Поведение является одним из наиболее информативных функциональных показателей в трансляционных исследованиях. Независимо от того, оценивается ли неврологические расстройства, хроническая боль, зуд, аутоиммунные заболевания или генная терапия, изменения в поведении часто являются самым ранним свидетельством терапевтической эффективности. Однако получение надежных поведенческих данных в исследованиях на приматах, не относящихся к человеку (NHP), традиционно зависело от трудоемкого-обзора видео и субъективных наблюдений человека, что создавало проблемы с согласованностью, масштабируемостью и нормативной воспроизводимостью.
В Prisys Biotech мы трансформируем этот процесс с помощью-платформы поведенческого фенотипирования на базе искусственного интеллекта, которая сочетает в себе много-3D-компьютерное зрение, безмаркерный захват движения, поведенческую классификацию и разработку цифровых биомаркеров. Вместо того, чтобы просто записывать поведение животных, платформа преобразует сложные движения в количественные, объективные и отслеживаемые наборы данных, которые можно интегрировать в современные доклинические разработки лекарств.
Почему традиционной оценки поведения уже недостаточно
Поведенческие конечные точки остаются важными во многих терапевтических областях, поскольку они напрямую отражают функциональные результаты, которые не всегда могут быть зафиксированы с помощью молекулярных биомаркеров или одних только изображений. В исследованиях, связанных с болезнью Паркинсона, болезнью Альцгеймера, инсультом, хронической болью, атопическим дерматитом или нервно-психическими расстройствами, незначительные улучшения в поведении часто представляют собой значимое свидетельство фармакологической активности.
Несмотря на свою важность, традиционные поведенческие оценки имеют ряд ограничений. Долгосрочные-исследования NHP часто генерируют сотни часов видеозаписей, которые требуют ручного просмотра опытными наблюдателями. Разные оценщики могут применять несколько разные критерии оценки, в то время как усталость и субъективная интерпретация неизбежно приводят к вариативности. Что еще более важно, ручная оценка предоставляет только обобщенные наблюдения, а не непрерывную информацию о поведении на уровне-фреймов, что затрудняет выявление едва заметных эффектов лечения или создание полностью отслеживаемых наборов данных для подачи нормативных документов.
Поскольку доклиническая разработка лекарств все больше опирается на объективные и воспроизводимые данные, поведенческий анализ с помощью ИИ-стал мощным решением для преодоления этих проблем.
Создание платформы цифрового фенотипирования не-человекообразных приматов
В Prisys нашиПлатформа поведенческого анализа NHPвыходит за рамки обычного программного обеспечения для анализа видео. Он представляет собой комплексную экосистему цифрового фенотипирования, разработанную специально для трансляционных исследований.
Платформа объединяет синхронизированную съемку с нескольких-камер, трехмерную-оценку позы без маркеров, распознавание поведения на основе искусственного интеллекта-, создание поведенческих баз данных и трансляционную аналитику в единый рабочий процесс. Этот подход позволяет исследователям постоянно отслеживать спонтанное поведение, автоматически генерируя стандартизированные количественные конечные точки для отдельных животных и для целых исследований.
Со временем платформа также будет поддерживать разработку баз данных о поведении-специфических заболеваний, что позволит исследователям сравнивать исходные нормальные показатели поведения с прогрессированием заболевания и ответами на лечение. Вместо анализа отдельных экспериментов система постоянно накапливает цифровые поведенческие активы, которые улучшают будущую разработку моделей и трансляционные исследования.
Безмаркерный 3D-захват движения обеспечивает естественное наблюдение за поведением
Традиционные системы захвата движения обычно требуют прикрепления к объекту светоотражающих маркеров. Такой подход непрактичен для долгосрочных-исследований на приматах, кроме-человека, и может мешать естественному движению.
Вместо этого Prisys использует синхронизированное многовидовое компьютерное зрение для реконструкции трехмерных-движений скелета без физических маркеров. ИИ автоматически определяет анатомические ориентиры, включая голову, конечности, туловище и суставы, что позволяет точно реконструировать позу тела и передвижение в стандартных жилищных условиях.
Поскольку за животным наблюдают одновременно несколько синхронизированных камер, система существенно снижает проблемы окклюзии, обычно возникающие при обычной-видеозаписи. Таким образом, за животными можно постоянно наблюдать без ограничений, анестезии или поведенческого вмешательства.
От отслеживания движений к цифровым поведенческим биомаркерам
Захват движения — это только первый шаг. Истинная ценность ИИ заключается в преобразовании данных о движении в биологически значимые поведенческие конечные точки.
Наша платформа поведенческого анализа автоматически классифицирует широкий спектр поведения, включая передвижение, лазание, уход за собой, царапание, отдых, смену поз, движения рук и характеристики походки. Вместо того, чтобы просто подсчитывать поведенческие события, система измеряет частоту, продолжительность, пространственные траектории, кинематику суставов, скорость движения, ускорение и координацию конечностей.
Эти количественные параметры представляют собой высокочувствительные цифровые биомаркеры, способные обнаруживать тонкие фармакодинамические реакции, которые могут предшествовать заметным клиническим улучшениям. Такие объективные измерения особенно ценны при неврологических заболеваниях, где небольшие функциональные изменения часто дают раннюю терапевтическую пользу.
ИИ повышает объективность и масштабируемость
Одним из величайших преимуществ поведенческого анализа-на основе искусственного интеллекта является возможность заменить субъективное наблюдение стандартизированной вычислительной оценкой.
Вместо того, чтобы полагаться на просмотр видео вручную, платформа автоматически обрабатывает непрерывные записи и применяет одинаковые аналитические критерии к каждому животному в исследовании. Это устраняет изменчивость между-наблюдателями и позволяет покадровое отслеживание поведения-за-на протяжении всего экспериментального периода.
Каждое поведенческое событие остается связанным с исходной видеозаписью, создавая полностью отслеживаемый аналитический рабочий процесс, который поддерживает обеспечение качества, проверку данных и нормативную документацию. Поскольку разработчики лекарств все чаще стремятся к воспроизводимым цифровым конечным точкам, такой уровень прозрачности представляет собой значительное преимущество по сравнению с традиционным поведенческим скорингом.
Расширение поведенческого анализа за пределы всего-движения тела
Поведенческое фенотипирование выходит за рамки только локомоции. Выражение лица часто является важным индикатором боли, дискомфорта и неврологического статуса.
Чтобы удовлетворить эту потребность, Prisys также разрабатывает усовершенствованную систему трехмерного анализа выражений лица, основанную на3D-шкала гримас, не-человек-примат (3DGS). Благодаря интеграции многопроекционной визуализации лица с функцией извлечения признаков на основе искусственного интеллекта-эта технология позволяет объективно количественно оценивать едва заметные движения лицевых мышц, которые трудно последовательно оценить с помощью обычных визуальных оценок.
Полученные в результате цифровые биомаркеры боли имеют широкое применение при разработке анальгезирующих препаратов, оценке послеоперационной боли, моделях воспалительных заболеваний и мониторинге благополучия животных.
Применение в различных терапевтических областях
Поскольку поведенческие конечные точки широко используются при разработке лекарств, поведенческое фенотипирование с помощью ИИ-поддерживает многочисленные исследовательские программы, выходящие за рамки нейробиологии.
При исследованиях центральной нервной системы цифровой поведенческий анализ обеспечивает объективную оценку восстановления моторики, нарушений походки, осанки, когнитивных функций и функциональных улучшений. Исследования боли выигрывают от количественной оценки спонтанных движений, поведения избегания и показателей лицевой боли. Программы дерматологии и иммунологии могут отслеживать расчесывание как чувствительный фармакодинамический конечный показательхронический зудиатопический дерматит. Генная, клеточная терапия и биологические препараты аналогичным образом выигрывают от постоянного долгосрочного-мониторинга функционального восстановления, который дополняет молекулярные и визуализирующие биомаркеры.
Будущее трансляционной поведенческой науки
Доклиническая разработка лекарств быстро движется к интегрированному цифровому фенотипированию, где поведенческие данные анализируются наряду с нейровизуализацией, электрофизиологией, фармакокинетикой, фармакодинамикой и молекулярными биомаркерами.
Мы в Prisys Biotech считаем, что поведенческий анализ на базе искусственного интеллекта- станет важным компонентом трансляционных исследований, а не дополнительным аналитическим инструментом. Объединив передовое компьютерное зрение с нашими признанными моделями болезней приматов, не относящихся к-человеку, возможностями клинической визуализации, технологиями беспроводной ЭЭГ и опытом трансляционной нейробиологии, мы стремимся предоставить разработчикам лекарств объективные, воспроизводимые и клинически значимые функциональные конечные точки, которые повышают уверенность в принятии доклинических решений-.
Заключение
Надежная поведенческая оценка остается фундаментальной для понимания терапевтической эффективности в исследованиях на приматах, кроме человека. Однако современная разработка лекарств требует большего, чем просто субъективные наблюдения,-она требует количественных, воспроизводимых и нормативных-доказательств.
Благодаря 3D-безмаркерному захвату движений на базе искусственного интеллекта-, цифровому фенотипированию, автоматизированной классификации поведения и разработке количественных биомаркеров Prisys Biotech помогает превратить поведенческие исследования из ручного наблюдения в стандартизированную цифровую науку. Поскольку внедрение ИИ в доклинических исследованиях продолжает ускоряться, цифровой поведенческий анализ будет играть все более важную роль в улучшении трансляционной предсказуемости и поддержке разработки более безопасных и эффективных методов лечения.
