Automatizzato, a lungo termine l'analisi comportamentale per funzioni Cognitive in più modelli di genetici del morbo di Alzheimer, utilizzando IntelliCage
Summary
Questo articolo descrive un protocollo di valutazione cognitiva per i modelli genetici dell’Alzheimer utilizzando il sistema di IntelliCage, che è un sistema di monitoraggio del comportamento di elevato throughput automatizzato con condizionamento operante.
Abstract
I fattori multipli — quali invecchiamento e geni — sono associati frequentemente con il declino conoscitivo. Modelli murini geneticamente modificati del declino conoscitivo, come il morbo di Alzheimer (annuncio), sono diventati uno strumento promettente per delucidare i meccanismi di fondo e di promuovere i progressi terapeutici. Un passo importante è la validazione e la caratterizzazione di anomalia del comportamento previsto nei modelli, nel caso di annuncio, il declino conoscitivo. Le indagini a lungo termine del comportamento degli animali da laboratorio per studiare l’effetto di invecchiamento gli sforzi notevoli di domanda da parte di ricercatori. Il sistema di IntelliCage è una batteria di test ad alta velocità e costi contenuti per i topi che elimina la necessità di manipolazione umana quotidiana. Qui, descriviamo come il sistema è utilizzato nella fenotipizzazione a lungo termine di un modello di genetica del morbo di Alzheimer, occupandosi in particolare le funzioni cognitive. L’esperimento impiega ripetuta batteria di test che valutano l’apprendimento spaziale e delle funzioni esecutive. Questo conveniente fenotipizzazione di età-dipendente permette di identificare gli effetti transitori e/o permanenti dei geni su vari aspetti cognitivi.
Introduction
Lo sviluppo di modelli animali per la malattia di un neurone nell’ultimo decennio ha fornito una comprensione meccanicistica della loro base e al fine di promuovere i progressi terapeutici1,2,3. Applicazione di una batteria di test comportamentali di alto-rendimento in modelli animali genetici è uno strumento di ricerca euristica di indagare i meccanismi delle malattie umane e l’identificazione di terapie farmacologiche. Le batterie di test di ricerca adattati per l’osservazione a lungo termine dell’invecchiamento e/o modelli di demenza hanno tradizionalmente costretto laboratori di consumare grandi quantità di manodopera specializzata e di tempo. Un sistema di monitoraggio casa-gabbia sarebbe una strategia economicamente conveniente come sarebbe ridurre il costo di osservazione del comportamento di esseri umani. Alcuni gruppi di ricerca hanno sviluppato strumenti automatizzati basati sulla visione che assistono fenotipizzazione del comportamento di un singolo individuo in una piccola gabbia a casa4,5,6. Tuttavia, tali metodi limitano l’interazione sociale, la dimensione di ambienti di test e la varietà delle misure comportamentali che includono funzioni cognitive. Il IntelliCage è un sistema di monitoraggio casa-gabbia seconda generazione progettato per eseguire vari compiti cognitivi in una gabbia a casa sociale. D’importanza, questo metodo può eliminare ogni giorno movimentazione che consente ci permette di effettuare il monitoraggio del comportamento a lungo termine con la valutazione delle funzioni cognitive, e può eliminare i requisiti per manipolazione pratica specializzata e abilitare altamente riproducibile acquisizione di dati7. Qui, descriviamo il lungo termine phenotyping e convalida in modelli genetici murini del morbo di Alzheimer (AD) che è stato recentemente generato8,9,10 utilizzando il monitoraggio automatizzato di casa-gabbia sistema. Una batteria di test, che comprendeva le valutazioni di apprendimento spaziale e delle funzioni esecutive, è stata ripetutamente eseguita in più punti di età (9 – 12 e 14 – 17 mesi). Questa età-dipendente che phenotyping ci ha permesso di identificare gli effetti transitori e/o permanenti dei geni su vari aspetti cognitivi. Abbiamo trovato che alcuni modelli di annuncio ha mostrato sia temporanei che permanenti fenotipi dei diversi aspetti cognitivi testati nell’analisi a lungo termine utilizzando il sistema monitoraggio di casa-gabbia automatizzati10. Così, lo studio automatizzato utilizzando il sistema di monitoraggio casa-gabbia è utile e conveniente per fenotipi comportamentali a lungo termine e la convalida in vari modelli di disfunzione conoscitiva.
Protocol
Representative Results
Discussion
Questo articolo descrive il metodo utilizzando il sistema automatizzato di monitoraggio casa-gabbia per test cognitivi e comportamentali a lungo termine in modelli geneticamente modificati AD. Il punto più critico è l’impianto del transponder nella posizione appropriata. Prima di eseguire l’impianto, assicurarsi che non ha superato la data di scadenza del transponder. Il secondo punto importante è quello di controllare il funzionamento del sistema ogni giorno, soprattutto come un problema minore può diventare success…
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Ringraziamo Reiko Ando per il suo aiuto in materiali che fotografare. Questa ricerca è stata sostenuta dalla sovvenzione per ricerca esplorativa (JSPS KAKENHI Grant numero 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 |
References
- 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).
- Nestler, E. J., Hyman, S. E. Animal models of neuropsychiatric disorders. Nature Neuroscience. 13 (10), 1161-1169 (2010).
- Crawley, J. N. Behavioral Phenotyping Strategies for Mutant Mice. Neuron. 57 (6), 809-818 (2008).
- 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).
- 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).
- Jhuang, H., Garrote, E., et al. Automated home-cage behavioural phenotyping of mice. Nature Communications. 1 (6), 1-9 (2010).
- 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).
- Nilsson, P., Saito, T., Saido, T. C. New mouse model of Alzheimer’s. ACS chemical. 5 (7), 499-502 (2014).
- Saito, T., Matsuba, Y., et al. Single App knock-in mouse models of Alzheimer’s disease. Nat Neurosci. 17 (5), 661-663 (2014).
- 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).
- 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).
- Jurado, M. B., Rosselli, M. The Elusive Nature of Executive Functions: A Review of our Current Understanding. Neuropsychology Review. 17 (3), 213-233 (2007).
- Diamond, A. Executive Functions. Annual Review of Psychology. 64 (1), 135-168 (2013).
- Kobayashi, Y., Sano, Y., et al. Genetic dissection of medial habenula-interpeduncular nucleus pathway function in mice. Frontiers in behavioral neuroscience. 7, 17 (2013).
- 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).
- Robbins, T. The 5-choice serial reaction time task: behavioural pharmacology and functional neurochemistry. Psychopharmacology. (3-4), 362-380 (2002).
- 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).
- 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).
- Blumstein, D. T. Habituation and sensitization: new thoughts about old ideas. Animal Behaviour. 120, 255-262 (2016).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- Harda, Z., Dzik, J. M., et al. Autophosphorylation of αCaMKII affects social interactions in mice. Genes, Brain and Behavior. , e12457 (2018).
- 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).
- 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).
- 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).
