Ak toto čítate, je pravdepodobné, že ste buď výskumník, vedúci laboratória alebo niekto, kto niekedy zostal hore príliš neskoro a pozeral sa na zrnité videozáznamy zvieraťa a snažil sa zistiť, či to „náhodné trhnutie“ je skutočne zmysluplné správanie alebo len náhoda. Ako vedúci dátový vedec u poskytovateľa analýzy správania zvierat (nazvime to skrátene AB – uvidíte prečo), môj tím a ja žijeme a dýchame tieto veci. Každý týždeň dostávame DM od klientov, ktorí prepadajú panike, že ich údaje sú vypnuté alebo že míňajú peniaze z grantov na výsledky, ktoré neobstoja pri hodnotení. Tu je vec: presné údaje o správaní zvierat nie sú o hádaní. Ide o budovanie systémov, ktoré zachytia každú drobnú premennú skôr, ako sa stane problémom.
Dovoľte mi začať chaotickým príbehom z minulého štvrťroka. Oslovilo nás laboratórium pre výskum rakoviny, frustrované, že ich údaje o vokalizácii myší stále ukazovali nekonzistentné úrovne stresu – polovica ich testov uviedla „vysoký stres“, polovica „normálna“. Keď sme sa do toho pustili, zistili sme, že na nahrávanie používajú základnú webovú kameru, ktorá zachytávala hluk na pozadí z ich laboratórnej mrazničky, prievan v oknách a dokonca aj cinkanie hrnčeka s kávou v laboratóriu. Myši reagovali na hluk, nielen na experimentálny liek. To je jadro našej práce: uistiť sa, že meriame to, na čom záleží, nie to, čo nám práve prekáža.
Po prvé, o štandardizácii sa nedá vyjednávať a nemám na mysli „napísať 50-stranový protokol, ktorý nikto nečíta“. Mám na mysli konzistenciu, ktorá je vložená do každého kroku, od miestnosti, kde prebieha test, až po spôsob zaznamenávania údajov. Napríklad, keď pracujeme s vestibulárnymi štúdiami myší (myslite na rovnováhu a priestorové povedomie pre neurodegeneratívny výskum), používame našeTestovací systém vestibulárneho očného reflexu myši. Tu je veľká výhra: beží každý pokus pri presne rovnakej rýchlosti otáčania, úrovne svetla a zvukového profilu – už žiadne chyby typu „dobre, v ten deň sme upravili teplotu v miestnosti“. Naši klienti si zvykli manuálne upravovať rýchlosti rotácie medzi jednotlivými sériami, a to samo osebe spôsobilo 22 % rozdielov v ich údajoch podľa našich interných auditov. Teraz systém tieto premenné uzamkne, takže všetky pokusy sú jablká po jablkách.
Ale štandardizácia nekončí len pri výbave. Školenie je obrovské a hovorím to ako niekto, kto urobil chybu, keď predpokladal, že „technici vedia, ako zaobchádzať s myšami“. Laboratórium zobričiek, s ktorým spolupracujeme, dostávalo čudné prekvapivé výsledky, pretože ich technici lovili ryby v rôznych uhloch – niektoré ich v polovici pokusu vystrašili, iné nie. Raz sme ich prešli cez našeSystém testovania odozvy sluchového úľaku Zebrafishprotokoly, ktoré zahŕňajú presnú čistú rýchlosť spracovania a predbežné kontroly teploty vody, ich rozptyl klesol za mesiac o 40 %. Technici to začali nazývať „pravidlo pre ryby bez prekvapení“ a úprimne, presne to je – ak je prostredie rýb prekvapením, vaše údaje sú odpadky.
Ďalej je automatizácia vaším najlepším priateľom pri znižovaní ľudských chýb. Povedal som to už predtým, ale ľudské oči sú hrozné, keď vidia drobné, konzistentné správanie. Vykonajte testy sluchovej odozvy mozgového kmeňa (ABR) pre štúdie sluchu myší. Študentovi postgraduálneho štúdia môže uniknúť 2 ms zvuková špička, pretože je unavený, ale mySystém testovania odozvy sluchového mozgového kmeňa myšizaznamená každý jeden hrot s presnosťou na milisekúndu a označí všetky dátové body, ktoré sú vypnuté – ako keby myš v polovici pokusu posunula hlavu, čo by skreslilo čítanie. Používame to aj pri pokusoch vedených človekom: náš softvér automaticky rozdeľuje videozáznam tak, aby stiahol iba 10 sekúnd hneď po stimule, takže klienti nemusia prechádzať 2 hodinami záznamu, aby našli 10 sekúnd relevantných údajov. Tým sa znižuje ručné zadávanie údajov, čo je miesto, kde sa zvyčajne objaví 30 % chýb údajov (stlačili sme čísla na klientskych údajoch za 2 roky – nie @ me).
Počkajte, ale automatizácia neznamená vôbec žiadnych ľudí. Medzi technikou a dozorom je niečo sladké. Napríklad, keď pracujeme na analýze chôdze psov alebo malých primátov, používame našeSystém analýzy chôdze na bežeckom páse zvierat. Systém sleduje umiestnenie labiek v reálnom čase, ale náš tím má ešte druhú kontrolu: minulý rok sme náhodne skontrolovali 10 % automatizovaných údajových bodov pre našich 50 najlepších klientov a zachytili sme 5 % chybovosť, keď systém nesprávne klasifikoval labku z dôvodu tieňa alebo špinavého pásu na bežeckom páse. To nie je zlyhanie techniky – preto potrebujete človeka, ktorý bude v slučke opravovať okrajové prípady, ktoré stroje nedokážu. Je to podobné, ako keď váš telefón niekedy automaticky opraví „ich“ na „tam“; AI je dobrá, ale nie je dokonalá a správanie zvierat má oveľa viac premenných ako textová správa.
Potom je tu kontrola životného prostredia, ktorá je neospevovaným hrdinom presných údajov. Nemôžem vám povedať, koľkokrát mala klientova vstupná izba pre potkany prasknuté okno, v dôsledku čoho sa úroveň svetla medzi rannými a popoludňajšími pokusmi líšila o 15 %. Pre štúdie vodného bludiska (priestorová pamäť, ako Morrisovo vodné bludisko) používame našeVodné bludiskosystémy, ktoré majú zabudované LED osvetlenie na elimináciu oslnenia, plus podvodné kamery s infračerveným žiarením, aby sme mohli myš sledovať, aj keď svetlá v miestnosti zhasnú. Jeden klient nám predtým, ako začal používať naše vodné bludisko, povedal, že si myslel, že pamäť ich myší sa zhoršuje, ale v skutočnosti to boli len svetlá nad hlavou, ktoré sa odrážali od vody a znemožňovali vidieť plošinu – takže myši len slepo plávali. To je tá vec, ktorá ničí roky experimentov, pretože nikoho nenapadne kontrolovať osvetlenie.
Hovorme o ďalšom veľkom: slepom testovaní. Toto je trik, ktorý sme získali z psychologického výskumu. Keď naši klienti testujú liek v porovnaní s kontrolnou skupinou, neoznačujeme skúšobné skupiny pre ľudí, ktorí analyzujú údaje. Takže ak laboratórium testuje nový liek na úzkosť, osoba, ktorá sa pozerá na údaje o vokalizácii myši, nevie, ktorá myš dostala liek a ktorá dostala fyziologický roztok. To eliminuje zaujatosť – mali sme prípady, keď bol výskumník presvedčený, že liek funguje, a tak „náhodou“ nesprávne klasifikovali niekoľko pokusov. Slepé testovanie zastaví ten chlad. Je to jednoduché, ale mení to hru.
Počkať, a čo okrajové prípady? Napríklad, čo ak v priebehu testu ochorie myš alebo počas testu uhynie zebra? Vo všetkých našich systémoch máme zabudovaný príznak, ktorý tieto dátové body automaticky odstraňuje, takže neskresľujú výsledky. Ale pracujeme aj s klientmi na úprave ich protokolov, ak vidia príliš veľa okrajových prípadov. Nedávno sa v laboratóriu, ktoré pracovalo na starnúcich myšiach, veľa myší prestalo pohybovať vo vodnom bludisku a my sme si uvedomili, že ich teplota vody je príliš vysoká – jej úprava znamenala obrovský rozdiel v počte neplatných pokusov. To je podpora, ktorú poskytujeme nad rámec len zariadenia: nepredávame vám len stroj, ale riešime problémy s celým vaším procesom.
Viem, že veľa ľudí v tomto priestore si myslí: "No, vždy sme to robili takto." Ale buďme skutoční: pred 10 rokmi každý používal manuálne stopky na údaje o chôdzi a údaje boli všade. Teraz, s automatizovanými systémami, vidíme konzistentnosť, ktorá nikdy predtým nebola možná. Kľúčom je, že presnosť nie je jednorazová oprava – je to slučka. Zhromažďujeme dáta, kontrolujeme chyby, ladíme systém, zbierame ďalšie dáta, opakujeme. Minulý rok sme aktualizovali náš systém zebrafish po tom, čo klient poukázal na to, že hluk z testovacieho reproduktora vibroval nádržou, a preto ryby skákali. Upravili sme upevnenie reproduktorov a ich údaje o odozve na úľak sa stali o 20 % presnejšie. To je dôvod, prečo sa s našimi klientmi neustále rozprávame – oni sú tí v laboratóriu, ktorí sa zaoberajú špinavými vecami z reálneho sveta, ktoré z našej kancelárie nevidíme.
Tak prečo na tom záleží? Na konci dňa sú presné údaje o správaní zvierat základom každej dobrej štúdie. Či už testujete nový liek na Parkinsonovu chorobu, študujete, ako ryby reagujú na znečistenie, alebo skúmate kognitívny pokles u primátov, ak sú vaše údaje nesprávne, vaše závery sú nesprávne. A to plytvá časom, peniazmi a potenciálne odďaľuje život zachraňujúci výskum. Pre náš tím to nie je len práca – je to uistenie sa, že práca, ktorá sa deje v týchto laboratóriách, môže skutočne zmeniť.
Ak ste unavení z nekonzistentných údajov o správaní, ak vás už nebaví preosievať sa cez zlé skúšky, alebo sa len chcete uistiť, že váš výskum obstojí, keď predložíte grant alebo dokument, môžeme vám pomôcť. Spolupracujeme s laboratóriami všetkých veľkostí, od malých univerzitných tímov až po veľké farmaceutické spoločnosti, aby sme prispôsobili systémy a protokoly ich špecifickým potrebám. Žiadne univerzálne riešenia, žiadne 50-stranové zmluvy, len skutočné riešenia, ktoré skutočne fungujú pre vaše experimenty. Spojte sa s naším tímom a porozprávajte sa o svojich potrebách, sme tu, aby sme vám pomohli získať presné údaje, ktoré si zaslúžite.
Referencie
- Blumstein, DT (2020). Štandardizácia vo výskume správania zvierat: Praktická príručka.Správanie zvierat165, 147-155.
- Crabbe, JC, Wahlsten, D., & Dudek, BC (1999). Genetika správania myší: Interakcie s laboratórnym prostredím.Veda284(5420), 1670-1672.
- Gerlai, R. (2017). Automatizovaná analýza správania hlodavcov: Výhody a obmedzenia.Prírodné neurovedy20(10), 1328-1335.
- Kalueff, AV, a kol. (2014). čo je normálne? Etické a metodologické problémy pri štandardizácii testov správania hlodavcov.Hranice v behaviorálnej neurovede, 8, 22.
- Steiger, SS, & Müller, C. (2019). Slepá analýza znižuje zaujatosť experimentátorov vo výskume správania: Metaanalýza.Metódy v ekológii a evolúcii10(12), 2084-2093.
