マウスの痛みの研究における時間同期行動と脳ダイナミクスのための自動斜視法

私たちの研究室では、複雑な脳障害の背後にある電気ネットワークを調査し、さまざまな状態で脳活動がどのように調整されているかに焦点を当てています。そのため、この分析アプローチは、斜視データを自動化するために開発され、片頭痛に関連する斜視行動の周辺神経生理学的記録をより容易にします。片頭痛研究では、片頭痛の根底にある神経回路基質を研究するために片頭痛のげっ歯類モデルがより多く使用され、片頭痛のような状態に寄与するより中心的なメカニズムを特定するため、新しい研究領域が開かれ始めています。

私たちのプロトコルは、神経生理学などのメカニズム的測定と組み合わせることができる方法で、痛みのような反応を客観的に定量化する研究のギャップに対処します。私たちの方法は、自発的な痛みの反応と、その根底にある脳の電気的ネットワーク活動をサブ秒の分解能で同時に定量化するための広くアクセス可能な方法を提供します。この研究の主な目標または希望は、動物モデルでの片頭痛実験中に、リアルタイムで脳活動を測定する使用を触媒することです。

私たちは、片頭痛のようなエピソード中に、脳全体の電気ネットワーク活動が時間の経過とともにどのように変化するかを研究しています。私たちの目標は、片頭痛の活動が時間の経過とともに脳全体でどのように進化するかを観察することと、治療薬やげっ歯類モデルをより適切にテストするために、片頭痛活動の脳ベースのマーカーを開発しようとすることです。