Avanzamenti nel fenotipaggio traslazionale dei modelli murini per la ricerca psichiatrica mediante monitoraggio automatizzato nella gabbia domestica.

La validità traslazionale dei modelli animali nella ricerca psichiatrica è ancora una sfida, in parte dovuta all'uso prevalente di test comportamentali brevi e condotti dall'esperimentatore, che forniscono solo immagini artificiali e limitate di fenotipi complessi. I sistemi di monitoraggio nella gabbia domestica (HCM) rappresentano un cambiamento paradigmatico consentendo valutazioni continue e non invasive dei topi nel loro ambiente sociale e abituale. Questi metodi permettono una quantificazione longitudinale di domini comportamentali rilevanti per disturbi psichiatrici quali alterazioni del ritmo circadiano, interazione sociale, comportamenti correlati all'anedonia e risposta allo stress. Progressi in machine learning, integrazione di sensori e analisi computazionale hanno reso possibile un fenotipaggio scalabile ad alta risoluzione per tempi estesi, frequentemente con animali in gruppo. Iniziative collaborative recenti hanno promosso la standardizzazione metodologica e l'integrazione interdisciplinare, evidenziando il potenziale di HCM per migliorare validità di costruzione ed esterna nei modelli preclinici di malattia mentale. Il monitoraggio continuo cattura dinamiche comportamentali e variabilità intra-individuale generalmente inaccessibili ai test convenzionali, offrendo endpoint innovativi potenzialmente rilevanti per le traiettorie sintomatiche umane. Tuttavia, permangono sfide quali l'armonizzazione delle pipeline analitiche, l'interpretazione di dati ad alta dimensionalità e l'allineamento dei dati comportamentali con costrutti clinicamente significativi. Questa review analizza lo stato attuale delle tecnologie HCM nel contesto della modellizzazione psichiatrica, discutendone il potenziale per perfezionare le strategie di fenotipaggio e aumentare riproducibilità e impatto traslazionale dei modelli murini.