기본 및 중개 알코올 연구를 위한 구조화된 알코올 강화 추적(STAR)

Molecular Psychiatry 28권, 1585~1598페이지(2023)이 기사 인용

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측정항목 세부정보

모델 종의 기본 연구 질문을 해결하기 위해 개발된 방법론과 전임상에서 임상 번역으로 의도된 방법론 사이에는 내재된 긴장이 있습니다. 기본 조사에는 가설이 신속하게 테스트되고 수정되므로 실험 설계의 유연성이 필요한 반면, 전임상 모델은 표준화된 프로토콜과 특정 결과 측정을 강조합니다. 이러한 이분법은 알코올 사용 장애(AUD)의 병태생리학을 이해하기 위한 집중적인 노력 외에도 다양한 기초 과학을 포괄하는 알코올 연구와 특히 관련이 있습니다. 이러한 목표를 달성하려면 비인간 알코올 연구의 기본 및 중개 영역 전반에 걸쳐 시너지 효과를 촉진하는 접근 방식이 절실히 필요합니다. 수컷과 암컷 생쥐에서 우리는 모듈식 알코올 강화 패러다임인 알코올 강화의 구조적 추적(STAR)을 확립했습니다. STAR는 번역 및 기계 중심 연구 간의 직접적인 누화를 허용하는 유연한 프레임워크 내에서 AUD 관련 행동 영역의 정량적 평가를 위한 강력한 플랫폼을 제공합니다. 서로 다른 작업 매개변수에도 불구하고 교차 연구 통합을 달성하기 위해 간단한 다변량 표현형 분석을 사용하여 알코올 소비 증가 성향과 처벌에 대한 무감각을 기준으로 피험자를 분류합니다. STAR와 현존하는 전임상 알코올 모델을 결합하여 우리는 세로 표현형 역학을 묘사하고 피질 및 뇌간 조직의 신경화학적 프로파일링을 통해 알코올 사용 취약성이 높아진 것으로 추정되는 신경 바이오마커를 밝힙니다. STAR는 임상적으로 관련된 결과의 종단적 표현형 분석과 동시에 기본 연구 질문에 필수적인 시간 해결 생체 행동 프로세스의 정량화를 허용함으로써 알코올 연구에서 응집력과 번역을 촉진하는 프레임워크를 제공합니다.

알코올(에탄올)은 역사상 가장 많이 연구된 화합물 중 하나이며[1] 구조 화학[2], 약리학[3], 독성학[4], 생리학[4]을 포함한 광범위한 분야의 기초 연구자로부터 계속해서 큰 관심을 끌고 있습니다. 5], 진화 생물학[6], 신경과학[7], 강화 학습[8]. 알코올은 정신자극적 특성으로 인해 널리 소비되며[9] 심각한 부작용은 일부 음주자에게만 발생하지만[10] 알코올 사용은 전 세계 조기 사망의 5% 이상과 관련된 지속적인 글로벌 건강 위기로 남아 있습니다[11]. 따라서 알코올 사용 장애(AUD)에 대한 치료 중재를 개발하기 위해 알코올 소비의 생물학적 결과를 이해하는 것을 목표로 하는 번역 및 임상 연구에서 오랜 노력이 있었습니다[12, 13]. 그러나 여러 학문 분야의 연구자들이 공통 프레임워크에서 알코올을 조사할 수 있는 방법론이 부족하며, 이는 기본 및 변환 종점 모두에서 발전을 촉진할 수 있는 기회를 놓쳤을 가능성이 높습니다.

얻은 통찰력과 발전을 극대화하려면 인간이 아닌 대상에 대한 알코올 연구의 매우 다양한 하위 분야에 걸친 통합이 필요합니다[14, 15]. 실제로, 동물 질병 모델의 회고적 평가는 연구자가 결과를 종합하고 하위 분야 전반에 걸쳐 연속성을 제공할 수 있는 방법을 명시적으로 생성하는 프레임워크의 유용성을 나타냅니다[16,17,18,19,20,21]. 방법론적 솔루션의 의도적인 개발이 없으면 고도로 전문화된 패러다임이 부분적으로 다른 목표를 향해 추진됨에 따라 분야가 기본 및 변환 라인을 따라 분할되는 자연스러운 경향이 있습니다. 기본 조사에는 가설이 신속하게 테스트되고 수정되므로 실험 설계의 유연성이 필요합니다. 전임상에서 임상으로의 번역을 위한 동물 모델은 특정 결과 측정을 비교할 수 있도록 표준화된 프로토콜을 강조합니다[22, 23]. 결론을 통합하려는 명시적인 노력 없이 중첩되지 않는 방법론을 사용하는 기본 실험 연구 및 전임상 테스트의 경향은 진행과 번역을 방해합니다 [18, 24,25,26]. 따라서 엄격한 프로토콜과 달리 개념적 일관성을 유지하면서 실험자별 수정을 허용하는 유연한 절차를 활용하면 획기적인 발견이 촉진될 가능성이 높습니다 [16, 27,28,29,30].