PyOKR: um método semiautomatizado para quantificar a capacidade de rastreamento do reflexo optocinético

Resumo

Descrevemos aqui o PyOKR, um método de análise quantitativa semiautomatizado que mede diretamente os movimentos oculares resultantes de respostas visuais ao movimento bidimensional da imagem. Uma interface de usuário baseada em Python e um algoritmo de análise permitem maior rendimento e medições quantitativas mais precisas dos parâmetros de rastreamento ocular do que os métodos anteriores.

Resumo

O estudo das respostas comportamentais aos estímulos visuais é um componente chave para a compreensão da função do sistema visual. Uma resposta notável é o reflexo optocinético (OKR), um comportamento inato altamente conservado necessário para a estabilização da imagem na retina. O OKR fornece uma leitura robusta da capacidade de rastreamento de imagens e tem sido extensivamente estudado para entender os circuitos e a função do sistema visual em animais de diferentes origens genéticas. O OKR consiste em duas fases: uma fase de rastreamento lento, pois o olho segue um estímulo até a borda do plano visual e uma sacada de fase rápida compensatória que redefine a posição do olho na órbita. Os métodos anteriores de quantificação de ganho de rastreamento, embora confiáveis, são trabalhosos e podem ser subjetivos ou derivados arbitrariamente. Para obter uma quantificação mais rápida e reprodutível da capacidade de rastreamento ocular, desenvolvemos um novo programa de análise semi-automatizado, o PyOKR, que permite a quantificação do movimento de rastreamento ocular bidimensional em resposta a qualquer estímulo direcional, além de ser adaptável a qualquer tipo de equipamento de vídeo-oculografia. Este método fornece filtragem automatizada, seleção de fases de rastreamento lento, modelagem de vetores oculares verticais e horizontais, quantificação dos ganhos de movimento ocular em relação à velocidade do estímulo e organização dos dados resultantes em uma planilha utilizável para comparações estatísticas e gráficas. Esse pipeline de análise quantitativa e simplificada, prontamente acessível por meio da importação do PyPI, fornece uma medição rápida e direta das respostas OKR, facilitando assim o estudo das respostas comportamentais visuais.

Introdução

A estabilização da imagem depende de respostas oculomotoras precisas para compensar o fluxo óptico global que ocorre durante o automovimento. Essa estabilização é impulsionada principalmente por duas respostas motoras: o reflexo optocinético (OKR) e o reflexo vestíbulo-ocular (RVO)^1,2,3. O movimento global lento através da retina induz o OKR, que provoca a rotação reflexiva do olho na direção correspondente para estabilizar a imagem ^1,2. Esse movimento, conhecido como fase lenta, é interrompido por sacadas compensatór....

Protocolo

Todos os experimentos com animais realizados na Escola de Medicina da Universidade Johns Hopkins (JHUSOM) foram aprovados pelo Comitê Institucional de Cuidados e Uso de Animais (IACUC) no JHUSOM. Todos os experimentos realizados na Universidade da Califórnia, São Francisco (UCSF) foram realizados de acordo com protocolos aprovados pelo Programa Institucional de Cuidados e Uso de Animais da UCSF.

1. Coleta de dados comportamentais

1. Registre os movimentos oculares OKR usando o método de vídeo-oculografia de escolha para gerar dados de onda (ou seja, uma série temporal do ângulo do olhar do olho em coordenadas esféric....

Discussão

O PyOKR oferece várias vantagens para estudar as respostas visuais refletidas nos movimentos oculares. Isso inclui opções de precisão, acessibilidade e coleta de dados, além da capacidade de incorporar parametrização e velocidades de estímulo variáveis.

A avaliação direta do ganho de rastreamento ocular fornece uma caracterização precisa do movimento ocular que é uma métrica quantitativa mais direta do que a contagem manual tradicional de sacadas de fase rápida (ETMs). Embora ?.......

Materiais

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