マウスの痛みの研究における時間同期行動と脳ダイナミクスのための自動斜視法

要約

このプロトコルは、神経生理学的測定へのタイムロックと互換性のある方法で、げっ歯類の自動眼斜視を経時的に追跡する方法を提供します。このプロトコールは、片頭痛などの疼痛障害のメカニズムを研究する研究者にとって有用であると期待されています。

要約

自然発生的な痛みをリアルタイムで追跡し、人間の偏見を防ぐ方法で定量化することは困難でした。これは、片頭痛などの障害のように、頭の痛みの指標に特に当てはまります。Eye Squintは、経時的に測定できる連続変数の指標として登場し、このようなアッセイの痛みの状態を予測するのに効果的です。この論文では、DeepLabCut(DLC)を使用して、頭を自由に回転する拘束マウスの眼斜視(まぶた間のユークリッド距離)を自動化および定量化するためのプロトコルを提供します。このプロトコルにより、眼の斜視の偏りのない定量化を、神経生理学などのメカニズム測定と直接組み合わせて比較することができます。私たちは、斜視期間と非斜視期間を区別することによって定義される成功を達成するために必要なAIトレーニングパラメータの評価を提供します。私たちは、CGRP によって誘発された片頭痛様表現型の斜視を 1 秒未満の解像度で確実に追跡し、区別する能力を示しています。

概要

片頭痛は、世界中で最も蔓延している脳疾患の1つであり、10億人以上が罹患しています¹。片頭痛の前臨床マウスモデルは、片頭痛のメカニズムを研究するための有益な方法として浮上しており、これらの研究は人間の研究よりも簡単に制御できるため、片頭痛関連行動の因果関係の研究が可能になります²。このようなモデルは、カルシトニン遺伝子関連ペプチド(CGRP)などの片頭痛誘発化合物に対して強力で再現性のある表現型応答を示しています。げっ歯類モデルにおける片頭痛関連行動の堅牢な測定の必要性は依然としてあり、特にイメージングや電気生理学的アプローチなどのメカニズムメトリックと組み合わせる可能性のあるもの。

片頭痛様の脳の状態は、光嫌悪、足異痛症、有害な刺激に対する顔面痛覚過敏、および顔面のしかめっ面の存在によって表現型的に特徴付けられ^{てきました3。}このような行動は、光に費やされた合計時間(光嫌悪)と足または顔の接触感度の閾値(足の異痛症および顔面痛覚過敏)によって測定され、長時間(数分以上)にわたる1回の読み出しに制限されます。片頭痛様行動は、CGRPのような片頭痛誘発化合物を投与することにより、動物において誘発することができ、片頭痛³のヒト....

プロトコル

注:これらの実験で使用されたすべての動物は、アイオワ大学の動物管理および使用委員会(IACUC)によって承認されたプロトコルに従って取り扱われました。

1. データ収集のための機器を準備する

1. 必要なすべての機器の可用性を確保する: DLC の実行に推奨されるハードウェアに少なくとも 8 GB のメモリがあることを確認します。ハードウェアとソフトウェアに関連する情報については、 資料の表 を参照してください。
   注:データは任意の形式で収集できますが、分析する前にDLCで読み取り可能な形式に変換する必要があります。最も一般的な形式はAVIとMP4です。
2. 動物の片目を検出できるように、少なくとも 1 台のカメラを設定します。両目が見えている場合は、トラッキングに干渉する可能性があるため、追加のフィルタリングを実行します。ここで提供されるデータに対するこのようなフィルタリングの例については、セクション 10 を参照してください。
3. Deeplabcut.github.io/DeepLabCut/docs/installation にあるパッケージを使用してDLCをインストールします。
4. カメラのセットアップでは、マウスに対して側面の角度 (~90°) に 1 台のカメラ....

ディスカッション

このプロトコルは、機械学習ベースのツールを使用して、以前のアプローチと同じ(またはそれ以上の)時間分解能を維持しながら、人間に近い精度で斜視を区別できる、簡単にアクセスできる詳細な方法を提供します。主に、自動斜視の評価をより多くのユーザーがより簡単に利用できるようにします。自動斜視の評価方法としては、従来のモデルに比べていくつか?.......

資料

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