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2025-12-04 05:00:00
実験動物の環境は、その行動に劇的な影響を与える可能性があります。たとえば、豊かな住宅と大規模な社会集団で飼育されたラットは、ストレスに対処するのが得意です。しかし、従来のケージで生活している齧歯動物は一般的に次のような症状を示します。 うつ病の兆候 そしてディスプレイ 反復的な行動。
しかし、野生の齧歯動物を研究する以外に、研究者が自然の齧歯動物の行動を調査するための選択肢は限られている、と述べています。 ピーター・カインド、エディンバラ大学の神経科学教授。
「私たちは、非常に特殊なタスクを使って動物の認知能力についての質問をすることにうんざりしています」とカインド氏は言います。 「動物たちが私たちに教えてくれる環境が本当に欲しいのです。」
ソー カインドと彼の同僚は、「生息地」と呼ぶ大きな複数階建てのベビーサークルを設計しました。標準的なげっ歯類ケージの約 26 倍の容積を持つこの生息地は、相互に接続された 16 個の小さなユニットで構成されており、これらを合わせると 30 匹のネズミと、彼らの生活に興味深い物体や障害物を快適に収容できます。 (この作品は、サイモンズ財団の資金提供を受けたプロジェクトである「脳の発達のためのサイモンズ イニシアチブ」の一部です。 送信機の親組織。）
彼らに自分に合わせて環境を変える力をどのように与えられるか見てみたいと思います。
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— レイブン・ヒクソン
このモジュール構造により、研究者は動物の環境を簡単に操作できるようになります。たとえば、カインド氏のチームは、離れたモジュールを接続するトンネル状の部品を追加することで、チャンバー間のルートを変更して、自閉症ラットモデルの空間記憶をテストできる。
生息地の複雑さがネズミの行動の可能性を高める、と言う レイブン・ヒクソン、カインドの研究室の博士研究員。 「これにより、動物たちは自分の好みを表現し、自分のニーズを満たすためのより多くの方法が得られます。」
研究は初期段階にあるが、ヒクソン氏らはすでに複数のラットのコロニーを9週間飼育している。動物の脳に埋め込まれた電極は、例えばラットが単独でいるときや他の動物に囲まれているときの回路のダイナミクスを記録し、自然主義的な行動を制御する経路を解明するのに役立つ可能性があるとカインド氏は言う。
カインド氏とヒクソン氏は話した 送信機 いくつかの暫定結果、コロニーからデータを収集する方法、生息地に導入する予定の新機能について。
このインタビューは長さと明瞭さのために編集されています。
送信機: ラットが典型的な実験室の住居とは異なる生息地を経験していることはどのようにしてわかりますか?
ピーター・カインド： まず、標準的なケージと比較して、生息地に住むラットの行動に変化が見られます。たとえば、SYNGAP1 ラットモデルで見られる社会的新規性の欠如は、動物が生息地で飼育されている場合に軽度であることを示唆する未発表のデータがあります。また、前頭前野や海馬など、環境の違いに反応すると予想される脳の部分でも、遺伝子発現に大きな変化が見られます。
TT: 他にどのような行動を調査しましたか?
レイブン・ヒクソン： 私たちは最近、すべてのラットにマイクロチップを装着したので、ラットが生息地にいる 9 週間の間、個々のラットに関する定量的な情報を自動的に収集できるようになりました。彼らがそのスペースをどのように利用しているか、どのように活動しているか、そして誰と遊んでいるかを知ることができます。
PK: 彼らの概日リズムを測定することもできます。しかし最も重要なことは、近接データを使用してソーシャル ネットワークの構築を開始できることです。これは、自閉症などの単一遺伝子型の神経発達状態を理解するために重要です。
TT: ネズミの追跡方法について詳しく教えていただけますか?
RH: 無線タグはペットを追跡するために使用するものとまったく同じですが、ハビタットでは各出入り口にあるアンテナによって作動します。ネズミが新しいモジュールに入ると、タグはタイムスタンプ付きのバーコードのような信号を送信するため、特定の時間にどのネズミが特定の出入り口にいたのかがわかります。
欠点の 1 つは、バーコードが方向性を示さないため、ネズミが過去にどこにいたかを把握するには、複数の「ping」から逆算する必要があることです。次に、ビデオを見て自動化システムを検証します。
PK: これまでのところ、89% の精度で機能しており、さらに改善できると思います。
TT: 自動データを検証するためにラットを観察するだけですか?
RH: 動物を観察することは常に必要です。そうしなければ知ることのできないものを見ることができるからです。その後、生息地を変更してそれらの行動を明らかにすることができます。
PK: たとえば、回転するビームの向こう側にある水槽に必死で行こうとしている動物を見たことがあります。彼は梁を渡ろうとしましたが、落ち続けました。それから彼が見上げると、固定ビームを使用している別のネズミが見えました。彼は最後にもう一度回転ビームを試し、次にレベルを上げて固定ビームを使用しました。その動物が代理で学習したとは断言できませんが、確かにそのように見えました。
必要に応じて、その動作をテストするために生息地を設定することもできます。たとえば、ラットが特定の方法でレバーを押したときにのみ開くドアを使用して、ラットが他の動物を観察することによって学習するように促すことができます。
あと、映像を見るのも楽しいですね。 Raven のオフィスには、さまざまなモジュールからのライブ フィードが表示される大きなスクリーンがあり、そこには多くの人が集まっています。
TT: ハビタットは基礎研究にどのような影響を与える可能性があると思いますか?
PK: それによって、ある遺伝子モデルが他のものよりも環境変化に対する耐性が高いかどうかが分かると思います。また、生息地でのラットの行動が、ラットが標準的な作業をどのように実行するかを予測できるかどうかもテストしたいと考えています。そうすれば、目に見える変動の一部を理解し始めることができます。
RH: 私たちは、ラットが生息地で生涯を通じてどのように行動したかを調べることで、この変動性の一部を説明できると期待しています。次に、一般化線形モデルでその動作を説明します。そうすれば、より多くの動物を使用して変動性をかき消すのではなく、変動性を別のシグナルとして使用するのに役立つかもしれません。
TT: ハビタットの次は何ですか?
PK: 私たちはネズミが自ら集まってくるシステムを目指しています。たとえば、空間記憶を調査したい場合、動物たちは課題に自ら参加することができ、実験者は動物に触れる必要はありません。人間との関わりは一部のラットに他のラットよりもストレスを与える可能性があるため、すぐに制御が難しい別の変数に対処することになります。
RH: ネズミが穴を掘って独自の環境を構築できるように、粘土質の土壌を取り入れたいと考えています。ラットは社会的摩擦を軽減するために巣穴を使用することが多く、コロニーの変化はラットが巣穴を構築する方法に影響を与える可能性があります。
これまでのところ、出入り口を開閉することはできますが、出入り口を自分で開閉するために必要な基質をラットに与えたらどうなるでしょうか?彼らに自分に合わせて環境を変える力をどのように与えられるか見てみたいと思います。
#家の模様替えはネズミのより良い自己表現に役立つレイブンヒクソンとピーターカインドのQA