L’objectif est d’analyser les capacités d’apprentissage et de mémoire, ainsi que plusieurs autres fonctions exécutives des rongeurs dans un contexte de navigation. L’animal doit nager dans un labyrinthe aquatique pour atteindre la plateforme immergée ou trouver une récompense dans une version à sec. Au cours des séances d’apprentissage, il apprend à se repérer dans le labyrinthe grâce à des indices visuels ou à mémoriser un chemin.
Le Starmaze a été développé par le Dr Laure Rondi-Reig en 2006 (Rondi-Reig et al., 2006 J.Neuro). Il a permis de tester et d’identifier les stratégies de navigation chez la souris et d’étudier l’activité neuronale hippocampique associée à ces stratégies grâce à des enregistrements électrophysiologiques couplés à l’analyse comportementale (Cabral et al., 2014). Plusieurs autres publications scientifiques ont exploré des nouvelles fonctions neuronales impliquées dans la navigation grâce au Starmaze (Fouquet et al., 2011, 2013, …).
Dans sa version aquatique, l’appareil consiste en une cuve remplie d’eau colorée, compartimentée de façon à obtenir 5 allées rayonnant à partir d’une coursive centrale en forme de pentagone. Une plateforme positionnée sous la surface de l’eau constitue l’arrivée. Nous réalisons nous-même le châssis en aluminium sur lequel repose la cuve, ainsi que la structure du Starmaze. Nous nous adapterons donc à vos contraintes et aux dimensions que vous souhaitez.
Nous positionnons notre caméra au plafond sur une barre en aluminium placée entre deux murs de la pièce comportementale.
Couplez l’analyse du comportement dans le Starmaze avec de la stimulation optogénétique grâce à notre boîtier de synchronisation. Ce boîtier permet d’activer un laser par TTL en fonction de la performance de l’animal en temps réel ou bien de sa position dans le Starmaze. Cliquez sur ce lien pour accéder à la page dédiée à notre système de Videotracking synchronisé.
Notre assistant compensateur de mouvement permet à un animal connecté de se déplacer sans contrainte dans un grand environnement. Nous installons notre système sur la barre qui supporte la caméra de façon à permettre à la souris de se comporter sans contrainte dans le Starmaze alors qu’elle est connectée. Cliquez sur ce lien pour consulter notre page dédiée à notre compensateur.
Si votre laboratoire est déjà équipé d’un labyrinthe aquatique classique, nous pouvons vous proposer un Starmaze qui viendra s’agencer dans votre cuve. Pas besoin de dédier une salle pour ce test, nous adaptons la taille du Starmaze à votre cuve.
Cliquez sur ce lien pour accéder à la page dédiée à notre Water-Maze.
Construisez vos régions grâce à des outils simples et directs. À l’installation, nous configurons les régions, que vous pouvez modifier à volonté. Notre système repère l’animal et communique les coordonnées à notre logiciel POLY, qui les exploite pour effectuer les calculs de performance et activer des sorties électroniques si besoin.
La vidéo est automatiquement enregistrée pendant l’expérience. De cette façon, vous pourrez par exemple redéfinir des zones ou modifier les paramètres de détection de l’animal pour obtenir des résultats complémentaires à ceux obtenus lors de l’expérience originale. Pour plus d’information sur notre système de tracking, cliquez sur ce lien.
Sur la base des données de position transmises par notre système de Videotracking, notre logiciel POLY affiche en temps réel un certain nombre de variables d’intérêt comme le nombre d’entrées, la distance parcourue et le temps passé dans chaque zone définie. De plus, il calcule des indices comportementaux spécifiquement développés pour le Starmaze, comme le score de localisation, le score de trajectoire directe. Ces variables facilitent une évaluation immédiate de la mémoire spatio-temporelle de l’animal.
Notre logiciel de calcul de résultats offre deux types d’analyses :
Voici une liste non exhaustive des variables que vous obtiendrez à la suite de l’expérience de Starmaze : durée de l’essai, distance parcourue totale et zone par zone, temps passé dans chaque zone, ordre de passage dans les différentes zones, score d’intersection, score de localisation, etc…
Une version informatique a été développée chez le sujet humain adulte (Igloi et al., 2009), comme chez l’enfant (Bullens et al., 2010). Chez le sujet âgé, il a permis de réaliser un diagnostic différentiel de la maladie d’Alzheimer par rapport à des démences fronto-temporelles (Bellassen et al., 2012). Ce modèle a permis également de caractériser le réseau neuronal sous-tendant la mémoire des lieux et du chemin (Igloi et al., 2010 ; 2015).
