PyOKR: Un método semiautomatizado para cuantificar la capacidad de seguimiento de los reflejos optocinéticos

Resumen

Describimos aquí PyOKR, un método de análisis cuantitativo semiautomatizado que mide directamente los movimientos oculares resultantes de las respuestas visuales al movimiento bidimensional de la imagen. Una interfaz de usuario y un algoritmo de análisis basados en Python permiten un mayor rendimiento y mediciones cuantitativas más precisas de los parámetros de seguimiento ocular que los métodos anteriores.

Resumen

El estudio de las respuestas conductuales a los estímulos visuales es un componente clave para comprender la función del sistema visual. Una respuesta notable es el reflejo optocinético (OKR), un comportamiento innato altamente conservado necesario para la estabilización de la imagen en la retina. El OKR proporciona una lectura robusta de la capacidad de seguimiento de imágenes y ha sido ampliamente estudiado para comprender los circuitos y la función del sistema visual en animales de diferentes orígenes genéticos. El OKR consta de dos fases: una fase de seguimiento lento en la que el ojo sigue un estímulo hasta el borde del plano visual y una fase rápida compensatoria que restablece la posición del ojo en la órbita. Los métodos anteriores de seguimiento de la cuantificación de la ganancia, aunque fiables, requieren mucha mano de obra y pueden ser subjetivos o derivados arbitrariamente. Para obtener una cuantificación más rápida y reproducible de la capacidad de seguimiento ocular, hemos desarrollado un novedoso programa de análisis semiautomatizado, PyOKR, que permite cuantificar el movimiento bidimensional de seguimiento ocular en respuesta a cualquier estímulo direccional, además de ser adaptable a cualquier tipo de equipo de video-oculografía. Este método proporciona filtrado automatizado, selección de fases de seguimiento lentas, modelado de vectores oculares verticales y horizontales, cuantificación de las ganancias de movimiento ocular en relación con la velocidad del estímulo y organización de los datos resultantes en una hoja de cálculo utilizable para comparaciones estadísticas y gráficas. Este canal de análisis cuantitativo y optimizado, fácilmente accesible a través de la importación de PyPI, proporciona una medición rápida y directa de las respuestas de OKR, lo que facilita el estudio de las respuestas visuales del comportamiento.

Introducción

La estabilización de imagen se basa en respuestas oculomotoras precisas para compensar el flujo óptico global que se produce durante el movimiento propio. Esta estabilización es impulsada principalmente por dos respuestas motoras: el reflejo optocinético (OKR) y el reflejo vestíbulo-ocular (VOR)^1,2,3. El movimiento global lento a través de la retina induce el OKR, que provoca una rotación ocular reflexiva en la dirección correspondiente para estabilizar la imagen ^1,2. Este movimiento, conocido como fase lenta, es inte....

Protocolo

Todos los experimentos con animales realizados en la Facultad de Medicina de la Universidad Johns Hopkins (JHUSOM) fueron aprobados por el Comité Institucional de Cuidado y Uso de Animales (IACUC) de la JHUSOM. Todos los experimentos realizados en la Universidad de California, San Francisco (UCSF) se realizaron de acuerdo con los protocolos aprobados por el Programa Institucional de Cuidado y Uso de Animales de la UCSF.

1. Recopilación de datos de comportamiento

1. Registre los movimientos oculares OKR utilizando el método de video-oculografía de elección para generar datos de onda (es decir, una serie temporal del á....

Discusión

PyOKR proporciona varias ventajas para estudiar las respuestas visuales reflejadas en los movimientos oculares. Estos incluyen opciones de precisión, accesibilidad y recopilación de datos, además de la capacidad de incorporar parametrización y velocidades de estímulo variables.

La evaluación de la ganancia de seguimiento ocular directo proporciona una caracterización precisa del movimiento ocular que es una métrica cuantitativa más directa que el recuento manual tradicional de sacadas.......

Materiales

Name	Company	Catalog Number	Comments
C57BL/6J  mice	Jackson Labs	664
Igor Pro	WaveMetrics	RRID: SCR_000325
MATLAB	MathWorks	RRID: SCR_001622
Optokinetic reflex recording chamber - JHUSOM	Custom-built	N/A	As described in Al-Khindi et al.(2022)9 and Kodama et al. (2016)13
Optokinetic reflex recording chamber - UCSF	Custom-built	N/A	As described in Harris and Dunn, 201510
Python	Python Software Foundation	RRID: SCR_008394
Tbx5 flox/+ mice	Gift from B. Bruneau	N/A	As described in Al-Khindi et al.(2022)9
Tg(Pcdh9-cre)NP276Gsat/Mmucd	MMRRC	MMRRC Stock # 036084-UCD; RRID: MMRRC_036084-UCD