모리스 수중 미로(Morris water maze)란 무엇인가？

신경행동학에서 흔히 사용되는 실험 방법으로서, 특히 알츠하이머병 행동학의 "주류"로서, Morris water maze는 신경과학 연구에서 출현률이 매우 높다고 할 수 있다.

Morris water maze란 무엇인가？

Morris water maze 실험은 동물의 혐수 천성을 이용하여 동물이 물 속에서 있는 플랫폼을 찾도록 강요하는 실험이다. 또 마우스가 플랫폼을 찾는 데 걸린 시간을 통계적으로 분석해 동물의 공간 위치와 방향에 대한 기억력을 판단한다. 이 방법은 Richard Morris가 1981년 발명해 3년 뒤 실험의 흐름을 더욱 보완했지만 발명자에 대한 기념과 존중을 표시하기 위해 사람들은 Morris Water Maze，WMW 라고 불렀다.

Morris water maze 응용 분야

워터메이즈(Water Maze)는 현재 알츠하이머병(Alzheimer disease) 연구에서 가장 많이 사용되고 있는 행동학적 실험방법으로 학습기억, 알츠하이머병, 해마(Hippocampus)등에 관한 연구에 널리 사용되고 있으며 지능과 노화, 인지약물 개발/선별/평가, 약리학, 독리학, 예방의학 등 신경질환과 신경과학 관련 연구분야를 다루고 있으며 학습기억연구에서 가장 인정받는 고전적인 실험이다. 알츠하이머를 예로 들면 시간이 지날수록 Morris water maze실험 비중이 5% 에서 39% 로 높아졌다.

응용분야: 알츠하이머병, 혈관성 치매, 헌팅턴병, 지적장애, 기억력 약물평가.

Morris water maze의 설비 파라미터를 어떻게 설정해야 합니까?

그러나 많은 동물행동학 실험과 마찬가지로, 각기 다른 논문에서 이 실험은 기재 규격, 실험 과정, 데이터 통계에 큰 차이가 있으며, 종종 의아해하며, Morris water maze 실험에 통일된 기준이 있는지, 어떤 매개변수가 변경될 수 있는지, 어떤 매개변수가 신중히 고려해야 하는지 알 수 없다.

현재 업계에는 비교적 통일된 기준이 없기 때문에 100 명이 100 가지의 실험방안을 가질 수 있어 신경질환 연구, 특히 신경퇴행성 질환, 각종 갈등과 반복할 수 없는 결과가 잇따르고 있기 때문이다. 다음 그림에서는 Cyagen행동학 플랫폼인 Morris water maze 실험 장비 매개변수를 열거해 Morris water maze 실험을 이해하고 Morris water maze 실험에 영향을 미치는 다양한 요소들을 이해하는 데 도움을 줄 수 있기를 희망한다.

Morris water maze에는 어떤 실험 과정이 있습니까?

실험의 과정을 설명하기 전에 Morris water maze 실험의 두 가지 요소, 구동력, 검증 내용을 알아야 한다. Morris water maze의 구동력은 마우스 본능이 물 환경에 대한 혐오감이다. 이는 마우스가 가능한 한 빨리 이 환경을 벗어나도록 유도하는데, 그 중 수면보다 약간 낮은 플랫폼은 마우스가 기본적으로 물 환경을 탈출하는 목표를 달성할 수 있도록 하기 때문에 마우스는 가능한 한 빨리 이 플랫폼을 찾을 수 있는 동력을 가지고 있다. 검증 내용은 마우스가 주변 힌트(Cues)를 단서로 사용하여 수중 플랫폼을 찾는 방법을 가능한 한 빨리 배울 수 있는지 여부를 분석하는 것이다. 대부분의 Morris water maze 실험은 주로 시각적 플랫폼 훈련, 숨겨진 플랫폼 훈련 및 공간 탐색 실험의 세 부분으로 구성되지만 이에 국한되지는 않다.

A: 일반적으로 Morris water maze는 가시적 플랫폼 훈련, 숨겨진 플랫폼 훈련, 공간 탐사 실험의 세 단계로 나눌 수 있다.

B: 일반적으로 시각적 플랫폼 실험은 2 일, 숨겨진 플랫폼 기간은 4-6 일, 마지막 날은 플랫폼을 제거하여 마우스 공간 메모리 테스트를 수행한다.

C: 경우에 따라 B의 실험을 완료한 후 연구자들은 플랫폼 위치를 방향으로 배치하고 숨겨진 플랫폼 단계 및 공간 탐색 실험을 반복하여 올바른 기억을 재생하는 마우스의 능력을 감지한다.

행동 실험을 통해 동물 모델의 학습 및 기억, 정신 및 정서, 운동 조정 능력을 종합적으로 평가하면 과학자들이 인지, 감정 및 운동과 같은 복잡한 생명 현상을 탐색하는 데 도움이 될 수 있다.