마우스 통증 연구에서 시간 동기화 행동 및 뇌 역학을 위한 자동화된 곁눈질 방법

우리 연구실은 복잡한 뇌 질환 이면의 전기 네트워크를 조사하여 다양한 상태에서 뇌 활동이 어떻게 조정되는지에 중점을 둡니다. 이것이 우리가 편두통과 관련된 사각 행동에 대한 신경 주위 생리학적 기록을 더 용이하게 하는 사시 데이터를 자동화하기 위해 이 분석 접근 방식을 개발한 이유입니다. 편두통 연구에서 편두통의 설치류 모델이 편두통의 기저 신경 회로 기질을 연구하는 데 더 많이 사용되고 편두통에 기여하는 더 많은 중심 메커니즘을 식별함에 따라 새로운 연구 영역이 열리기 시작했습니다.

우리의 프로토콜은 신경 생리학과 같은 기계론적 측정과 쌍을 이룰 수 있는 방식으로 반응과 같은 통증을 객관적으로 정량화하는 연구 격차를 해결합니다. 우리의 방법은 자발적인 통증 반응과 기저에 있는 전기 뇌 네트워크 활동을 초 미만의 해상도로 동시에 정량화할 수 있는 널리 접근 가능한 방법을 제시합니다. 이 연구의 주요 목표 또는 희망은 동물 모델에서 편두통 실험 중에 실시간으로 뇌 활동을 측정하는 사용을 촉진하는 것입니다.

우리는 편두통과 같은 삽화 동안 뇌 전체의 전기 네트워크 활동이 시간이 지남에 따라 어떻게 변하는지 연구하고 있습니다. 우리의 목표는 시간이 지남에 따라 편두통 활동이 뇌 전반에 걸쳐 어떻게 진화하는지 관찰하고, 치료법 및 설치류 모델을 더 잘 테스트하기 위해 편두통 활동의 뇌 기반 마커를 개발하려고 시도하는 것입니다.