Los científicos han desarrollado una técnica completamente automatizada para la detección en tiempo real de los estados de sueño / vigilia en ratones que se mueven libremente. Realizado por Karim Benchenane, Sophie Bagur y colegas del Centro Nacional de Investigación Científica en París, el estudio, publicado el 8 de noviembreen el diario de acceso abierto PLOS Biología , describe cómo la actividad cerebral local en el bulbo olfatorio es suficiente para clasificar con precisión los estados de vigilancia del ratón en vigilia, sueño REM y sueño no REM. El bulbo olfatorio es una estructura cerebral que transmite información relacionada con el sentido del olfato alresto del cerebro, y en ratones proyecta hacia adelante desde debajo de la corteza cerebral, hacia la cavidad nasal.
Comprender la transición entre la vigilia y el sueño es importante para las aplicaciones médicas y clínicas que van desde la anestesia quirúrgica hasta los trastornos del sueño como el insomnio. Aunque se ha aprendido mucho de los modelos de ratones, el seguimiento de los estados de sueño / vigilia en roedores y las transiciones entre los dos esactualmente requiere mucha mano de obra y sufre de variabilidad tanto entre los métodos de puntuación como entre los anotadores individuales.Utilizando grabaciones de potencial de campo local en tiempo real del bulbo olfativo del ratón, el nuevo método se basa completamente en la actividad cerebral y un algoritmo preestablecido, lo que lo hace más eficiente,más objetivo y más confiable que los métodos actuales.
Después de descubrir que los cambios en las ondas gamma del bulbo olfativo son un marcador confiable para los estados de sueño / vigilia, el equipo desarrolló un algoritmo automatizado de puntuación del sueño que funcionó mejor que los métodos de clasificación estándar. A diferencia de los métodos estándar que se basan en registros de actividad muscular, el nuevo método no clasificó erróneamente el comportamiento de "congelación" de roedores como sueño. También descubrieron que si bien la actividad cerebral del hipocampo era la mejor señal para distinguir el sueño REM y no REM, las ondas beta del bulbo olfatorio podrían hacer el trabajo casi comobueno, lo que significa que el sistema automatizado solo requiere un cable implantado por mouse.
Una vez que se estableció el sistema, los científicos pudieron usarlo para varias aplicaciones, incluida la detección de la profundidad de la anestesia y la caracterización de las diferencias entre las transiciones de vigilia-sueño y sueño-vigilia. El sistema automatizado de clasificación en tiempo real tiene el potencialtener aplicaciones de amplio alcance en la investigación del sueño.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionados por PLOS . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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