Käitumine on funktsionaalne lõpp-punkt prekliinilistes uuringutes, eriti neuroteaduses, valuuuringutes ja neurodegeneratiivsetes haigustes. Liikumine, kehahoiak, jäsemete koordineerimine, spontaanne aktiivsus ja spetsiifilised käitumismustrid muutuvad koos haiguse progresseerumisega ja ravimite kokkupuutega.
Kesknärvisüsteemi (KNS) ravimite väljatöötamineoleneb nendest funktsionaalsetest näitudest. Sellegipoolest on ahviliste käitumise hindamist raske hästi läbi viia. Traditsiooniline praktika tugineb otsesele vaatlusele, käsitsi videoülevaatele ja kogemuspõhisele punktiarvestusele. Need meetodid jäävad paljude uuringuplaanide selgrooks ja on aeglased, kalduvad vaatlejatevahelisele varieeruvusele ja liiga jämedad peente või lühiajaliste sündmuste jaoks.
Tehisintellekti (AI) ja arvutinägemise edusammud on avanud teistsuguse tee. Sünkroonitud mitmevaateline videohõive, markerita 3D poosi hindamine ja automaatne käitumisanalüüs eraldavad nüüd liikumise ja asendi loomade loomulikust käitumisest.
NHP uuringute jaoks lisab AI-toega 3D käitumuslik fenotüüpimine funktsionaalse näidu tavapärasele kliinilisele vaatlusele, farmakokineetilisele/farmakodünaamilisele (PK/PD) mõõtmisele, pildistamisele ja teistele farmakoloogilistele lõpp-punktidele.
Kiire vastus: mis on tehisintellektil põhinev 3D-käitumuslik fenotüüpimine?
AI-toega 3D-käitumuslik fenotüüpimine kasutab sünkroniseeritud mitme kaameraga videot ja AI-põhist poosihinnangut, et rekonstrueerida loomade liikumine kolmemõõtmelises ruumis. See kvantifitseerib liikumise kinemaatika, jäsemete koordinatsiooni, kehahoiaku, kõnnaku ja valitud käitumismustrid ilma loomale füüsilisi jälgimismarkereid kinnitamata. NHP-uuringutes lisab lähenemisviis prekliinilisele ravimite hindamisele objektiivsed, pikisuunalised funktsionaalsed lõpp-punktid.
Miks on tavapärasel käitumise hindamisel piirangud?
Loomkatsetes on neuroloogilise funktsiooni, haiguse fenotüüpide ja ravimivastuse hindamiseks pikka aega kasutatud käitumisvaatlust. Piirangud ilmnevad siis, kui on vaja üksikasjalikke ja korduvaid mõõtmisi.
Käitumise käsitsi määramine sõltub eelnevalt määratletud vaatluskriteeriumidest ja koolitatud teadlaste või veterinaararstide kogemustest. Erinevused vaatlussageduses, punktide tõlgendamises ja individuaalses hinnangus toovad kaasa varieeruvuse vaatlejate vahel ja uuringu ajapunktide vahel.
Ajaline eraldusvõime on teine piirang. Ettemääratud ajavahemike järel tehtud vaatlus jätab vahele lühikesed või katkendlikud sündmused, nii et lühike kriimustusepisood, mööduv jäseme liikumise kõrvalekalle või väike muutus spontaanses tegevuses läheb vaatlusakende vahele.
Kahemõõtmeline videoanalüüs salvestab rohkem, kuid lahendab vähem. See kipub esitama lihtsaid parameetreid, nagu kogu liikumiskaugus ja üldine aktiivsustase, ning see ei eralda üksikuid jäsemete trajektoore, kolmemõõtmelist kehahoiaku muutust ega liigutusi, mis hõlmavad korraga mitut kehaosa.
Markeripõhine liikumise püüdmine kannab rikkalikumat kinemaatilist teavet looma riistvara hinnaga. Peegeldavad markerid või jälgimisseadmed lisavad käsitsemist ja mõnes katseseades segavad need loomulikku liikumist või jälgimist nädalate jooksul.
Need piirangud soodustasid arengutmarkerita 3D käitumisanalüüs, mis ühendab videovaatluse AI-abiga liikumise rekonstrueerimisega.
Kuidas AI-toega markerita 3D-käitumise analüüs töötab
3D-käitumuslik fenotüüpimine ühendab endas mitme vaatega video omandamise, arvutinägemise, sügava õppimispõhise poosihinnangu ja käitumuslike andmete analüüsi. Markerita süsteemid tuvastavad anatoomilised maamärgid otse videopiltide põhjal, selle asemel, et tugineda looma külge kinnitatud peegeldavatele markeritele.
1. Sünkroonitud mitmevaateline video hankimine
Salvestamine on esikohal, mitu kaamerat on paigutatud kindlaksmääratud salvestuskeskkonna ümber. Meie esitatud NHP omandamise konfiguratsioonistehniline veebiseminar, neli sünkroniseeritud kaamerat asuvad ümber salvestusruumi ja jäädvustavad kattuvad vaated vabalt liikuvast loomast.
Kattuvus on asja mõte. Üks kaamera ei näe iga liikumist igast suunast ja kehaosad lähevad vaateväljast välja, kui loom pöörab, ronib, suhtleb esemetega või muudab kehahoia. Sünkroniseeritud salvestamine võimaldab erinevate nurkade alt pilte koos analüüsida ja annab ruumiteavet, mida kolmemõõtmeline rekonstrueerimine vajab.
Kaamera asendid, valgustus, salvestuskeskkond ja vaatlusprotseduur tulenevad kavandatud käitumise lõpp-punktidest ja õppeeesmärkidest.
2. Markerita 3D poosi hindamine
Tehisintellektil põhinevad arvutinägemismudelid tuvastavad seejärel salvestatud piltidel anatoomilised maamärgid ja kasutavad neid kehakonfiguratsiooni hindamiseks ja kolmemõõtmelise skeleti kujutise taastamiseks. Asendi muutust ja üksikute anatoomiliste piirkondade liikumist jälgitakse aja jooksul ilma loomal markeriteta.
Võrreldes lihtsa aktiivsuse jälgimisega kirjeldab 3D poosi hindamine, kuidas loom liigub: jäsemete trajektoore, kehahoiaku üleminekuid ja koordineeritud liikumist kehaosade vahel.
Rekonstrueerimise kvaliteet sõltub kaamera kalibreerimisest, sünkroniseerimisest, anatoomiliste orientiiride nähtavusest ja oklusiooni ulatusest.
3. Kvantitatiivne käitumisanalüüs
Kolmemõõtmelised liikumisandmed teisendatakse neljal tasemel kvantitatiivseteks käitumisparameetriteks.
Liikumise kinemaatika
Liikumise kinemaatika kirjeldab liikumise dünaamikat. Kiirus, kiirendus ja liikumistrajektoor iseloomustavad spontaanset aktiivsust ja liikumismustri muutusi ning eraldavad algtaseme ravijärgsetest tingimustest.
Jäsemete asendi ja kõnnaku jälgimine
Aja jooksul jälgitud jäsemete asendid iseloomustavad liikumist, koordinatsiooni ja motoorseid kõrvalekaldeid. Neuroloogiliste haiguste mudelites näitab see tase vasaku-parema jäseme koordinatsiooni, liigutuste sümmeetria, kõnniomaduste ja peenmotoorika muutusi.
Kolmemõõtmeline poosi hinnang
Poosi hindamine ruumilistes koordinaatides kirjeldab kehaasendit ja liigeste liikumist, mis on oluline käitumise puhul, mida läbitud vahemaa või kahemõõtmeline video ei suuda iseloomustada.
Automatiseeritud käitumise segmenteerimine
Käitumuslik segmenteerimine tuvastab ja klassifitseerib konkreetsed käitumisseisundid või sündmused videost tuletatud liikumisest. Olenevalt analüütilisest mudelist ja selle valideerimisolekust hõlmab see liikumist, hooldust, kratsimist, ronimist, kehahoiaku üleminekuid või korduvaid liikumismustreid. Automaatne segmenteerimine vähendab käsitsi videoülevaatust, mida suured andmekogumid ja pikisuunalised uuringud muidu nõuaksid.
Neli taset täiendavad üksteist, mitte omavahel asendatavad: õige kombinatsioon tuleneb teaduslikust küsimusest, sihtkäitumisest ja mudeli valideerimisolekust.
Rakendused NHP prekliinilistes uuringutes
Kvantitatiivne käitumuslik fenotüüpimine kehtib kõigis ravivaldkondades, kus funktsionaalsed muutused viitavad haigusele või ravivastusest.
Kesknärvisüsteemi ja neurodegeneratiivsete haiguste uurimine
Neuroloogiliste haiguste mudelites ilmnevad motoorsed muutused liikumise vähenemise, ebanormaalse kõnnaku, koordinatsioonihäirete või spontaanse aktiivsuse muutumisena.Parkinsoni tõbija muud neurodegeneratiivsed seisundid muudavad motoorset kontrolli järk-järgult ning kahepoolse käe liikumise, jäsemete trajektoori ja lokomotoorse mustri jälgimine lisab nende kõrvalekallete kvantitatiivsed lõpp-punktid. Uuringu käigus tehtud korduv mõõtmine näitab seejärel, kas motoorne jõudlus raviga muutub.
Valu ja sügeluse uurimine
Valu ja kihelus tekitavad äratuntavaid käitumisreaktsioone: kriimustused, muutunud liikumismustrid, muutunud spontaanne aktiivsus. sisseNHP sügeluse uuringud, automaatne kriimustusanalüüs mõõdab kriimustuste sagedust, kestust ja ajalist jaotust ning kolmemõõtmelised liikumisandmed võivad aidata eraldada kratsimist hooldusest või rutiinsest kehaliigutusest, mis kasutab sarnaseid jäseme liigutusi.
Need mõõtmised täiendavad kliinilist vaatlust ja muid farmakodünaamilisi lõpp-punkte sügelemisvastaste või põletikuvastaste kandidaatide hindamisel.
Kõnnaku ja motoorsete funktsioonide hindamine
Kõnnianalüüs on otsene rakendus. Rekonstrueeritud jäsemete trajektoorid ja kehahoiak liikumise ajal näitavad liikumise sümmeetria, koordinatsiooni ja kõnniomaduste muutumist. Kuna markereid pole kinnitatud, registreeritakse liikumine uuringu jaoks loodud naturalistlikes tingimustes. See on kõige olulisem motoorse funktsiooni korduv hindamine neuroloogiliste haiguste mudelites ja funktsionaalse taastumise uuringutes.
Pikisuunaline käitumuslik fenotüüpimine
Käitumismuutused ei ole alati üksikjuhtum. Mõne mudeli puhul areneb muutunud spontaanne aktiivsus, uurimine, korduv liikumine või käitumusliku seisundi jaotus järk-järgult. Automaatanalüüsiga pikisuunaline video omandamine võrdleb käitumismustreid uuringuperioodide ja ravitingimuste lõikes, sealhulgas seda, kuidas liikumine jaotub, kuidas aktiivsusmustrid muutuvad ja kuidas korduv käitumine aja jooksul muutub.
Tõlgendusel tuleb arvesse võtta registreerimistingimusi, lähtetegevust, loomade kohanemist ja muid käitumise varieeruvuse allikaid.
AI-põhise käitumisanalüüsi rakendamine Prisys NHP uuringutes
Prisys Biotechis on tehisintellekti toega 3D-käitumusliku fenotüübi määramine kaasatud ahviliste farmakoloogia uuringutesse täiendava funktsionaalse hindamisena.
Meie põhirõhk on NHP in vivo uuringute kavandamisel ja läbiviimisel: loomade ettevalmistamine, uuringuspetsiifilise käitumise hindamise planeerimine, salvestusprotokolli koostamine, video hankimine ja käitumismõõtmiste integreerimine muude farmakoloogiliste tulemusnäitajatega. AI-toega analüüsi enda jaoks koordineerib Prisys spetsiaalseid arvutinägemise ja 3D-käitumise analüüsi tehnoloogiaid vastavalt iga uurimisprogrammi nõuetele.
Töövoog ühendab uuringu kavandamise mitmevaatelise videosalvestuse, kolmemõõtmelise liikumise rekonstrueerimise ja kvantitatiivse käitumisanalüüsiga, seega loetakse käitumismõõtmisi loomamudeli, ravitingimuste ja uuringu eesmärkide kontekstis.
Käitumisnäiteid ei esitata eraldi. Nende teaduslik väärtus sõltub sellest, kui täpselt valitud mõõtmised vastavad haiguse fenotüübile ja farmakoloogilisele küsimusele. Kui see on asjakohane, on käitumuslikud tulemusnäitajad kõrvuti farmakokineetika/PD-andmetega,kliiniline pildistamine, füsioloogilised mõõtmised ja patoloogiline hindamine, et toetada ravimivastuse täielikumat hindamist NHP mudelites.
Metodoloogilised kaalutlused: valideerimine ja uuringu kavandamine
AI-toega käitumisanalüüs avab uusi mõõtmisvõimalusi, kuid selle väljundid ei ole automaatselt valideeritud farmakodünaamilised lõpp-punktid.
Käitumisespetsiifiline valideerimine
Tehisintellekti mudelit hinnatakse määratletud viitemärkuste alusel, sealhulgas inimeste poolt üle vaadatud videolõikudega, kui need on saadaval. Valideerimine on suunatud uuringuga seotud käitumisele, sest kõrge üldine poosi jälgimise jõudlus ei võimalda iga käitumiskategooria täpset äratundmist. Üldise jäseme liikumise tuvastamine ei ole sama, mis eristada kriimustust hooldamisest ning iga sihtmärgi käitumine vajab operatiivset määratlust ja oma klassifitseerimisandmeid.
Salvestamise konfiguratsioon
Kaamera paigutus, sünkroonimine, valgustus, salvestuskeskkond ja loomade positsioneerimine mõjutavad video kvaliteeti. Eeldatakse, et ühe salvestamise seadistusega konfigureeritud mudel ei tööta erinevatel tingimustel identselt: kaamera geomeetria, loomade omaduste või salvestuskeskkonna muutused nõuavad täiendavat kalibreerimist ja valideerimist.
Oklusioon ja andmete kvaliteet
Oklusioon tekib siis, kui looma enda keha, puuristruktuurid või muud esemed peidavad kehaosi, mis vähendab pooside hindamise usaldusväärsust üksikutes kaadrites. Andmete kvaliteedi hindamine hõlmab seega jälgimise usaldusväärsust, puuduvaid maamärke ja kasutatava salvestusaja osakaalu.
Käitumusliku lõpp-punkti määratlus
Sihtkäitumise tulemusnäitaja määratletakse enne uuringu algust: mida peetakse käitumuslikuks sündmuseks, kuidas sündmusi loetakse, millised vaatlusperioodid on asjakohased ja kuidas saadud mõõtmisi tõlgendatakse. Keerulised käitumised ja haigusspetsiifilised fenotüübid vajavad seda eelnevalt kindlaks määratud, kuna nende käitumiste automatiseeritud klassifitseerimine nõuab täiendavat mudeli konfigureerimist ja valideerimist.
AI-st tuletatud mõõtmised on translatsioonitöös kõige kasulikumad, kui need on teaduslikult määratletud, reprodutseeritavad ja tõlgendatavad koos muude asjakohaste näitajatega.
Kvantitatiivse käitumusliku fenotüübi määramise roll translatiivses ravimiarenduses
AI-toega 3D käitumuslik fenotüüpimine lisab meetodi primaatide funktsionaalsete muutuste uurimiseks. Sünkroniseeritud video hankimine, markeriteta poosi hindamine ja automaatne käitumisanalüüs viivad näidu lihtsatest tegevustest mööda liikumise, kehahoiaku, koordinatsiooni ja valitud käitumismustrite suunas.
Kesknärvisüsteemi, valu ja muude terapeutiliste piirkondade puhul, kus funktsionaalne tulemus on oluline, täiendavad need mõõtmised väljakujunenud farmakoloogilisi ja füsioloogilisi tulemusnäitajaid.
Prisyses on kvantitatiivne käitumuslik hindamine osa laiemast NHP translatiivsest uurimistööst. Teadusliku kaaluga on seos hoolikalt kavandatud in vivo eksperimendi ja käitumismõõtmise vahel, mis on bioloogiliselt tähendusrikas ja korralikult kinnitatud.
Selle seeria hilisemad artiklid hõlmavad konkreetseid rakendusi, sealhulgas automaatset kriimustuste tuvastamist, kahepoolset motoorsete koordinatsioonide, markerita kõnnaku analüüsi, pikisuunalist käitumise hindamist ja käitumisandmete integreerimist muude farmakoloogiliste tulemusnäitajatega.
Tutvuge rakenduste seeriaga
See artikkel sätestab metoodilise aluse. Järgmistes artiklites uuritakse, kuidas lähenemine kehtib konkreetsete NHP uurimisküsimuste puhul:
- Automatiseeritud kriimustuskäitumise tuvastamine Cynomolgus Macaques'is. Sügelusega seotud käitumuslike lõpp-punktide kvantifitseerimine 3D-poosi hindamise ja liikumisanalüüsiga.
- Kahepoolne motoorika koordinatsiooni hindamine NHP mudelites. Vasak-parem liikumistrajektooride ja funktsionaalsete motoorsete kõrvalekallete hindamine.
- Markerita 3D kõnnaku analüüs ahvilistel. Liikumise, jäsemete trajektooride ja liigutuste koordinatsiooni iseloomustamine.
- Pikisuunaline käitumise fenotüüpimine ja stereotüüpse käitumise analüüs. Tegevusmustrite ja korduva käitumise muutuste jälgimine uuringutingimustes.
- AI käitumisanalüüsi integreerimine NHP farmakoloogiaga. Käitumuslike lõpp-punktide ühendamine PK/PD, pildistamise, füsioloogilise jälgimise ja muude translatsioonimõõtmistega.
Kvantitatiivne käitumuslik fenotüüpimine toetab informatiivsemate NHP prekliiniliste uuringute kavandamist.
Prisys Biotechi kohta
Prisys Biotech on spetsialiseerunud ahviliste haiguste mudelitele, prekliinilisele farmakoloogiale ja translatsiooniuuringutele. Selle võimalused hõlmavad in vivo efektiivsuse hindamist, käitumise hindamist, kliinilist pildistamist ja integreeritud farmakoloogilisi uuringuid farmaatsia- ja biotehnoloogiaettevõtetele. Teaduskoostöö või NHP uuringu kavandamise päringute korral võtke ühendustbd@prisysbiotech.com.
