Vedenjske končne točke imajo resnično težo pri razvoju zdravil, ki niso primati (NHP), zlasti kadar se terapevtski učinek ne pokaže v biokemičnih ali strukturnih odčitkih. Gibanje, drža, hoja, spontana aktivnost, praskanje, obrazni odzivi: premiki v katerem koli od teh so lahko funkcionalni dokaz napredovanja bolezni ali odziva na zdravljenje.
Težava je v tem, da je vedenje NHP kontinuirano in zelo večdimenzionalno. Konvencionalno ocenjevanje temelji na ročnem opazovanju, video pregledu ali vnaprej določenih sistemih točkovanja. Ti delujejo, vendar jedo čas in prenašajo spremenljivost-med opazovalci, ki je najbolj pomembna, ko poskušate kvantificirati subtilne ali počasi-nastajajoče spremembe.
Računalniški vid in umetna inteligenca ponujata še eno pot: spremenite običajne -videoposnetke z več ogledi v strukturirane tri{1}}dimenzionalne vedenjske podatke. Namesto da bi video obravnavali kot zapis, ki ga mora nekdo preživeti, sledenje brez markerjev pretvori gibanje v kvantitativne kinematične in etološke končne točke.
Torej vprašanje za prevajalsko delo NHP ni, ali lahko AI "sledi živali". Pomembno je, ali video{1}}izpeljane meritve postanejo znanstveno pomembne končne točke za karakterizacijo bolezni in ocenjevanje farmakologije.
Od videa do poze 3D: Kako deluje sledenje brez markerjev
3D vedenjska analiza brez markerjev združuje sinhroniziran videoposnetek z več-ogledi z računalniškim vidom in oceno poze, ki temelji na globokem-učenju-.
Brez odsevnih markerjev, brez senzorjev, pritrjenih na žival. Sistem identificira anatomske ključne točke neposredno iz video okvirjev, pogledi več kamer pa drug drugemu zapolnijo slepe pege, kar olajša težave z okluzijo in perspektivo, ki pestijo 2D-analizo z enim-pogledom. Iz tega lahko rekonstruirate držo in gibanje živali v treh dimenzijah. Potek dela Prisysove analize vedenja NHP sledi več kot 21 anatomskim ključnim točkam, kar je dovolj za kvantitativno karakterizacijo gibanja celega-telesa in kinematike-povezane s sklepi.
Cevovod poteka:Več{0}}ogledni video → 3D rekonstrukcija poze → vedenjska segmentacija → ekstrakcija parametrov → farmakološka končna točka
Ena stvar, o kateri je vredno biti jasen: ocena položaja ni končna točka. Njegova vrednost je v tem, da na tisoče ali milijone posameznih opazovanj gibanja spremeni v vedenjske značilnosti, ki jih lahko dejansko interpretirate.
Kaj je mogoče kvantificirati iz gibanja NHP?
Ko imate podatke o položaju 3D, se odpre cela plast parametrov.
Najprej kinematika: položaj, hitrost, pot gibanja, drža, značilnosti hoje, koordinacija okončin,-vzorci gibanja, povezani s sklepi. Nato se vedenje: zaporedja gibanja segmentirajo v prepoznavna vedenjska stanja in analizirajo v definiranih oknih za opazovanje. Dokumentacija platforme Prisys opisuje avtomatizirano razgradnjo vedenjskih zaporedij s časovno natančnostjo do lestvice sekund, kar vas premakne mimo izoliranih vedenjskih rezultatov proti neprekinjenim vedenjskim profilom.
Namesto da bi zapisali, da je žival "pokazala povečano aktivnost," lahko določite, kdaj se je aktivnost povečala, kako dolgo je trajala, kateri vzorci gibanja so povzročili spremembo in ali se čas ujema z odmerjanjem. To je veliko bolj{1}}zrnata slika fenotipa in odziva na zdravljenje.
Zakaj je analiza brez markerjev pomembna v študijah NHP
Očitna prednost sledenja brez markerjev: zbirate podatke o vedenju, ne da bi živali karkoli pritrdili.
Zajem gibanja-na podlagi označevalcev vam daje podrobne informacije o gibanju, vendar pritrditev označevalcev ali senzorjev pomeni dodatno rokovanje, strojna oprema pa lahko moti prav gibanje, ki ga poskušate izmeriti. Brez markerjev se izogne temu, kar je najpomembnejše, ko je spontano vedenje samo končna točka zanimanja. Prisysovo tehnično ogrodje združuje sledenje brez markerjev s sinhroniziranim zajemanjem več-pogledov in analizo, ki temelji na poglobljenem-učenju-, avtomatizacijo sledenja ključnim-točkam in vedenjsko analizo, medtem ko prirezuje okluzijo in meje perspektive.
Brez oznak ne pomeni{0}}brez preverjanja. Vedenjske končne točke,-izpeljane z umetno inteligenco, še vedno potrebujejo validacijo,-specifično za model, in povzetek spletnega seminarja je neposredno izpostavil to točko: algoritemske rezultate je treba preveriti glede na ustrezne-človeško pregledane reference in brati v kontekstu živalskega modela, zasnove študije in raziskovalnega vprašanja. To se podvoji, ko vedenjska klasifikacija služi kot farmakodinamična končna točka in ne kot raziskovalno opazovanje.
Od gibanja do farmakoloških končnih točk
Translacijski dobiček pride, ko povežete podatke o gibanju s posebnim biološkim ali farmakološkim vprašanjem.
V študiji učinkovitosti "gibanje" ni končna točka. Končna točka je, ali zdravljenje zmanjša patološko vedenje, obnovi motorično funkcijo ali spremeni pot napredovanja bolezni.
Tri področja uporabe iz spletnega seminarja Prisys–Bayone NHP BehaviorAtlas prikazujejo, kako to izgleda.
Praskanje je skoraj popoln primer za objektivno kvantifikacijo.
Študije srbenja zahtevajo pogostost praskanja, trajanje, časovno porazdelitev in značilnosti gibanja. Ročno točkovanje deluje, vendar postane kaznovajoče, ko se opazovanja ponavljajo več ur ali dni. 3D-sledenje praskanje označuje kot strukturirano zaporedje gibanja in ne kot štetje vidnih dogodkov, pot, drža in prostorski odnosi pa pomagajo ločiti praskanje od nege ali rutinskega gibanja okončin.
Pri Prisysu ta analiza vključuje študije o pruritusu NHP, vključno sModel Cynomolgus macaque, ki ga povzroča IL-31, ki povzroči merljivo praskanje in vnetne odzive za ocenjevanje proti-pruritičnih in sorodnih terapevtskih strategij. Vedenjske meritve so poleg kliničnih opazovanj, biomarkerjev vnetja in patoloških ocen kot dopolnilne farmakodinamične končne točke.
Nevrološke in motorične funkcije
Motorični fenotipi so drugo naravno prileganje.
V modelih NHPParkinsonova bolezen, možgansko kap in druge nevrološke motnje, se funkcionalne spremembe kažejo v hoji, drži, spontani aktivnosti, uporabi udov, koordinaciji ali hitrosti gibanja. En sam rezultat opazovanja težko zajame vse to. 3D sledenje predstavlja gibanje kot časovno-odvisen nabor podatkov, tako da lahko vzdolžno primerjate vedenjske značilnosti pred in po indukciji bolezni ali zdravljenju. Simetrija hoje, hitrost gibanja, prehodi med držami in koordinacija okončin se ocenjujejo skupaj namesto kot posamezne opombe.
To je najpomembnejše v študijah učinkovitosti, kjer funkcionalno okrevanje napreduje postopoma, namesto da pride do čistega da/ne.
Odzivi, povezani z izrazom obraza- in bolečino
Ni nujno, da se fenotipizacija ustavi pri-gibanju celega telesa.
Spletni seminar je zajemal 3D modeliranje obraza in analizo izražanja kot način za lovljenje subtilnih odzivov, povezanih z bolečino ali nelagodjem, kvantificiranje sprememb obrazne geometrije in gibanja namesto naslanjanja na subjektivno vizualno interpretacijo. To je še vedno nova aplikacija. Preberite ga skupaj z uveljavljenimi kliničnimi opazovanji, fiziološkimi meritvami in drugimi končnimi točkami študije ter dodajte opombo, model-specifično karakterizacijo in validacijo, preden obrazne poteze služijo kot uradna farmakodinamična končna točka.
Zakaj neprekinjeni podatki o vedenju izboljšajo interpretacijo študije
Običajno ocenjevanje vzorči vedenje ob določenih časovnih točkah in to je resnična omejitev. Sprememba vedenja,-povezana z zdravljenjem, ki se zgodi med opazovalnimi okni, ostane neopažena. Neprekinjeno ali ponavljajoče se avtomatizirano spremljanje zapolni gostejši časovni zapis.
To je pomembno v farmakologiji, kjer je čas vedenjskega učinka pogosto povezan z izpostavljenostjo zdravilu:Dajanje zdravila → izpostavljenost → farmakodinamični odziv → vedenjska sprememba
Zberite vedenjske meritve skupaj s podatki o farmakokinetiki/farmakodinamiki in vprašajte se lahko, ali se je vedenje spremenilo znotraj pričakovanega farmakološkega okna in ali velikost odziva sledi izpostavljenosti. Vedenjska končna točka postane ena komponenta širšega nabora prevodnih podatkov namesto izoliranega opazovanja.
Integracija vedenjske fenotipije s translacijskimi raziskavami NHP
Vedenjska analiza si zasluži, ko teče skupaj z drugimi modalitetami.
Pri Prisysu se fenotipizacija zloži v širše študije NHP z modeli bolezni, oceno farmakokinetike/farmakodinamike, slikanjem in vivo, patologijo in analizo biomarkerjev. Ni tam, da bi nadomestil uveljavljene končne točke. Dodaja funkcionalno plast, ki povezuje molekularne in fiziološke spremembe z opazljivim fenotipom.
Potek dela:Vedenje → farmakokinetika/farmakodinamika → slikanje → patologija → biomarkerji
Vsak kos odgovarja na drugo vprašanje. Vedenje daje funkcijo, farmakokinetika/farmakodinamika daje izpostavljenost in farmakološki odziv, slikanje daje longitudinalne anatomske ali funkcionalne informacije, patologija daje učinke na -ravni tkivu, biomarkerji dajejo osnovni mehanizem. Kombinacija šteje največ, kadar zdravljenje povzroči subtilno funkcionalno spremembo, ki je nobena posamezna molekularna ali strukturna končna točka ne odraža v celoti.
Od video snemanja do digitalnega vedenjskega fenotipa
Tukaj je večji premik: video preneha biti zapis opazovanja in postane vir kvantitativnih podatkov.
Ure posnetkov vsebujejo ure vedenjskih informacij, vendar je ročno pridobivanje počasno in nedosledno. 3D-sledenje brez oznak spremeni isti posnetek v strukturirane nize podatkov, ki vsebujejo pozo, gibanje, vedenjska zaporedja in časovne vzorce. To je temelj digitalnega vedenjskega fenotipa v raziskavah NHP.
Eno opozorilo. Digitalno fenotipiziranje ni vaja avtomatizacije. Znanost drži le, če so ekstrahirani parametri biološko pomembni, ponovljivi in potrjeni za obravnavano vprašanje. V praksi to pomeni izbiro vedenjskih končnih točk pred začetkom analize, definiranje referenčnih vedenj, vzpostavitev validacijskih postopkov in interpretacijo-izpeljanih meritev z umetno inteligenco skupaj s konvencionalnimi farmakološkimi in končnimi točkami bolezni.
Kaj to pomeni za prihodnji razvoj zdravil NHP
Ker se predklinične raziskave bolj opirajo na kvantitativne, longitudinalne končne točke, bo vedenjska analiza bližje farmakologiji, slikanju in strategijam biomarkerjev. 3D-sledenje brez markerjev, avtomatizirana vedenjska klasifikacija in multimodalni translacijski nabori podatkov vam omogočajo branje odziva na zdravljenje na več ravneh, od izpostavljenosti zdravilu in biološke aktivnosti do funkcionalnega fenotipa.
Za osrednji živčni sistem, bolečino, pruritus in druge indikacije, pri katerih je vedenje osrednji del fenotipa bolezni, daje to funkcionalnim rezultatom bolj objektivno merilo.
Prava priložnost ni zbiranje več vedenjskih podatkov. Ustvarja bolje-definirane vedenjske končne točke, ki se povezujejo s farmakološkimi mehanizmi in prevodnimi vprašanji.
Ponovno obiščite spletni seminar NHP BehaviorAtlas
Ta članek temelji na spletnem seminarju Prisys in Bayone, »NHP BehaviorAtlas: High-Fidelity 3D NHP Behavioral Tracking for Drug Development«, ki je pokrival več-pogledno 3D sledenje, oceno položaja brez markerjev, vedenjsko kinematiko, samodejno klasifikacijo vedenja in analizo obraznih izrazov v raziskavi NHP.
Za popolnejšo razpravo je vredno prebrati obe strani:
- Izvirni spletni seminar:Spletni seminar NHP BehaviorAtlas|3D NHP vedenjsko sledenje za razvoj zdravil
- Povzetek spletnega seminarja:Povzetek spletnega seminarja: Napredovanje translacijskih raziskav NHP prek digitalnega vedenjskega fenotipa
Povzetek se poglobi v bolečino, pruritus, modele nevroloških bolezni, analizo obrazne mimike in integracijo vedenjskih končnih točk s farmakokinetiko/farmakodinamiko, slikanjem, patologijo in biomarkerji.
Za raziskovalce, ki načrtujejo študije učinkovitosti NHP ali translacijske študije: vprašanje ni, ali lahko AI ustvari več vedenjskih podatkov. Gre za to, ali se ti podatki pretvorijo v potrjene, biološko pomembne končne točke, ki izostrijo, kako berete odziv na zdravljenje.
