Käitumine on translatsiooniuuringutes üks informatiivsemaid funktsionaalseid näitu. Olenemata sellest, kas hinnata neuroloogilisi häireid, kroonilist valu, sügelust, autoimmuunhaigusi või geeniteraapiaid, annavad käitumismuutused sageli kõige varasema tõendi terapeutilise efektiivsuse kohta. Usaldusväärsete käitumisandmete loomine ahviliste (NHP) uuringutes on aga traditsiooniliselt sõltunud töömahukatest videoülevaatest ja subjektiivsest inimeste vaatlusest, mis tekitab probleeme järjepidevuse, mastaapsuse ja regulatiivse reprodutseeritavusega.
Prisys Biotechis muudame seda protsessi tehisintellekti{0}}toega käitumusliku fenotüüpimise platvormi kaudu, mis ühendab mitme-kaameraga 3D-arvutinägemise, markerita liikumise jäädvustamise, käitumise klassifitseerimise ja digitaalsete biomarkerite arendamise. Selle asemel, et lihtsalt registreerida loomade käitumist, muudab platvorm keerulised liikumised kvantitatiivseteks, objektiivseteks ja jälgitavateks andmekogumiteks, mida saab integreerida kaasaegsesse prekliinilisse ravimiarendusse.
Miks tavapärasest käitumise hindamisest enam ei piisa?
Käitumuslikud lõpp-punktid on paljudes terapeutilistes valdkondades olulised, kuna need peegeldavad otseselt funktsionaalseid tulemusi, mida ei saa alati tabada ainult molekulaarsete biomarkerite või pildistamise abil. Parkinsoni tõve, Alzheimeri tõve, insuldi, kroonilise valu, atoopilise dermatiidi või neuropsühhiaatriliste häiretega seotud uuringutes on käitumise peen paranemine sageli oluliseks tõendiks farmakoloogilisest aktiivsusest.
Vaatamata nende tähtsusele on tavapärastel käitumishinnangutel mitmeid piiranguid. Pikaajalised-NHP uuringud loovad sageli sadu tunde videosalvestusi, mis nõuavad kogenud vaatlejatelt käsitsi ülevaatamist. Erinevad hindajad võivad kohaldada veidi erinevaid hindamiskriteeriume, samas kui väsimus ja subjektiivne tõlgendus toovad paratamatult kaasa varieeruvuse. Veelgi olulisem on see, et käsitsi hindamine pakub ainult kokkuvõtlikke vaatlusi, mitte pidevat, raami tasemel{4}}teavet käitumise kohta, mistõttu on keeruline tabada peeneid raviefekte või luua täielikult jälgitavaid andmekogumeid regulatiivsete esildiste jaoks.
Kuna prekliiniline ravimite väljatöötamine tugineb üha enam objektiivsetele ja reprodutseeritavatele tõenditele, on tehisintellekti{0}}abiga käitumuslik analüüs kujunenud võimsaks lahenduseks nende väljakutsete ületamiseks.
Ahviliste jaoks digitaalse fenotüüpimisplatvormi loomine{0}}
Prisys, meieNHP käitumisanalüüsi platvormulatub tavapärasest videoanalüüsi tarkvarast kaugemale. See kujutab endast terviklikku digitaalset fenotüüpimise ökosüsteemi, mis on loodud spetsiaalselt translatsiooniuuringute jaoks.
Platvorm integreerib ühtsesse töövoogu sünkroonitud mitme-kaameraga pildistamise, kolme-mõõtmelise markerita poosihinnangu, AI-põhise käitumistuvastuse, käitumusliku andmebaasi koostamise ja translatsioonianalüütika. See lähenemisviis võimaldab teadlastel pidevalt jälgida spontaanset käitumist, genereerides samal ajal automaatselt standardiseeritud kvantitatiivseid lõpp-punkte üksikute loomade ja tervete uuringute kohta.
Aja jooksul toetab platvorm ka haigusspetsiifiliste{0}}käitumise andmebaaside väljatöötamist, mis võimaldab teadlastel võrrelda tavapärase käitumise algtasemeid haiguse progresseerumise ja ravivastusega. Selle asemel, et analüüsida üksikuid eksperimente, kogub süsteem pidevalt digitaalseid käitumisvarasid, mis täiustavad tulevast mudeliarendust ja translatsiooniuuringuid.
Markerless 3D Motion Capture võimaldab loomulikku käitumist jälgida
Traditsioonilised liikumishõivesüsteemid nõuavad tavaliselt objekti külge kinnitamist peegeldavaid markereid. See lähenemine on ebapraktiline ahviliste pikaajalistes-uuringutes ja võib häirida loomulikku liikumist.
Prisys kasutab selle asemel sünkroonitud mitme{0}}vaatega arvutinägemist, et rekonstrueerida kolme-dimensioonilised skeleti liikumised ilma füüsiliste markeriteta. Tehisintellekt tuvastab automaatselt anatoomilised maamärgid, sealhulgas pea, jäsemed, kehatüvi ja liigesed, võimaldades täpselt rekonstrueerida kehaasendit ja liikumist standardsetes eluruumides.
Kuna mitu sünkroniseeritud kaamerat jälgivad looma samaaegselt, vähendab süsteem oluliselt oklusiooniprobleeme, mis tavaliste kahe{0}}dimensiooniliste videosalvestuste puhul tavaliselt esinevad. Seetõttu saab loomi pidevalt jälgida ilma piiranguteta, anesteesia või käitumishäireteta.
Liikumise jälgimisest digitaalsete käitumuslike biomarkeriteni
Liikumise jäädvustamine on ainult esimene samm. AI tõeline väärtus seisneb liikumisandmete muutmises bioloogiliselt tähenduslikeks käitumuslikeks lõpp-punktideks.
Meie käitumisanalüüsi platvorm klassifitseerib automaatselt laia spektri käitumisi, sealhulgas liikumist, ronimist, hooldust, kratsimist, puhkamist, kehahoiaku üleminekuid, käte liigutusi ja kõnniomadusi. Selle asemel, et lihtsalt lugeda käitumuslikke sündmusi, mõõdab süsteem käitumise sagedust, kestust, ruumilisi trajektoore, liigeste kinemaatikat, liikumiskiirust, kiirendust ja jäsemete koordinatsiooni.
Need kvantitatiivsed parameetrid pakuvad väga tundlikke digitaalseid biomarkereid, mis on võimelised tuvastama peeneid farmakodünaamilisi vastuseid, mis võivad eelneda jälgitavatele kliinilistele paranemistele. Sellised objektiivsed mõõtmised on eriti väärtuslikud neuroloogiliste haiguste puhul, kus väikesed funktsionaalsed muutused kujutavad sageli endast varajast terapeutilist kasu.
AI parandab objektiivsust ja mastaapsust
AI{0}}põhise käitumisanalüüsi üks suurimaid eeliseid on võime asendada subjektiivne vaatlus standardiseeritud arvutusliku hindamisega.
Selle asemel, et toetuda käsitsi videoülevaatele, töötleb platvorm pidevaid salvestusi automaatselt ja rakendab iga uuringus osaleva looma puhul identseid analüütilisi kriteeriume. See välistab vaatlejatevahelise-muutuse, lubades samal ajal kaadri-haaval-kaadrite käitumise jälgimise kogu katseperioodi jooksul.
Iga käitumuslik sündmus jääb seotuks algse videosalvestusega, luues täielikult jälgitava analüütilise töövoo, mis toetab kvaliteedi tagamist, andmete kontrollimist ja regulatiivset dokumentatsiooni. Kuna ravimiarendajad otsivad üha enam reprodutseeritavaid digitaalseid lõpp-punkte, on see läbipaistvuse tase märkimisväärne eelis võrreldes tavapärase käitumusliku hindamisega.
Käitumisanalüüsi laiendamine väljaspool kogu{0}}keha liikumist
Käitumuslik fenotüüpimine ulatub kaugemale ainult liikumisest. Näoilmed annavad sageli olulisi valu, ebamugavuse ja neuroloogilise seisundi näitajaid.
Selle vajaduse lahendamiseks töötab Prisys välja ka täiustatud kolme{0}}näoilme analüüsi raamistiku, mis põhinebAhviliste 3D grimassi skaala (3DGS). Integreerides mitme-vaatega näokujutise AI-põhise funktsioonide eraldamisega, võimaldab see tehnoloogia objektiivselt kvantifitseerida peeneid näolihaste liigutusi, mida on tavapärase visuaalse hindamismeetodi abil raske järjepidevalt hinnata.
Saadud digitaalsetel valu biomarkeritel on laialdased rakendused valuvaigistite väljatöötamisel, operatsioonijärgse valu hindamisel, põletikuliste haiguste mudelitel ja loomade heaolu jälgimisel.
Rakendused mitmes ravivaldkonnas
Kuna käitumuslikke lõpp-punkte kasutatakse ravimite väljatöötamisel laialdaselt, toetab tehisintellektil põhinev käitumuslik fenotüüpimine paljusid neuroteaduste kõrval palju uurimisprogramme.
Kesknärvisüsteemi uuringutes annab digitaalne käitumisanalüüs objektiivse hinnangu motoorse taastumise, kõnnakuhäirete, kehahoiaku, tunnetuse ja funktsionaalse paranemise kohta. Valuuuringud saavad kasu spontaanse liikumise, vältimiskäitumise ja näovalu näitajate kvantitatiivsest hindamisest. Dermatoloogia- ja immunoloogiaprogrammid võivad jälgida kriimustamist kui tundlikku farmakodünaamilist tulemusnäitajatkrooniline sügelusjaatoopiline dermatiit. Geeniteraapiad, rakuteraapiad ja bioloogilised ravimid saavad sarnaselt kasu pidevast pikaajalisest-funktsionaalse taastumise jälgimisest, mis täiendab molekulaarseid ja kujutise biomarkereid.
Translatiivse käitumisteaduse tulevik
Prekliiniline ravimiarendus liigub kiiresti integreeritud digitaalse fenotüüpimise suunas, kus käitumisandmeid analüüsitakse koos neuropildistamise, elektrofüsioloogia, farmakokineetika, farmakodünaamika ja molekulaarsete biomarkeritega.
Prisys Biotechis usume, et tehisintellektil põhinevast käitumisanalüüsist saab{0}}translatsiooniuuringute oluline komponent, mitte valikuline analüütiline tööriist. Kombineerides täiustatud arvutinägemise meie väljakujunenud mitte-ahviliste haiguste mudelite, kliiniliste pildistamisvõimaluste, juhtmevaba EEG-tehnoloogia ja translatiivse neuroteaduse teadmistega, on meie eesmärk pakkuda ravimiarendajatele objektiivseid, reprodutseeritavaid ja kliiniliselt olulisi funktsionaalseid lõpp-punkte, mis suurendavad usaldust prekliiniliste otsuste vastuvõtmises.
Järeldus
Usaldusväärne käitumuslik hindamine on ahviliste uuringutes terapeutilise efektiivsuse mõistmisel endiselt ülioluline. Kuid kaasaegne ravimiarendus nõuab enamat kui subjektiivsed vaatlused,-see nõuab kvantitatiivseid, reprodutseeritavaid ja regulatiivseid-tõendeid.
AI{0}}toega 3D-markerita liikumise jäädvustamise, digitaalse fenotüüpimise, automatiseeritud käitumise klassifitseerimise ja kvantitatiivse biomarkerite arendamise kaudu aitab Prisys Biotech muuta käitumisuuringud käsitsi vaatlemisest standardiseeritud digiteaduseks. Kuna tehisintellekti kasutuselevõtt prekliinilistes uuringutes aina kiireneb, on digitaalsel käitumisanalüüsil üha olulisem roll translatsiooni prognoositavuse parandamisel ning turvalisemate ja tõhusamate ravimeetodite väljatöötamise toetamisel.
Võtke ühendust Prisys Biotechiga
