AI-Analiza behawioralna oparta na NHP na potrzeby przedklinicznego opracowywania leków|Prisys Biotech

Zachowanie jest jednym z najbardziej pouczających odczytów funkcjonalnych w badaniach translacyjnych. Niezależnie od tego, czy chodzi o ocenę zaburzeń neurologicznych, przewlekłego bólu, świądu, chorób autoimmunologicznych czy terapii genowych, zmiany w zachowaniu często dostarczają najwcześniejszego dowodu skuteczności terapeutycznej. Jednak generowanie wiarygodnych danych behawioralnych w badaniach-naczelnych innych niż ludzie (NHP) tradycyjnie zależało od pracochłonnego-przeglądu wideo i subiektywnej obserwacji człowieka, co stwarzało wyzwania w zakresie spójności, skalowalności i odtwarzalności regulacyjnej.

W Prisys Biotech przekształcamy ten proces za pomocą platformy do fenotypowania behawioralnego opartej na sztucznej inteligencji, która łączy w sobie obraz 3D z wielu-kamer, przechwytywanie ruchu bez znaczników, klasyfikację behawioralną i rozwój cyfrowych biomarkerów. Zamiast po prostu rejestrować zachowania zwierząt, platforma przekształca złożone ruchy w ilościowe, obiektywne i identyfikowalne zbiory danych, które można zintegrować z nowoczesnymi przedklinicznym opracowywaniem leków.

Behawioralne punkty końcowe pozostają istotne w wielu obszarach terapeutycznych, ponieważ bezpośrednio odzwierciedlają wyniki funkcjonalne, których nie zawsze można uchwycić za pomocą samych biomarkerów molekularnych lub samego obrazowania. W badaniach dotyczących choroby Parkinsona, choroby Alzheimera, udaru, bólu przewlekłego, atopowego zapalenia skóry lub zaburzeń neuropsychiatrycznych subtelna poprawa zachowania często stanowi znaczący dowód działania farmakologicznego.

Pomimo swojego znaczenia, konwencjonalne oceny behawioralne mają kilka ograniczeń. Długoterminowe-badania NHP często generują setki godzin nagrań wideo, które wymagają ręcznego przeglądu przez doświadczonych obserwatorów. Różni ewaluatorzy mogą stosować nieco odmienne kryteria punktacji, podczas gdy zmęczenie i subiektywna interpretacja nieuchronnie wprowadzają zmienność. Co ważniejsze, ręczna punktacja zapewnia jedynie podsumowanie obserwacji, a nie ciągłe informacje o zachowaniu na poziomie-ramki, co utrudnia uchwycenie subtelnych efektów leczenia lub utworzenie w pełni identyfikowalnych zbiorów danych na potrzeby przesyłania informacji do organów regulacyjnych.

Ponieważ przedkliniczny rozwój leków w coraz większym stopniu opiera się na obiektywnych i powtarzalnych dowodach,-analiza behawioralna wspomagana sztuczną inteligencją okazała się potężnym rozwiązaniem pozwalającym pokonać te wyzwania.

W Prisys, naszPlatforma analizy behawioralnej NHPwykracza poza konwencjonalne oprogramowanie do analizy wideo. Reprezentuje kompleksowy ekosystem cyfrowego fenotypowania zaprojektowany specjalnie do badań translacyjnych.

Platforma integruje zsynchronizowane obrazowanie z wielu-kamer,-trójwymiarowe szacowanie pozycji bez użycia znaczników, rozpoznawanie zachowań-oparte na sztucznej inteligencji, tworzenie baz danych behawioralnych i analitykę translacyjną w ujednolicony przepływ pracy. Takie podejście umożliwia badaczom ciągłe monitorowanie spontanicznych zachowań, jednocześnie automatycznie generując standaryzowane ilościowe punkty końcowe dla poszczególnych zwierząt i całych badań.

Z biegiem czasu platforma wspiera także rozwój baz danych behawioralnych-specyficznych dla chorób, umożliwiając badaczom porównywanie normalnych wartości wyjściowych zachowań z postępem choroby i reakcjami terapeutycznymi. Zamiast analizować pojedyncze eksperymenty, system w sposób ciągły gromadzi cyfrowe zasoby behawioralne, które usprawniają przyszły rozwój modeli i badania translacyjne.

Tradycyjne systemy przechwytywania ruchu zazwyczaj wymagają odblaskowych znaczników przymocowanych do obiektu, co jest niepraktyczne w przypadku-terminowych badań na-naczelnych innych niż ludzie i może zakłócać naturalny ruch.

Zamiast tego Prisys wykorzystuje zsynchronizowany obraz komputerowy z wieloma-widokami do rekonstrukcji trójwymiarowych-ruchów szkieletu bez znaczników fizycznych. Sztuczna inteligencja automatycznie identyfikuje punkty orientacyjne anatomiczne, w tym głowę, kończyny, tułów i stawy, umożliwiając precyzyjną rekonstrukcję postawy ciała i lokomocji w standardowych środowiskach mieszkaniowych.

Ponieważ wiele zsynchronizowanych kamer obserwuje zwierzę jednocześnie, system znacznie zmniejsza problemy z okluzją często spotykane w przypadku konwencjonalnych-dwuwymiarowych nagrań wideo. Dzięki temu zwierzęta można monitorować w sposób ciągły, bez ograniczeń, znieczulenia i zakłóceń behawioralnych.

Uchwycenie ruchu to dopiero pierwszy krok. Prawdziwa wartość sztucznej inteligencji polega na przekształcaniu danych dotyczących ruchu w biologicznie znaczące behawioralne punkty końcowe.

Nasza platforma analizy behawioralnej automatycznie klasyfikuje szerokie spektrum zachowań, w tym poruszanie się, wspinanie się, pielęgnację, drapanie, odpoczynek, zmianę postawy, ruchy rąk i charakterystykę chodu. Zamiast po prostu liczyć zdarzenia behawioralne, system mierzy częstotliwość i czas trwania zachowań, trajektorie przestrzenne, kinematykę stawów, prędkość ruchu, przyspieszenie i koordynację kończyn.

Te parametry ilościowe zapewniają bardzo czułe biomarkery cyfrowe zdolne do wykrywania subtelnych reakcji farmakodynamicznych, które mogą poprzedzać zauważalną poprawę kliniczną. Takie obiektywne pomiary są szczególnie cenne w przypadku chorób neurologicznych, gdzie niewielkie zmiany funkcjonalne często dają wczesne korzyści terapeutyczne.

Jedną z największych zalet analizy behawioralnej opartej na sztucznej inteligencji-jest możliwość zastąpienia subiektywnych obserwacji standaryzowaną oceną obliczeniową.

Zamiast polegać na ręcznym przeglądaniu wideo, platforma automatycznie przetwarza ciągłe nagrania i stosuje identyczne kryteria analityczne w przypadku każdego zwierzęcia w badaniu. Eliminuje to zmienność między-obserwatorami, jednocześnie umożliwiając śledzenie zachowań-klatka po-klatce przez cały okres eksperymentu.

Każde zdarzenie behawioralne pozostaje powiązane z oryginalnym zapisem wideo, tworząc w pełni identyfikowalny, analityczny przepływ pracy, który wspiera zapewnienie jakości, weryfikację danych i dokumentację regulacyjną. Ponieważ twórcy leków coraz częściej poszukują powtarzalnych cyfrowych punktów końcowych, ten poziom przejrzystości stanowi znaczącą przewagę nad konwencjonalną punktacją behawioralną.

Fenotypowanie behawioralne wykracza poza samą lokomocję. Wyraz twarzy często dostarcza ważnych wskaźników bólu, dyskomfortu i stanu neurologicznego.

Aby sprostać tej potrzebie, Prisys opracowuje również zaawansowaną-trójwymiarową platformę analizy wyrazu twarzy w oparciu oSkala grymasu 3D innych niż ludzie naczelnych (3DGS). Integrując wielo-obrazowanie twarzy z ekstrakcją cech w oparciu o sztuczną inteligencję-, technologia ta umożliwia obiektywną ocenę ilościową subtelnych ruchów mięśni twarzy, które są trudne do spójnej oceny przy użyciu konwencjonalnej punktacji wizualnej.

Powstałe cyfrowe biomarkery bólu mają szerokie zastosowanie w opracowywaniu leków przeciwbólowych, ocenie bólu pooperacyjnego, modelach chorób zapalnych i monitorowaniu dobrostanu zwierząt.

Ponieważ behawioralne punkty końcowe są szeroko stosowane w procesie opracowywania leków, fenotypowanie behawioralne-oparte na sztucznej inteligencji wspiera liczne programy badawcze wykraczające poza neuronaukę.

W badaniach ośrodkowego układu nerwowego cyfrowa analiza behawioralna zapewnia obiektywną ocenę regeneracji motorycznej, zaburzeń chodu, postawy, funkcji poznawczych i poprawy funkcjonalnej. Badania nad bólem opierają się na ilościowej ocenie spontanicznych ruchów, zachowań unikających i wskaźników bólu twarzy. Programy dermatologiczne i immunologiczne mogą monitorować zachowanie drapania jako czuły farmakodynamiczny punkt końcowyprzewlekły świądIatopowe zapalenie skóry. Terapie genowe, komórkowe i leki biologiczne w podobny sposób korzystają z ciągłego,-terminowego monitorowania powrotu do zdrowia funkcjonalnego, które uzupełnia biomarkery molekularne i obrazowe.

Przedkliniczny rozwój leków szybko zmierza w kierunku zintegrowanego cyfrowego fenotypowania, podczas którego dane behawioralne są analizowane wraz z neuroobrazowaniem, elektrofizjologią, farmakokinetyką, farmakodynamiką i biomarkerami molekularnymi.

W Prisys Biotech wierzymy, że analiza behawioralna oparta na sztucznej inteligencji-stanie się zasadniczym elementem badań translacyjnych, a nie opcjonalnym narzędziem analitycznym. Łącząc zaawansowaną wizję komputerową z naszymi ustalonymi-modelami chorób naczelnych innych niż ludzie, możliwościami obrazowania klinicznego, technologiami bezprzewodowego EEG i specjalistyczną wiedzą z zakresu neurologii translacyjnej, naszym celem jest zapewnienie twórcom leków obiektywnych, powtarzalnych i klinicznie istotnych funkcjonalnych punktów końcowych, które zwiększają pewność w podejmowaniu-przedklinicznych decyzji.

Wiarygodna ocena behawioralna pozostaje podstawą zrozumienia skuteczności terapeutycznej w badaniach-na naczelnych innych niż ludzie. Jednak opracowywanie nowoczesnych leków wymaga czegoś więcej niż subiektywnych obserwacji-wymaga ono dowodów ilościowych, powtarzalnych i gotowych-do organów regulacyjnych.

Dzięki-przechwytywaniu ruchu w 3D bez znaczników opartemu na sztucznej inteligencji, cyfrowemu fenotypowaniu, automatycznej klasyfikacji zachowań i ilościowemu opracowywaniu biomarkerów, Prisys Biotech pomaga przekształcić badania behawioralne z ręcznych obserwacji w standaryzowaną naukę cyfrową. Ponieważ wdrażanie sztucznej inteligencji w badaniach przedklinicznych stale przyspiesza, cyfrowa analiza behawioralna będzie odgrywać coraz ważniejszą rolę w poprawie przewidywalności translacji i wspieraniu rozwoju bezpieczniejszych i skuteczniejszych terapii.

Skontaktuj się z Prisys Biotech