Un método automatizado de estrabismo para sincronizar el tiempo del comportamiento y la dinámica cerebral en estudios de dolor en ratones

Resumen

Este protocolo proporciona un método para rastrear el estrabismo ocular automatizado en roedores a lo largo del tiempo de una manera compatible con el bloqueo de tiempo a las medidas neurofisiológicas. Se espera que este protocolo sea útil para los investigadores que estudian los mecanismos de los trastornos del dolor, como la migraña.

Resumen

El dolor espontáneo ha sido difícil de rastrear en tiempo real y cuantificar de una manera que evite el sesgo humano. Esto es especialmente cierto para las métricas de dolor de cabeza, como en trastornos como la migraña. El estrabismo se ha convertido en una métrica variable continua que puede medirse a lo largo del tiempo y es eficaz para predecir los estados de dolor en este tipo de ensayos. Este artículo proporciona un protocolo para el uso de DeepLabCut (DLC) para automatizar y cuantificar el estrabismo (distancia euclidiana entre párpados) en ratones restringidos con movimientos de cabeza que giran libremente. Este protocolo permite emparejar y comparar directamente la cuantificación no sesgada del estrabismo ocular con medidas mecanicistas como la neurofisiología. Proporcionamos una evaluación de los parámetros de entrenamiento de IA necesarios para lograr el éxito definido por la discriminación de los períodos de estrabismo y no estrabismo. Demostramos la capacidad de rastrear y diferenciar de manera confiable el estrabismo en un fenotipo similar a la migraña inducida por CGRP con una resolución de menos de un segundo.

Introducción

La migraña es uno de los trastornos cerebrales más prevalentes en todo el mundo y afecta a más de mil millones^{de personas.} Los modelos preclínicos de migraña en ratones han surgido como una forma informativa de estudiar los mecanismos de la migraña, ya que estos estudios pueden controlarse más fácilmente que los estudios en humanos, lo que permite el estudio causal del comportamiento relacionado con la migraña^. Estos modelos han demostrado una respuesta fenotípica fuerte y repetible a los compuestos inductores de migraña, como el péptido relacionado con el gen de la calcitonina (CGRP). P....

Protocolo

NOTA: Todos los animales utilizados en estos experimentos fueron manejados de acuerdo con los protocolos aprobados por el Comité Institucional de Cuidado y Uso de Animales (IACUC) de la Universidad de Iowa.

1. Preparar el equipo para la recopilación de datos

1. Asegure la disponibilidad de todo el equipo necesario: asegúrese de que el hardware recomendado para ejecutar DLC tenga al menos 8 GB de memoria. Consulte la Tabla de materiales para obtener información relacionada con el hardware y el software.
   NOTA: Los datos se pueden recopilar en cualquier formato, pero....

Discusión

Este protocolo proporciona un método detallado de fácil acceso para el uso de herramientas basadas en el aprendizaje automático que pueden diferenciar el estrabismo con una precisión casi humana mientras mantienen la misma (o mejor) resolución temporal de los enfoques anteriores. Principalmente, hace que la evaluación del estrabismo automatizado esté más disponible para un público más amplio. Nuestro nuevo método para evaluar el estrabismo automatizado tiene varias mejoras en .......

Materiales

Name	Company	Catalog Number	Comments
CUDA toolkit 11.8
cuDNN SDK 8.6.0
Intel computers with Windows 11, 13th gen
LabFaceX 2D Eyelid Tracker Add-on Module for a Free Roaming Mouse:	FaceX LLC	NA	Any camera that can record an animal's eye is sufficient, but this is our eye tracking hardware.
NVIDIA GPU driver that is version 450.80.02 or higher
NVIDIA RTX A5500, 24 GB DDR6	NVIDIA	[490-BHXV]	Any GPU that meets the minimum requirements specified for your version of DLC, currently 8 GB, is sufficient. We used NVIDIA GeForce RTX 3080 Ti GPU
Python 3.9-3.11
TensorFlow version 2.10