Uzvedība ir viens no informatīvākajiem funkcionālajiem rādījumiem translācijas pētījumos. Neatkarīgi no tā, vai tiek novērtēti neiroloģiski traucējumi, hroniskas sāpes, nieze, autoimūnas slimības vai gēnu terapija, uzvedības izmaiņas bieži vien sniedz agrākos pierādījumus par terapeitisko efektivitāti. Tomēr uzticamu uzvedības datu iegūšana, veicot pētījumus par primātiem, kas nav cilvēkveidīgie primāti (NHP), tradicionāli ir bijusi atkarīga no darbietilpīga-video apskata un subjektīvas cilvēku novērošanas, radot problēmas saistībā ar konsekvenci, mērogojamību un regulatīvo reproducējamību.
Uzņēmums Prisys Biotech pārveido šo procesu, izmantojot AI-darbinātu uzvedības fenotipēšanas platformu, kas apvieno vairāku-kameru 3D datora redzi, kustības uztveršanu bez marķieriem, uzvedības klasifikāciju un digitālo biomarķieru izstrādi. Tā vietā, lai vienkārši reģistrētu dzīvnieku uzvedību, platforma pārvērš sarežģītas kustības kvantitatīvās, objektīvās un izsekojamās datu kopās, kuras var integrēt mūsdienu preklīniskajā zāļu izstrādē.
Kāpēc ar parasto uzvedības novērtējumu vairs nepietiek?
Uzvedības galapunkti joprojām ir būtiski daudzās terapeitiskās jomās, jo tie tieši atspoguļo funkcionālos rezultātus, kurus ne vienmēr var uztvert tikai ar molekulārajiem biomarķieriem vai attēlveidošanu. Pētījumos, kas saistīti ar Parkinsona slimību, Alcheimera slimību, insultu, hroniskām sāpēm, atopisko dermatītu vai neiropsihiskiem traucējumiem, smalki uzvedības uzlabojumi bieži vien ir nozīmīgs farmakoloģiskās aktivitātes pierādījums.
Neskatoties uz to nozīmīgumu, tradicionālajiem uzvedības novērtējumiem ir vairāki ierobežojumi. Ilgtermiņa-NHP pētījumi bieži rada simtiem stundu videoierakstu, kas pieredzējušiem novērotājiem ir jāpārskata manuāli. Dažādi vērtētāji var piemērot nedaudz atšķirīgus vērtēšanas kritērijus, savukārt nogurums un subjektīvā interpretācija neizbēgami rada mainīgumu. Vēl svarīgāk ir tas, ka manuālā vērtēšana nodrošina tikai apkopotus novērojumus, nevis nepārtrauktu, ietvara līmeņa -līmeņa uzvedības informāciju, tādējādi apgrūtinot smalku ārstēšanas efektu tveršanu vai pilnībā izsekojamu datu kopu izveidi normatīvajiem iesniegumiem.
Tā kā preklīnisko zāļu izstrāde arvien vairāk balstās uz objektīviem un atkārtojamiem pierādījumiem, AI{0}}palīdzēta uzvedības analīze ir kļuvusi par spēcīgu risinājumu šo izaicinājumu pārvarēšanai.
Digitālās fenotipēšanas platformas izveide primātiem, kas nav{0}}cilvēki
Prisys, mūsuNHP uzvedības analīzes platformapārsniedz parasto video analīzes programmatūru. Tā ir visaptveroša digitālā fenotipēšanas ekosistēma, kas īpaši izstrādāta translācijas pētījumiem.
Platforma vienotā darbplūsmā integrē sinhronizētu vairāku{0}kameru attēlveidošanu, trīs-dimensiju pozu aprēķinu bez marķieriem, AI-vadītu uzvedības atpazīšanu, uzvedības datu bāzes izveidi un tulkošanas analīzi. Šī pieeja ļauj pētniekiem nepārtraukti uzraudzīt spontānu uzvedību, vienlaikus automātiski ģenerējot standartizētus kvantitatīvos galapunktus atsevišķiem dzīvniekiem un visiem pētījumiem.
Laika gaitā platforma atbalsta arī slimību{0}}specifisku uzvedības datu bāzu izstrādi, ļaujot pētniekiem salīdzināt parastās uzvedības bāzes līnijas ar slimības progresēšanu un terapeitiskajām reakcijām. Tā vietā, lai analizētu izolētus eksperimentus, sistēma nepārtraukti uzkrāj digitālos uzvedības līdzekļus, kas uzlabo turpmāko modeļu izstrādi un translācijas izpēti.
3D kustības tveršana bez marķieriem nodrošina dabiskas uzvedības novērošanu
Tradicionālajām kustības uztveršanas sistēmām parasti ir nepieciešami atstarojoši marķieri, kas piestiprināti objektam. Šī pieeja ir nepraktiska ilgtermiņa{0}}pētījumos ar primātiem, kas nav cilvēkveidīgie primāti, un var traucēt dabisko kustību.
Tā vietā Prisys izmanto sinhronizētu vairāku{0}}skatu datora redzi, lai rekonstruētu trīs-dimensiju skeleta kustības bez fiziskiem marķieriem. AI automātiski identificē anatomiskos orientierus, tostarp galvu, ekstremitātes, stumbru un locītavas, ļaujot precīzi rekonstruēt ķermeņa stāju un kustību standarta mājokļu vidē.
Tā kā dzīvnieku vienlaikus novēro vairākas sinhronizētas kameras, sistēma ievērojami samazina oklūzijas problēmas, kas parasti rodas, veicot parastos divdimensiju video ierakstus. Tāpēc dzīvniekus var nepārtraukti uzraudzīt bez ierobežojumiem, anestēzijas vai uzvedības traucējumiem.
No kustību izsekošanas līdz digitālajiem uzvedības biomarķieriem
Kustības tveršana ir tikai pirmais solis. AI patiesā vērtība slēpjas kustības datu pārveidošanā bioloģiski nozīmīgos uzvedības galapunktos.
Mūsu uzvedības analīzes platforma automātiski klasificē plašu uzvedības veidu spektru, tostarp pārvietošanos, kāpšanu, kopšanu, skrāpēšanos, atpūtu, stājas pāreju, roku kustības un gaitas īpašības. Tā vietā, lai vienkārši skaitītu uzvedības notikumus, sistēma mēra uzvedības biežumu, ilgumu, telpiskās trajektorijas, locītavu kinemātiku, kustības ātrumu, paātrinājumu un ekstremitāšu koordināciju.
Šie kvantitatīvie parametri nodrošina ļoti jutīgus digitālos biomarķierus, kas spēj noteikt smalkas farmakodinamiskās reakcijas, kas var būt pirms novērojamiem klīniskiem uzlabojumiem. Šādi objektīvi mērījumi ir īpaši vērtīgi neiroloģiskās slimībās, kur nelielas funkcionālas izmaiņas bieži vien ir agrīnas terapeitiskās priekšrocības.
AI uzlabo objektivitāti un mērogojamību
Viena no lielākajām AI{0}}balstītās uzvedības analīzes priekšrocībām ir iespēja subjektīvo novērojumu aizstāt ar standartizētu skaitļošanas novērtējumu.
Tā vietā, lai paļautos uz manuālu video pārskatīšanu, platforma automātiski apstrādā nepārtrauktus ierakstus un piemēro identiskus analītiskos kritērijus katram dzīvniekam pētījumā. Tas novērš starp-novērotāju mainīgumu, vienlaikus iespējojot kadru-pa-kadra uzvedības izsekošanu visā eksperimenta periodā.
Katrs uzvedības notikums paliek saistīts ar sākotnējo videoierakstu, radot pilnībā izsekojamu analītisko darbplūsmu, kas atbalsta kvalitātes nodrošināšanu, datu verifikāciju un normatīvo dokumentāciju. Tā kā zāļu izstrādātāji arvien vairāk meklē reproducējamus digitālos galapunktus, šis pārredzamības līmenis ir ievērojama priekšrocība salīdzinājumā ar parasto uzvedības vērtēšanu.
Uzvedības analīzes paplašināšana ārpus visa{0}}ķermeņa kustības
Uzvedības fenotipu noteikšana pārsniedz tikai pārvietošanos. Sejas izteiksmes bieži sniedz svarīgus sāpju, diskomforta un neiroloģiskā stāvokļa rādītājus.
Lai apmierinātu šo vajadzību, Prisys izstrādā arī uzlabotu trīs{0}}dimensiju sejas izteiksmes analīzes sistēmu, kuras pamatā irNe{0}}cilvēka primāta 3D grimases skala (3DGS). Integrējot vairāku-skatu sejas attēlveidošanu ar AI-pamatotu funkciju ieguvi, šī tehnoloģija ļauj objektīvi kvantitatīvi noteikt smalkas sejas muskuļu kustības, kuras ir grūti konsekventi novērtēt, izmantojot parasto vizuālo punktu skaitu.
Iegūtie digitālie sāpju biomarķieri ir plaši pielietojami pretsāpju zāļu izstrādē, pēcoperācijas sāpju novērtēšanā, iekaisuma slimību modeļos un dzīvnieku labturības uzraudzībā.
Pielietojumi vairākās terapeitiskās jomās
Tā kā uzvedības galapunkti tiek plaši izmantoti zāļu izstrādē, AI{0}}paredzēta uzvedības fenotipu noteikšana atbalsta daudzas pētniecības programmas, kas nav saistītas ar neirozinātni.
Centrālās nervu sistēmas pētījumos digitālā uzvedības analīze nodrošina objektīvu motora atveseļošanās, gaitas anomāliju, stājas, izziņas un funkcionālās uzlabošanās novērtējumu. Sāpju izpēte gūst labumu no spontānu kustību, izvairīšanās uzvedības un sejas sāpju indikatoru kvantitatīvā novērtējuma. Dermatoloģijas un imunoloģijas programmas var uzraudzīt skrāpējumu uzvedību kā jutīgu farmakodinamisko parametruhroniska niezeunatopiskais dermatīts. Gēnu terapijas, šūnu terapijas un bioloģiskās zāles līdzīgi gūst labumu no ilgstošas-funkcionālās atveseļošanās uzraudzības, kas papildina molekulāros un attēlveidošanas biomarķierus.
Tulkošanas uzvedības zinātnes nākotne
Preklīniskā zāļu izstrāde strauji virzās uz integrētu digitālo fenotipēšanu, kur uzvedības dati tiek analizēti kopā ar neiroattēlu, elektrofizioloģiju, farmakokinētiku, farmakodinamiku un molekulārajiem biomarķieriem.
Uzņēmumā Prisys Biotech mēs uzskatām, ka AI{0}}vadītā uzvedības analīze kļūs par būtisku translācijas pētījumu sastāvdaļu, nevis par izvēles analītisko rīku. Apvienojot progresīvu datorredzi ar mūsu izveidotajiem primātu slimību modeļiem, kas nav -primātu, klīniskās attēlveidošanas iespējas, bezvadu EEG tehnoloģijas un translatīvās neirozinātnes zināšanas, mēs cenšamies nodrošināt zāļu izstrādātājiem objektīvus, reproducējamus un klīniski nozīmīgus funkcionālus galapunktus, kas uzlabo pārliecību par preklīnisko lēmumu pieņemšanu.
Secinājums
Uzticams uzvedības novērtējums joprojām ir būtisks, lai izprastu terapeitisko efektivitāti pētījumos ar primātiem, kas nav cilvēkveidīgie primāti. Tomēr mūsdienu zāļu izstrādei ir vajadzīgi vairāk nekā subjektīvi novērojumi,-tai ir nepieciešami kvantitatīvi, reproducējami un normatīvajiem{3}}gatavi pierādījumi.
Izmantojot AI-darbinātu 3D bezmarķieru kustības uztveršanu, digitālo fenotipu noteikšanu, automatizētu uzvedības klasifikāciju un kvantitatīvu biomarķieru izstrādi, Prisys Biotech palīdz pārveidot uzvedības izpēti no manuālas novērošanas standartizētā digitālā zinātnē. Tā kā mākslīgā intelekta ieviešana turpina paātrināties preklīniskajos pētījumos, digitālajai uzvedības analīzei būs arvien lielāka nozīme translācijas paredzamības uzlabošanā un drošāku un efektīvāku terapiju izstrādes atbalstīšanā.
