Summary

Automatizado, ensayo conductual a largo plazo para las funciones cognitivas en múltiples modelos genéticos de la enfermedad de Alzheimer, utilizando IntelliCage

Published: August 04, 2018
doi:

Summary

Este papel describe un protocolo para la evaluación cognitiva de modelos genéticos de la enfermedad de Alzheimer utilizando el sistema IntelliCage, que es un sistema de monitoreo conductual alto rendimiento automatizado con condicionamiento operante.

Abstract

Múltiples factores, como el envejecimiento y los genes, están frecuentemente asociados con deterioro cognitivo. Modelos de ratón modificados genéticamente de deterioro cognitivo, como la enfermedad de Alzheimer (AD), se han convertido en una herramienta prometedora para dilucidar los mecanismos subyacentes y promover los avances terapéuticos. Un paso importante es la validación y caracterización de la anormalidad del comportamiento esperado en los modelos, en el caso de AD, deterioro cognitivo. Las investigaciones conductuales a largo plazo de animales de laboratorio para estudiar el efecto de envejecimiento esfuerzos substanciales de la demanda de los investigadores. El sistema de IntelliCage es una batería de pruebas de alto rendimiento y rentable para los ratones que elimina la necesidad de dirección humana diaria. Aquí, describimos cómo el sistema se utiliza en el fenotipo a largo plazo de un modelo de la enfermedad de Alzheimer genética, centrándose específicamente en las funciones cognitivas. El experimento emplea repetida batería de pruebas que evalúan funciones ejecutivas y aprendizaje espacial. Este rentable phenotyping dependiente de la edad nos permite identificar los efectos transitorios o permanentes de los genes en diversos aspectos cognitivos.

Introduction

El desarrollo de modelos animales para enfermedades neuronales durante la última década ha proporcionado una comprensión mecanicista de su base y con el fin de promover los avances terapéuticos1,2,3. Aplicación de una batería de pruebas de comportamiento de alto rendimiento en modelos animales genéticos es una herramienta de investigación heurístico para investigar los mecanismos subyacentes de las enfermedades humanas y la identificación de los tratamientos farmacológicos. Baterías de pruebas de investigación adaptaron para la observación a largo plazo del envejecimiento y/o modelos de demencia han obligado tradicionalmente a laboratorios para consumir grandes cantidades de mano de obra especializada y el tiempo. Un sistema de vigilancia hogar-jaula sería una estrategia rentable pues reduciría el costo de observación conductual de los seres humanos. Algunos equipos de investigación han desarrollado herramientas automatizadas basadas en la visión que asistencia fenotipado comportamental de un individuo en una pequeña jaula casa4,5,6. Sin embargo, tales métodos limitan la interacción social, el tamaño de entornos de prueba y la variedad de medidas conductuales que incluyen las funciones cognitivas. El IntelliCage es un sistema de vigilancia hogar-jaula segunda generación diseñado para realizar diferentes tareas cognitivas en una jaula casa social. Lo importante, este método puede eliminar diariamente manejo que permite realizar monitoreo conductual a largo plazo con evaluación de las funciones cognitivas, y puede eliminar los requisitos para el manejo de práctica especializada y permiten altamente reproducible de adquisición de datos7. Aquí, describimos a largo plazo phenotyping y validación de modelos de ratón genético de la enfermedad de Alzheimer (AD) que ha generaban recientemente8,9,10 usando el monitoreo automatizado de jaula casa sistema. Una batería de pruebas, que incluye las evaluaciones de aprendizaje espacial y funciones ejecutivas, se realizó varias veces en varios puntos de la edad (9 a 12 y 14-17 meses). Este fenotipo depende de la edad nos permitió identificar los efectos transitorios o permanentes de los genes en diversos aspectos cognitivos. Encontramos que algunos modelos AD mostraron fenotipos transitorios y permanentes de varios aspectos cognitivos en el análisis a largo plazo utilizando el automatizado home-jaula Monitoreo sistema10. Así, el estudio automatizado con sistema de vigilancia hogar-jaula es beneficioso y rentable para fenotipo de comportamiento a largo plazo y validación en varios modelos de disfunción cognitiva.

Protocol

Todos los procedimientos fueron aprobados por el animal institucional cuidan y usan de Comité, y se realizaron según las pautas del Instituto de Ciencias del cerebro de RIKEN para experimentación animal. 1. ajuste aparato Nota: Un resumen del sistema de monitoreo automatizado de casa jaula se muestra en la figura 1. Cada sistema (39 x 58 cm x 21 cm) contiene un microprocesador y cuatro salas de esquina, que tiene dos botellas de agua y…

Representative Results

En nuestro estudio anterior, los déficits cognitivos dependientes de la edad en los modelos de AD fueron detectados por los experimentos utilizando el automatizado home-jaula Monitoreo sistema10. Su rendimiento de los modelos de AD en el PP estaba intacta en adultos jóvenes y más viejos temas; sin embargo, el rendimiento en PPR fue significativamente y progresivamente deteriorada (figura 6). También es importante observar el compor…

Discussion

Este papel describe el método utilizando el sistema automatizado de monitoreo de hogar-jaula para ensayos cognitivos y conductuales a largo plazo en modelos transgénicos de AD. El paso más crítico es la implantación de los transpondedores en la posición adecuada. Antes de realizar la implantación, asegúrese de que no ha pasado la fecha de vencimiento de lo transponder. El segundo punto importante es comprobar el funcionamiento del sistema, especialmente como un problema menor puede convertirse posteriormente en u…

Declarações

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Damos las gracias por su ayuda en materiales de fotografías Reiko Ando. Esta investigación fue apoyada por subvenciones para la investigación exploratoria (JSP KAKENHI número 16K 15196).

Materials

IntelliCage TSE Systems Parchased in 2011 or later
PC Dell Inspiron 580s
Display Dell SI75T-WL
ALPHA-dri Shepherd Specialty Papers Standard bedding
Aron Alpha (Krasy Glue) 2g Toagosei (Krasy Glue) #04612 Cyanoacrylates for gluing magnet and blak arm
Handheld Transponder Reader BTS-ID R-560 Transponder reader, which reads both Trovan and DataMars
Transponder DataMars T-VA, T-VAS, or another series Basic package of transponders and implanters
Diamond Grip Plus Ansel Microflex DGP-INT-M Experimental glove
Isoflurane Pfizer 1119701G1092
Vaporizer for small animals DS Pharma Biomedical SF-B01 Facemask included
Neo-Medrol Pfizer 006472-001 Eye ointment
Ethanol (70%)
Excel Microsoft 00202-51382-15524-AA928 For data analysis

Referências

  1. Bryan, K. J., Lee, H., Perry, G., Smith, M. A., Casadesus, G. . Transgenic Mouse Models of Alzheimer’s Disease: Behavioral Testing and Considerations. Methods of Behavior Analysis in Neuroscience. , (2009).
  2. Nestler, E. J., Hyman, S. E. Animal models of neuropsychiatric disorders. Nature Neuroscience. 13 (10), 1161-1169 (2010).
  3. Crawley, J. N. Behavioral Phenotyping Strategies for Mutant Mice. Neuron. 57 (6), 809-818 (2008).
  4. Zarringhalam, K., Ka, M., et al. An open system for automatic home-cage behavioral analysis and its application to male and female mouse models of Huntington’s disease. Behavioural Brain Research. 229 (1), 216-225 (2012).
  5. Prusiner, S. B., Jackson, W. S., King, O. D., Lindquist, S. The power of automated high-resolution behavior analysis revealed by its application to mouse models of Huntington’s and prion diseases. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 95 (23), 13363-13383 (1998).
  6. Jhuang, H., Garrote, E., et al. Automated home-cage behavioural phenotyping of mice. Nature Communications. 1 (6), 1-9 (2010).
  7. Krackow, S., Vannoni, E., et al. Consistent behavioral phenotype differences between inbred mouse strains in the IntelliCage. Genes, brain, and behavior. 9 (7), 722-731 (2010).
  8. Nilsson, P., Saito, T., Saido, T. C. New mouse model of Alzheimer’s. ACS chemical. 5 (7), 499-502 (2014).
  9. Saito, T., Matsuba, Y., et al. Single App knock-in mouse models of Alzheimer’s disease. Nat Neurosci. 17 (5), 661-663 (2014).
  10. Masuda, A., Kobayashi, Y., Kogo, N., Saito, T., Saido, T. C., Itohara, S. Cognitive deficits in single App knock-in mouse models. Neurobiology of Learning and Memory. , (2016).
  11. Chan, R. C. K., Shum, D., Toulopoulou, T., Chen, E. Y. H. Assessment of executive functions: Review of instruments and identification of critical issues. Archives of Clinical Neuropsychology. 23 (2), 201-216 (2008).
  12. Jurado, M. B., Rosselli, M. The Elusive Nature of Executive Functions: A Review of our Current Understanding. Neuropsychology Review. 17 (3), 213-233 (2007).
  13. Diamond, A. Executive Functions. Annual Review of Psychology. 64 (1), 135-168 (2013).
  14. Kobayashi, Y., Sano, Y., et al. Genetic dissection of medial habenula-interpeduncular nucleus pathway function in mice. Frontiers in behavioral neuroscience. 7, 17 (2013).
  15. Robinson, O. J., Vytal, K., Cornwell, B. R., Grillon, C. The impact of anxiety upon cognition: perspectives from human threat of shock studies. Frontiers in human neuroscience. 7, 203 (2013).
  16. Robbins, T. The 5-choice serial reaction time task: behavioural pharmacology and functional neurochemistry. Psychopharmacology. (3-4), 362-380 (2002).
  17. Asinof, S. K., Paine, T. A. The 5-Choice Serial Reaction Time Task: A Task of Attention and Impulse Control for Rodents. Journal of Visualized Experiments. (90), e51574 (2014).
  18. Codita, A., Gumucio, A., et al. Impaired behavior of female tg-ArcSwe APP mice in the IntelliCage: A longitudinal study. Behavioural brain research. 215 (1), 83-94 (2010).
  19. Blumstein, D. T. Habituation and sensitization: new thoughts about old ideas. Animal Behaviour. 120, 255-262 (2016).
  20. Endo, T., Maekawa, F., et al. Automated test of behavioral flexibility in mice using a behavioral sequencing task in IntelliCage. Behavioural brain research. 221 (1), 172-181 (2011).
  21. Voikar, V., Colacicco, G., Gruber, O., Vannoni, E., Lipp, H. -. P., Wolfer, D. P. Conditioned response suppression in the IntelliCage: assessment of mouse strain differences and effects of hippocampal and striatal lesions on acquisition and retention of memory. Behavioural brain research. 213 (2), 304-312 (2010).
  22. Puścian, A., Łęski, S., Górkiewicz, T., Meyza, K., Lipp, H. -. P., Knapska, E. A novel automated behavioral test battery assessing cognitive rigidity in two genetic mouse models of autism. Frontiers in Behavioral Neuroscience. 8, 140 (2014).
  23. Voikar, V., Colacicco, G., Gruber, O., Vannoni, E., Lipp, H. -. P., Wolfer, D. P. Conditioned response suppression in the IntelliCage: assessment of mouse strain differences and effects of hippocampal and striatal lesions on acquisition and retention of memory. Behavioural brain research. 213 (2), 304-312 (2010).
  24. Harda, Z., Dzik, J. M., et al. Autophosphorylation of αCaMKII affects social interactions in mice. Genes, Brain and Behavior. , e12457 (2018).
  25. Aarts, E., Maroteaux, G., et al. The light spot test: Measuring anxiety in mice in an automated home-cage environment. Behavioural Brain Research. 294, 123-130 (2015).
  26. Safi, K., Neuhäusser-Wespy, F., et al. Mouse anxiety models and an example of an experimental setup using unconditioned avoidance in an automated system -IntelliCage. Cognition Brain & Behavior. 10 (4), 475-488 (2006).
  27. Dzik, J. M., Puścian, A., Mijakowska, Z., Radwanska, K., Łęski, S. PyMICE: APython library for analysis of IntelliCage data. Behavior Research Methods. 50 (2), 804-815 (2018).
check_url/pt/58009?article_type=t

Play Video

Citar este artigo
Masuda, A., Kobayashi, Y., Itohara, S. Automated, Long-term Behavioral Assay for Cognitive Functions in Multiple Genetic Models of Alzheimer’s Disease, Using IntelliCage. J. Vis. Exp. (138), e58009, doi:10.3791/58009 (2018).

View Video