실험실에서는 뇌 가소성을 연구합니다. 우리의 목표 중 하나는 관여하는 신경 회로와 메커니즘을 식별하고 질병의 잘못된 점을 이해하여 부족한 개입에 적합한 표적을 찾을 수 있도록 하는 것입니다. 우리의 중요한 요구 사항 중 하나는 건강한 마우스와 질병 모델에서 유전자 조작의 영향을 평가하고, 가소성을 유도하고, 평가하기 위한 강력한 교육 프로토콜을 갖추는 것입니다.
현재 연구에서는 쥐의 행동을 평가하기 위해 민감하고 다재다능하며 자동화된 기술이 필요합니다. 우리는 주로 운동 행동 학습에 관심이 있으며 전통적인 테스트는 순차적 구현이 필요하므로 상당한 시간과 자원이 소비됩니다. 또한 기존 테스트의 정확도가 항상 충분한 것은 아닙니다.
그러나 Erasmus Ladder를 사용하면 단일 자동 설정에서 모터 학습 향후 설명 및 분석이 가능합니다. 기존 패러다임은 종종 운동 행동의 특정 측면에 초점을 맞추는 반면, 우리의 접근 방식은 소근육 운동 학습, 도전 운동 학습 및 연상 운동 학습을 자동화되고 비침습적인 방식으로 구별하여 현재 방법론의 격차를 메우는 것을 목표로 합니다. 테스트는 수행하기 쉽고, 자동화되고, 재현 가능하며, 연구자들이 단일 마우스 코호트를 사용하여 운동 행동의 다양한 측면을 개별적으로 연구할 수 있도록 합니다.
자동 소프트웨어 및 조정 가능한 매개변수는 데이터 수집 및 분석의 정밀도와 과학적 질문에 따른 프로토콜의 다양성 및 사용자 정의를 발표합니다. 우리 연구실은 에라스무스 사다리 프로토콜을 더욱 정교하게 다듬고, 세포 및 분자 기술을 결합하여 운동 적응과 근본적인 신경 메커니즘을 조사하는 데 중점을 둘 것입니다. 특히, 우리의 프로젝트 중 하나는 수초성 질환 환자의 치료법을 찾는 데 도움이 될 수 있는 복잡한 운동 기술 학습 중에 유발되는 현상인 미엘린 가소성에 중점을 둡니다.
