die analog zu digitalen Systemen sind. Dieser Ansatz ist sensibel genug, um Schrittänderungen frühzeitig in der Phänotyp-Präsentation zu erkennen, und aufgrund seines nicht-invasiven Ansatzes ermöglicht er das Testen von Gruppen über die Lebensdauer oder phänotypische Darstellung hinweg.

Introduction

Fortbewegung erfordert komplexe neurologische und Muskel-Skelett-Koordination, und Defizite in einem einzigen Aspekt der motorischen Wege können beobachtbare Ganganomalien produzieren1,2. Die Gait-Analyse ist ein wichtiges Werkzeug für Forscher, die Mausmodelle testen, da sie quantifizierbare Verhaltensdaten darüber liefert, wie sich eine bestimmte Krankheit, Verletzung oder ein Medikament auf die Bewegung eines Tieres auswirkt3. Die digitalisierte Ganganalyse erfordert jedoch den Kauf eines Laufbandes, einer Kamera und der dazugehörigen Software, was für Forscher unerschwinglich teuer sein kann. Die Gait-Analyse wird häufig verwendet, um Längsänderungen in der Motorfunktion zu verfolgen, daher kann es schwierig sein, die Ausgaben zu rechtfertigen, wenn sporadisch4verwendet wird. Obwohl digitalisierte Analysen detailliertere Gangmetriken liefern können als einfache Footprint-Analysen, sind diese komplexeren Kennzahlen nicht immer notwendig oder relevant für die Charakterisierung eines Verhaltensphänotyps5.

Hier stellen wir eine kostengünstige manuelle Footprint-Analysemethode als schnelle und sensible Alternative zu digitalisierten Ganganalyseprogrammen6,7vor. Die manuelle Fußabdruckanalyse hat gezeigt, dass signifikante Gangunterschiede in einer Vielzahl von Modellen für murine Erkrankungen4,7,8,9,10,11 ,12,13,14,15,16,17, und in mindestens einem Fall identifizierte diese low-cost-Methode wurden von einem gemeinsamen digitalisierten Ganganalyseprogramm12nicht erkannt. Die Gesamtkosten der Materialien sind nominell und können leicht an andere Nagetier-Forschungsmodelle angepasst werden.

Obwohl es viele verschiedene Gangmetriken gibt, aus denen Daten entnommen werden können, konzentriert sich die beschriebene Methode auf drei spezifische Metriken: Schrittlänge, Schrittbreite (auch “Spurbreite” genannt) und Zehenstreuung. Es ist wichtig zu beachten, dass die zu bewertenden Parameter modellweise festgelegt werden sollten. Diese Methode der Ganganalyse ist nicht entwickelt, um kognitive Funktion zu messen, und es wird nicht für Studien empfohlen, die komplexe biomechanische Messungen von Gang16erfordern.

Wir präsentieren Verhaltensdaten aus einer Kohorte von prä- und postsymptomatischen Mäusen, die X-verknüpfte Spinal- und Bulbar-Muskelatrophie (SBMA) modellieren, eine neuromuskuläre Erkrankung, die durch motorische Neuronendegeneration und Muskelatrophie gekennzeichnet ist. Diese Mäuse entwickeln progressive Defizite im Gang, die mit dem Auftreten anderer krankheitsspezifischer Phänotypen zusammenfallen. Dies zeigt die Gültigkeit und Spezifität dieser Methode und bestätigt, dass sie zuverlässig zwischen betroffenen und nicht betroffenen Tieren unterscheiden kann.

Die experimentellen Mäuse in dieser Studie waren 2,5 (vorsymptomatisch) und 9 Monate alte (postsymptomatische) BAC fxAR121 transgene Mäuse auf einem C57BL/6-Hintergrund (nexpt=12). Dieses Modell wurde in unserem Labor generiert und wurde vollständig als leistungsstarkes Mausmodell von SBMA9charakterisiert. Als Kontrollelemente wurden nicht-transgene Littermate verwendet (nStrg=8). SBMA ist eine geschlechtsbegrenzte Krankheit, die sich vollständig nur bei Männern manifestiert, so dass männliche Mäuse ausschließlich für diese Studie verwendet wurden. Während der Planungsphase müssen die Forscher die Überlegungen der National Institutes of Health zum Geschlecht als biologische Variable berücksichtigen, um Gruppengrößen und Zusammensetzung18zu bestimmen.

Protocol

Alle Tests, die mit Mäusen durchgeführt wurden, wurden vom Institutional Animal Care and Use Committee (IACUC) der Duke University überprüft und genehmigt. Das für die Prüfung und Bewertung verantwortliche Personal muss bis zur Gaitanalyse und Bewertung der Papiere für die gesamte Kohorte für den Tiergenotyp oder den Versuchszustand geblendet werden. 1. Prüfmaterialvorbereitung Führen Sie Tests mit einem Tunnel aus 3 vorgeschnittenen klaren Acrylplatten, die 0,375 Zoll dick…

Representative Results

Bei ausreichender Anzahl von Tieren ist dieses Verfahren in der Lage, Gangunterschiede zwischen Mausgenotypen innerhalb derselben Belastung im Laufe der Zeit zu erkennen. Abbildung 1B zeigt repräsentative Spuren von Footprint-Bildern, die in unserem Labor gesammelt wurden, mit einem Mausmodell der X-verknüpften Spinal- und Bulbar-Muskelatrophie (SBMA), einer neurodegenerativen Erkrankung, die untere motorische Neuronen und Skelettmuskeln betrifft. Wir haben bereits berichtet, dass männlic…

Discussion

Mit der oben beschriebenen Low-Cost-Ganganalysemethode zeigen wir eine erfolgreiche Identifizierung mehrerer Parameter der Gangfunktionsstörung im postsymptomatischen Alter im BAC fxAR121 Mausmodell von SBMA. Die Verringerung der Schrittlänge stimmt mit früheren SBMA-Studien von Mausmodellen und menschlichen Patienten überein9. Wir zeigen auch zum ersten Mal, dass es signifikante Unterschiede in der Zehenausbreitung hinter den Gliedmaßen bei symptomatischen SBMA-Mäusen im Vergleich zu nicht-…

Divulgazioni

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Die Autoren danken A.M. für die Unterstützung bei der Tieridentifikation. Diese Arbeit wurde durch Stipendien der US National Institutes of Health (R01 7 RF1 AG057264 an A.R.L.S. und C.J.C. und R01 NS100023 an A.R.L.S. und die Muscular Dystrophy Association (Basic Research Grant to A.R.L.S., Development Grant to C.J.C.) unterstützt.

Materials

Caliper n/a n/a must have markings down to 0.1 mm
Craft Glue E6000 n/a
Footprint Paint (Tempera Paint) Artmind n/a must be non-toxic
Round Barrel Paintbrushes Symply Simmons n/a 0.5 cm diameter
Ruler n/a n/a must have markings down to millimeters
Scoring Paper (Watercolor Pads) Canson n/a cut to size
Tunnel and Goal Chamber Interstate Plastics n/a cut to size

Riferimenti

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Citazione di questo articolo
Wertman, V., Gromova, A., La Spada, A. R., Cortes, C. J. Low-Cost Gait Analysis for Behavioral Phenotyping of Mouse Models of Neuromuscular Disease. J. Vis. Exp. (149), e59878, doi:10.3791/59878 (2019).

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