Setting di stimolazione sensoriale potenziata e training motorio complesso: effetti sulla plasticità della barrel cortex nei modelli murini di FHM1

To investigate how behavioral experience influences synaptic plasticity, this study evaluated the impact of an enriched environment combined with complex motor skills training (EE–CMS) on the barrel cortex of a familial hemiplegic migraine type 1 (FHM1) mouse model. Adult FHM1 mice completed an 8-day habituation period followed by 30 days of training (1 hour per session, 3 sessions per week). As a motor-activity control (MC), a separate FHM1 group performed simple repetitive exercise using a spinning wheel. Two additional control groups were included: naïve (untrained) FHM1 mice and wild-type (WT) mice. The EE–CMS training arena was designed through 3D modeling and prototyped via 3D printing; training sessions were documented with video recordings for behavioral monitoring. For the MC condition, spinning wheels were instrumented with an Arduino-based sensing system to quantify wheel revolutions as an objective measure of activity. Neurophysiological data were acquired under urethane anesthesia using a multi-channel linear probe implanted in the barrel cortex. Signals were processed offline in MATLAB, focusing on local field potentials (LFP). Overall, the results suggest that EE–CMS training can partially to fully normalize electrophysiological signatures in FHM1 mice compared with simple exercise, potentially reflecting improved functional coupling between motor (M1) and somatosensory (S1) circuits.

Per indagare come l’esperienza comportamentale influenzi la plasticità sinaptica, questo studio ha valutato l’impatto di un ambiente arricchito combinato con un addestramento motorio complesso (EE–CMS) nella barrel cortex in un modello murino di emicrania emiplegica familiare di tipo 1 (FHM1). I topi FHM1 adulti hanno completato un periodo di abituazione di 8 giorni, seguito da 30 giorni di addestramento (1 ora per sessione, 3 sessioni a settimana). Come controllo di attività motoria (MC), un gruppo separato di topi FHM1 ha svolto esercizio semplice e ripetitivo utilizzando una ruota girevole. Sono stati inclusi anche due ulteriori gruppi di controllo: topi FHM1 naive (non addestrati) e topi wild-type (WT). L’arena di addestramento EE–CMS è stata progettata tramite modellazione 3D e realizzata mediante prototipazione con stampa 3D; le sessioni di training sono state documentate con registrazioni video per il monitoraggio comportamentale. Per la condizione MC, le ruote girevoli sono state realizzate con un sistema di sensori basato su Arduino per quantificare il numero di rotazioni come misura oggettiva dell’attività. I dati neurofisiologici sono stati acquisiti sotto anestesia con uretano utilizzando una sonda lineare multicanale impiantata nel barrel cortex. I segnali sono stati elaborati offline in MATLAB, con particolare attenzione alle caratteristiche dei potenziali di campo locali (LFP). Nel complesso, i risultati suggeriscono che l’addestramento EE–CMS possa normalizzare parzialmente o completamente i pattern elettrofisiologici nei topi FHM1 rispetto all’esercizio semplice, riflettendo potenzialmente un miglioramento dell’accoppiamento funzionale tra i circuiti motori (M1) e somatosensoriali (S1).