Summary

Evaluación conductual de la función visual a través de la respuesta optomotora y la función cognitiva a través de Y-Maze en ratas diabéticas

Published: October 23, 2020
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Summary

La degeneración neuronal tanto en los ojos como en el cerebro como resultado de la diabetes se puede observar a través de pruebas de comportamiento realizadas en roedores. El laberinto en Y, una medida de la cognición espacial, y la respuesta optomotora, una medida de la función visual, proporcionan información sobre posibles diagnósticos y tratamientos.

Abstract

La respuesta optomotora y el laberinto en Y son pruebas de comportamiento útiles para evaluar la función visual y cognitiva, respectivamente. La respuesta optomotora es una herramienta valiosa para rastrear los cambios en los umbrales de frecuencia espacial (SF) y sensibilidad al contraste (CS) a lo largo del tiempo en varios modelos de enfermedad de la retina, incluida la retinopatía diabética. Del mismo modo, el laberinto en Y se puede utilizar para monitorear la cognición espacial (medida por alternancia espontánea) y el comportamiento exploratorio (medido por una serie de entradas) en una serie de modelos de enfermedades que afectan el sistema nervioso central. Las ventajas de la respuesta optomotora y el laberinto en Y incluyen sensibilidad, velocidad de las pruebas, el uso de respuestas innatas (no se necesita entrenamiento) y la capacidad de realizarse en animales despiertos (no anestesiados). Aquí, se describen protocolos tanto para la respuesta optomotora como para el laberinto en Y y ejemplos de su uso que se muestran en modelos de diabetes tipo I y tipo II. Los métodos incluyen la preparación de roedores y equipos, el rendimiento de la respuesta optomotora y el laberinto en Y, y el análisis de datos posterior a la prueba.

Introduction

Más de 463 millones de personas viven con diabetes, lo que la convierte en una de las mayores epidemias mundiales de enfermedades1. Una de las complicaciones graves que surgen de la diabetes es la retinopatía diabética (RD), una de las principales causas de ceguera en los adultos estadounidenses en edad de trabajar2. En los próximos 30 años, se prevé que el porcentaje de la población en riesgo de RD se duplique, por lo que es crucial encontrar nuevas formas de diagnosticar la RD en sus primeras etapas para prevenir y mitigar el desarrollo de la DR3. Convencionalmente se ha pensado que la RD es una enfermedad vascular4,5,6. Sin embargo, ahora con evidencia de disfunción neuronal y apoptosis en la retina que precede a la patología vascular, la RD se define como tener componentes neuronales y vasculares4,5,6,7,8,9. Una forma de diagnosticar la RD sería examinar las anomalías neuronales en la retina, un tejido que puede ser más vulnerable al estrés oxidativo y la tensión metabólica de la diabetes que otros tejidos neurales10.

Las disminuciones en la función cognitiva y motora también ocurren con la diabetes y a menudo se correlacionan con cambios en la retina. Las personas mayores con diabetes tipo II presentan un peor rendimiento cognitivo basal y muestran un deterioro cognitivo más exacerbado que los participantes de control11. Adicionalmente, la retina se ha establecido como una extensión del sistema nervioso central y las patologías pueden manifestarse en la retina12. Clínicamente, la relación entre la retina y el cerebro se ha estudiado en el contexto del Alzheimer y otras enfermedades, pero no se explora comúnmente con la diabetes12,13,14,15,16. Los cambios en el cerebro y la retina durante la progresión de la diabetes se pueden explorar utilizando modelos animales, incluida la rata STZ (un modelo de diabetes tipo I en el que la toxina, estreptozotocina o STZ, se usa para dañar las células beta pancreáticas) y la rata Goto-Kakizaki (un modelo poligénico de diabetes tipo II en el que los animales desarrollan hiperglucemia espontáneamente alrededor de las 3 semanas de edad). En este protocolo, se proporciona una descripción del laberinto en Y y la respuesta optomotora para evaluar los cambios cognitivos y visuales en roedores diabéticos, respectivamente. La respuesta optomotora (OMR) evalúa la frecuencia espacial (similar a la agudeza visual) y la sensibilidad al contraste mediante el monitoreo de los movimientos característicos de seguimiento reflexivo de la cabeza para medir los umbrales visuales de cada ojo17. La frecuencia espacial se refiere al grosor o finura de las barras, y la sensibilidad al contraste se refiere a la cantidad de contraste que hay entre las barras y el fondo (Figura 1E). Mientras tanto, el laberinto en Y prueba la memoria espacial a corto plazo y la función exploratoria, observada a través de alternancias espontáneas y entradas a través de los brazos del laberinto.

Ambas pruebas se pueden realizar en animales despiertos y no anestesiados y tienen la ventaja de capitalizar las respuestas innatas de los animales, lo que significa que no requieren entrenamiento. Ambos son relativamente sensibles, ya que pueden usarse para detectar déficits temprano en la progresión de la diabetes en roedores, y confiables, ya que producen resultados que se correlacionan con otras pruebas visuales, retinianas o de comportamiento. Además, el uso de OMR y el laberinto en Y junto con pruebas como el electrorretinograma y las tomografías de coherencia óptica puede proporcionar información sobre cuándo se desarrollan cambios retinianos, estructurales y cognitivos en relación entre sí en modelos de enfermedad. Estas investigaciones podrían ser útiles para identificar las degeneraciones neuronales que ocurren debido a la diabetes. En última instancia, esto podría conducir a nuevos métodos de diagnóstico que identifiquen eficazmente la DR en las primeras etapas de la progresión.

Los sistemas OMR y Y-maze utilizados para desarrollar este protocolo se describen en la Tabla de Materiales. Investigaciones previas sobre el OMR, de Prusky et al.18, y el laberinto en Y, de Maurice et al.19, se utilizaron como punto de partida para desarrollar este protocolo.

Protocol

Todos los procedimientos fueron aprobados por el Comité Institucional de Cuidado y Uso de Animales de Asuntos de Veteranos de Atlanta y se ajustaron a la guía de los Institutos Nacionales de Salud para el cuidado y uso de animales de laboratorio (Publicaciones de los NIH, 8ª edición, actualizada en 2011). 1. La respuesta optomotora (OMR) Configurar el aparato OMR (detalles sobre el aparato y el software en la Tabla de materiales) Elija la pla…

Representative Results

El OMR se considera exitoso si se pueden obtener umbrales de sensibilidad de frecuencia espacial y contraste de un roedor. Aquí, el uso del OMR para evaluar la frecuencia espacial se ilustra en ratas Brown-Norway y Long-Evans de control ingenuo, tanto jóvenes (3-6 meses) como envejecidas (9-12 meses). Las ratas brown-noruegas suelen mostrar una frecuencia espacial basal más alta que las ratas Long-Evans. Además, se observó un efecto de envejecimiento sobre la frecuencia espacial en las ratas Long-Evans (<strong clas…

Discussion

El OMR y el laberinto en Y permiten la evaluación no invasiva de la función visual y los déficits de la función cognitiva en roedores a lo largo del tiempo. En este protocolo, se demostró que el OMR y el laberinto en Y rastrean los déficits visuales y cognitivos en modelos de roedores de diabetes.

Pasos críticos en el protocolo

La OMR

Algunos puntos importantes a considerar al realizar el OMR para evaluar la funci?…

Declarações

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Este trabajo fue apoyado por el Departamento de Asuntos de Veteranos Rehabilitación I + D Servicio de Desarrollo profesional Premios (CDA-1, RX002111; CDA-2; RX002928) a RSA y (CDA-2, RX002342) a AJF y los Institutos Nacionales de Salud (NIH-NICHD F31 HD097918 a DACT y NIH-NIEHS T32 ES012870 a DACT) y NEI Core Grant P30EY006360.

Materials

OptoMotry HD CerebralMechanics Inc. OMR apparatus & software
Timer Thomas Scientific 810029AR
Y-Maze apparatus San Diego Instruments 7001-043 Available specifically for rats

Referências

  1. . International Diabetes Federation Diabetes Atlas, 9th edn Available from: https://diabetesatlas.org/upload/resources/material/20200302_133351_IDFATLAfinal-web.pdf (2019)
  2. Wang, W., Lo, A. C. Y. Diabetic retinopathy: pathophysiology and treatments. International Journal of Molecular Sciences. 19 (6), (2018).
  3. Akpek, E. K., Smith, R. A. Overview of age-related ocular conditions. The American Journal of Managed Care. 19 (5), 67-75 (2013).
  4. Urano, F. Wolfram syndrome: diagnosis, management, and treatment. Current Diabetes Reports. 16 (1), 6 (2016).
  5. Adeva-Andany, M. M., Funcasta-Calderón, R., Fernández-Fernández, C., Ameneiros-Rodríguez, E., Domínguez-Montero, A. Subclinical vascular disease in patients with diabetes is associated with insulin resistance. Diabetes & Metabolic Syndrome: Clinical Research & Reviews. 13 (3), 2198-2206 (2019).
  6. Chin, J. A., Sumpio, B. E. Diabetes mellitus and peripheral vascular disease: diagnosis and management. Clinics in Podiatric Medicine and Surgery. 31 (1), 11-26 (2014).
  7. Barber, A. J., Gardner, T. W., Abcouwer, S. F. The significance of vascular and neural apoptosis to the pathology of diabetic retinopathy. Investigative Ophthalmology & Visual Science. 52 (2), 1156-1163 (2011).
  8. Pardue, M. T., Allen, R. S. Neuroprotective strategies for retinal disease. Progress in Retinal and Eye Research. 65, 50-76 (2018).
  9. Aung, M. H., Kim, M. K., Olson, D. E., Thule, P. M., Pardue, M. T. Early visual deficits in streptozotocin-induced diabetic long evans rats. Investigative Ophthalmology & Visual Science. 54 (2), 1370-1377 (2013).
  10. Antonetti, D. A., et al. Diabetic retinopathy: seeing beyond glucose-induced microvascular disease. Diabetes. 55 (9), 2401-2411 (2006).
  11. Logroscino, G., Kang, J. H., Grodstein, F. Prospective study of type 2 diabetes and cognitive decline in women aged 70-81 years. BMJ. 328 (7439), 548 (2004).
  12. London, A., Benhar, I., Schwartz, M. The retina as a window to the brain-from eye research to CNS disorders. Nature Reviews Neurology. 9 (1), 44-53 (2013).
  13. Archibald, N. K., Clarke, M. P., Mosimann, U. P., Burn, D. J. The retina in Parkinson’s disease. Brain. 132 (5), 1128-1145 (2009).
  14. Sakai, R. E., Feller, D. J., Galetta, K. M., Galetta, S. L., Balcer, L. J. Vision in multiple sclerosis: the story, structure-function correlations, and models for neuroprotection. Journal of Neuroophthalmology. 31 (4), 362-373 (2011).
  15. Wong, T. Y., et al. Retinal microvascular abnormalities and incident stroke: the Atherosclerosis Risk in Communities Study. The Lancet. 358 (9288), 1134-1140 (2001).
  16. Marquié, M., et al. Association between retinal thickness and β-amyloid brain accumulation in individuals with subjective cognitive decline: Fundació ACE Healthy Brain Initiative. Alzheimer’s Research & Therapy. 12 (1), 37 (2020).
  17. Thomas, B. B., Seiler, M. J., Sadda, S. R., Coffey, P. J., Aramant, R. B. Optokinetic test to evaluate visual acuity of each eye independently. Journal of Neuroscience Methods. 138 (1-2), 7-13 (2004).
  18. Prusky, G. T., Alam, N. M., Beekman, S., Douglas, R. M. Rapid quantification of adult and developing mouse spatial vision using a virtual optomotor system. Investigative Ophthalmology & Vision Science. 45 (12), 4611-4616 (2004).
  19. Maurice, T., et al. Behavioral evidence for a modulating role of σ ligands in memory processes. I. Attenuation of dizocilpine (MK-801)-induced amnesia. Brain Research. 647 (1), 44-56 (1994).
  20. Douglas, R. M., et al. Independent visual threshold measurements in the two eyes of freely moving rats and mice using a virtual-reality optokinetic system. Visual Neuroscience. 22 (5), 677-684 (2005).
  21. Feola, A. J., et al. Menopause exacerbates visual dysfunction in experimental glaucoma. Experimental Eye Research. 186, 107706 (2019).
  22. Allen, R. S., et al. TrkB signalling pathway mediates the protective effects of exercise in the diabetic rat retina. European Journal of Neuroscience. 47 (10), 1254-1265 (2018).
  23. Allen, R. S., et al. Retinal deficits precede cognitive and motor deficits in a rat model of type II diabetes. Investigative Ophthalmology & Visual Science. 60 (1), 123-133 (2019).
  24. Prusky, G. T., Harker, K. T., Douglas, R. M., Whishaw, I. Q. Variation in visual acuity within pigmented, and between pigmented and albino rat strains. Behavioural Brain Research. 136 (2), 339-348 (2002).
  25. Hwang, C. K., et al. Circadian rhythm of contrast sensitivity is regulated by a dopamine-neuronal PAS-domain protein 2-adenylyl cyclase 1 signaling pathway in retinal ganglion cells. Journal of Neuroscience. 33 (38), 14989-14997 (2013).
  26. Mui, A. M., et al. Daily visual stimulation in the critical period enhances multiple aspects of vision through BDNF-mediated pathways in the mouse retina. PLoS One. 13 (2), 0192435 (2018).
  27. Feola, A. J., et al. Menopause exacerbates visual dysfunction in experimental glaucoma. Experimental Eye Research. 186, 107706 (2019).
  28. Allen, R. S., et al. Long-term functional and structural consequences of primary blast overpressure to the eye. Journal of Neurotrauma. 35 (17), 2104-2116 (2018).
  29. Maaswinkel, H., Li, L. Spatio-temporal frequency characteristics of the optomotor response in zebrafish. Vision Research. 43 (1), 21-30 (2003).
  30. Benkner, B., Mutter, M., Ecke, G., Münch, T. A. Characterizing visual performance in mice: an objective and automated system based on the optokinetic reflex. Behavioral Neuroscience. 127 (5), 788-796 (2013).
  31. Lehmann, K., Schmidt, K. F., Löwel, S. Vision and visual plasticity in ageing mice. Restorative Neurology and Neuroscience. 30, 161-178 (2012).
  32. Leinonen, H., Tanila, H. Vision in laboratory rodents-tools to measure it and implications for behavioral research. Behavioral Brain Research. 352, 172-182 (2018).
  33. Spielmann, M., Schröger, E., Kotz, S. A., Pechmann, T., Bendixen, A. Using a staircase procedure for the objective measurement of auditory stream integration and segregation thresholds. Frontiers in Psychology. 4, 534 (2013).
  34. Shi, C., et al. Optimization of optomotor response-based visual function assessment in mice. Scientific Reports. 8 (1), 9708 (2018).
  35. You, M., Yamane, T., Tomita, H., Sugano, E., Akashi, T. A novel rat head gaze determination system based on optomotor responses. PLoS One. 12 (4), 0176633 (2017).
  36. Whyte, A. J., et al. Reward-related expectations trigger dendritic spine plasticity in the mouse ventrolateral orbitofrontal cortex. The Journal of Neuroscience. 39 (23), 4595-4605 (2019).
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Citar este artigo
Gudapati, K., Singh, A., Clarkson-Townsend, D., Phillips, S. Q., Douglass, A., Feola, A. J., Allen, R. S. Behavioral Assessment of Visual Function via Optomotor Response and Cognitive Function via Y-Maze in Diabetic Rats. J. Vis. Exp. (164), e61806, doi:10.3791/61806 (2020).

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