DynaRats: Una aplicación para asistir en la cuantificación de la dinámica de exploración durante el paradigma de reconocimiento de objetos en roedores

"Las tareas de reconocimiento en roedores permiten estudiar memorias de tipo episódicas —es decir, de eventos— en modelos animales. Para ello, utilizando un par de cronómetros se registra el tiempo en que los animales despliegan una conducta exploratoria a una serie de objetos o lugares. Estos datos se usan para calcular un índice de discriminación. En una sesión de evaluación, este índice cuantifica la preferencia de un animal por explorar un objeto o lugar novedoso respecto a otro conocido. De esta forma, se evalúa su memoria de reconocimiento. Sin embargo, esta metodología así descripta no permite integrarse de manera automática con otros métodos como: pruebas estadísticas; procesamientos de videos donde se ve el comportamiento exploratorio y otros comportamientos del animal; automatización de la obtención del índice de discriminación de manera independiente al operador; y generación de nuevas métricas alternativas para evaluar la memoria de reconocimiento en estos paradigmas. En este trabajo, se presenta una aplicación para computadora desarrollada en Python que permite registrar anotaciones de fotogramas donde ocurren exploraciones de distintos objetos/lugares, vinculados a un video o serie de videos específicos donde se ve la conducta exploratoria de cada animal. En su diseño, se tuvo énfasis en la comodidad del flujo de trabajo de quien realiza la investigación. Así, la aplicación asiste en la medición de las exploraciones; en la navegación de un conjunto de videos ligados a una sesión experimental; en la creación de etiquetas en fotogramas particulares de cada video; en la extracción del índice de discriminación; además de permitir extraer nuevas métricas asociadas a la dinámica de exploración; y finalmente exporta los datos generados a un archivo CSV para ser analizados con un software de estadística. La aplicación probó dar un flujo de trabajo muy eficiente para obtener el índice de discriminación usual de una manera cómoda, y su código modularizado permite poder expandir el proyecto para crear distintos tipos de anotaciones comportamentales además de la exploratoria, o para integrar con clasificadores de imágenes que asistan en la evaluación de exploraciones. Por otro lado, en este trabajo se revisa la bibliografía y se discute el índice de discriminación que habitualmente se utiliza en la parametrización de tareas de reconocimiento de objetos. Se analizan fortalezas y debilidades de este índice, y se dan razones para explorar índices complementarios. El propuesto en este trabajo es la captura de cómo se distribuyen las exploraciones de los animales de un objeto en particular durante la duración del protocolo, a lo que en el trabajo se llama "dinámica de exploración". Aunque es temprano para evaluar si el análisis de la dinámica de exploración resulta prometedor para analizar la memoria de reconocimiento de objetos —viendo mucha dispersión en los nuevos índices propuestos— esta información nueva aporta una herramienta de análisis potencialmente útil para analizar y mejorar los protocolos de evaluación".