Um método automatizado de estrabismo para comportamento de sincronização de tempo e dinâmica cerebral em estudos de dor em camundongos

Resumo

Este protocolo fornece um método para rastrear o estrabismo ocular automatizado em roedores ao longo do tempo de maneira compatível com o bloqueio de tempo para medidas neurofisiológicas. Espera-se que este protocolo seja útil para pesquisadores que estudam mecanismos de distúrbios dolorosos, como a enxaqueca.

Resumo

A dor espontânea tem sido um desafio para rastrear em tempo real e quantificar de uma forma que evite o viés humano. Isso é especialmente verdadeiro para métricas de dor de cabeça, como em distúrbios como a enxaqueca. O estrabismo ocular surgiu como uma métrica variável contínua que pode ser medida ao longo do tempo e é eficaz para prever estados de dor em tais ensaios. Este artigo fornece um protocolo para o uso do DeepLabCut (DLC) para automatizar e quantificar o estrabismo ocular (distância euclidiana entre as pálpebras) em camundongos contidos com movimentos de cabeça em rotação livre. Este protocolo permite que a quantificação imparcial do estrabismo ocular seja emparelhada e comparada diretamente com medidas mecanicistas, como neurofisiologia. Fornecemos uma avaliação dos parâmetros de treinamento de IA necessários para alcançar o sucesso, conforme definido pela discriminação de períodos de estrabismo e não estrabismo. Demonstramos a capacidade de rastrear e diferenciar de forma confiável o estrabismo em um fenótipo semelhante à enxaqueca induzido por CGRP em uma resolução inferior a um segundo.

Introdução

A enxaqueca é um dos distúrbios cerebrais mais prevalentes em todo o mundo, afetando mais de um bilhão de pessoas¹. Modelos pré-clínicos de enxaqueca em camundongos surgiram como uma forma informativa de estudar os mecanismos da enxaqueca, pois esses estudos podem ser mais facilmente controlados do que os estudos em humanos, permitindo assim o estudo causal do comportamento relacionado à enxaqueca². Tais modelos demonstraram uma resposta fenotípica forte e repetível a compostos indutores de enxaqueca, como o peptídeo relacionado ao gene da calcitonina (CGRP). A necessidade de medições ro....

Protocolo

NOTA: Todos os animais utilizados nesses experimentos foram manejados de acordo com protocolos aprovados pelo Comitê Institucional de Cuidados e Uso de Animais (IACUC) da Universidade de Iowa.

1. Preparar equipamentos para coleta de dados

1. Garanta a disponibilidade de todos os equipamentos necessários: certifique-se de que o hardware recomendado para executar o DLC tenha pelo menos 8 GB de memória. Consulte a Tabela de Materiais para obter informações relacionadas a hardware e software.
   NOTA: Os dados podem ser coletados em qualquer formato, mas devem ser conver....

Discussão

Este protocolo fornece um método aprofundado e facilmente acessível para o uso de ferramentas baseadas em aprendizado de máquina que podem diferenciar o estrabismo com precisão quase humana, mantendo a mesma (ou melhor) resolução temporal das abordagens anteriores. Principalmente, torna a avaliação do estrabismo automatizado mais prontamente disponível para um público mais amplo. Nosso novo método para avaliar o estrabismo automatizado tem várias melhorias em comparação com.......

Materiais

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