Vedenje je eden najbolj informativnih funkcionalnih odčitkov v prevodnih raziskavah. Ne glede na to, ali gre za ocenjevanje nevroloških motenj, kronične bolečine, pruritusa, avtoimunskih bolezni ali genskih terapij, vedenjske spremembe pogosto zagotavljajo najzgodnejše dokaze o terapevtski učinkovitosti. Vendar pa je pridobivanje zanesljivih podatkov o vedenju v {-študijah primatov, ki niso človek (NHP) tradicionalno odvisno od-intenzivnega pregleda videoposnetkov in subjektivnega človeškega opazovanja, kar povzroča izzive glede doslednosti, razširljivosti in regulativne ponovljivosti.
Pri Prisys Biotech preoblikujemo ta proces s-platformo za vedenjsko fenotipizacijo, ki jo poganja AI, ki združuje 3D-računalniški vid z več-kamerami, zajem gibanja brez markerjev, vedenjsko klasifikacijo in razvoj digitalnih biomarkerjev. Namesto zgolj beleženja vedenja živali platforma pretvarja kompleksna gibanja v kvantitativne, objektivne in sledljive nabore podatkov, ki jih je mogoče vključiti v sodoben predklinični razvoj zdravil.
Zakaj konvencionalno ocenjevanje vedenja ni več dovolj
Vedenjske končne točke ostajajo bistvene na številnih terapevtskih področjih, ker neposredno odražajo funkcionalne rezultate, ki jih ni mogoče vedno zajeti samo z molekularnimi biomarkerji ali slikanjem. V študijah, ki vključujejo Parkinsonovo bolezen, Alzheimerjevo bolezen, možgansko kap, kronično bolečino, atopijski dermatitis ali nevropsihiatrične motnje, subtilne vedenjske izboljšave pogosto predstavljajo pomemben dokaz farmakološkega delovanja.
Običajne vedenjske ocene kljub svoji pomembnosti predstavljajo več omejitev. Dolgotrajne -študije NHP pogosto ustvarijo na stotine ur videoposnetkov, ki zahtevajo ročni pregled izkušenih opazovalcev. Različni ocenjevalci lahko uporabijo nekoliko drugačna merila točkovanja, medtem ko utrujenost in subjektivna interpretacija neizogibno povzročita variabilnost. Še pomembneje je, da ročno točkovanje zagotavlja le povzete opazke in ne neprekinjene vedenjske informacije na-ravni okvirja, zaradi česar je težko zajeti subtilne učinke zdravljenja ali vzpostaviti popolnoma sledljive nabore podatkov za regulativne predložitve.
Ker se predklinični razvoj zdravil vse bolj zanaša na objektivne in ponovljive dokaze, se je vedenjska-analiza s pomočjo umetne inteligence pokazala kot zmogljiva rešitev za premagovanje teh izzivov.
Gradnja platforme za digitalno fenotipizacijo za-nečloveške primate
Pri Prisysu, našiPlatforma za vedenjsko analizo NHPpresega običajno programsko opremo za analizo videa. Predstavlja celovit digitalni fenotipski ekosistem, zasnovan posebej za translacijske raziskave.
Platforma združuje sinhronizirano slikanje z več-kamerami, tri-dimenzionalno oceno položaja brez markerjev,-prepoznavanje vedenja, ki ga poganja umetna inteligenca, konstrukcijo vedenjske baze podatkov in translacijsko analitiko v enoten potek dela. Ta pristop omogoča raziskovalcem, da nenehno spremljajo spontano vedenje, medtem ko samodejno ustvarjajo standardizirane kvantitativne končne točke za posamezne živali in celotne študije.
Sčasoma platforma podpira tudi razvoj-specifičnih vedenjskih baz podatkov o bolezni, kar raziskovalcem omogoča primerjavo običajnih vedenjskih izhodišč z napredovanjem bolezni in terapevtskimi odzivi. Namesto da bi analiziral izolirane poskuse, sistem nenehno kopiči digitalna vedenjska sredstva, ki izboljšujejo prihodnji razvoj modelov in translacijske raziskave.
3D zajem gibanja brez oznak omogoča naravno opazovanje vedenja
Tradicionalni sistemi za zajem gibanja običajno zahtevajo odsevne označevalce, pritrjene na subjekt, pristop, ki je nepraktičen za dolgoročne -študije na primatih razen-človeka in lahko moti naravno gibanje.
Prisys namesto tega uporablja sinhroniziran več-pogledni računalniški vid za rekonstrukcijo-tridimenzionalnih gibov okostja brez fizičnih označevalcev. Umetna inteligenca samodejno identificira anatomske mejnike, vključno z glavo, okončinami, trupom in sklepi, kar omogoča natančno rekonstrukcijo drže telesa in gibanja v standardnih bivalnih okoljih.
Ker več sinhroniziranih kamer istočasno opazuje žival, sistem bistveno zmanjša težave z okluzijo, ki se pogosto pojavljajo pri običajnih dvo{0}}dimenzionalnih video posnetkih. Živali je torej mogoče neprekinjeno spremljati brez omejevanja, anestezije ali vedenjskih motenj.
Od sledenja gibanja do digitalnih vedenjskih biomarkerjev
Zajem gibanja je le prvi korak. Prava vrednost umetne inteligence je v preoblikovanju podatkov o gibanju v biološko pomembne vedenjske končne točke.
Naša platforma za analizo vedenja samodejno razvrsti širok spekter vedenj, vključno z gibanjem, plezanjem, negovanjem, praskanjem, počitkom, prehodi drže, gibi rok in značilnostmi hoje. Namesto zgolj štetja vedenjskih dogodkov sistem meri vedenjsko frekvenco, trajanje, prostorske trajektorije, kinematiko sklepov, hitrost gibanja, pospešek in koordinacijo okončin.
Ti kvantitativni parametri zagotavljajo zelo občutljive digitalne biomarkerje, ki lahko zaznajo subtilne farmakodinamične odzive, ki so lahko pred opaznimi kliničnimi izboljšavami. Takšne objektivne meritve so še posebej dragocene pri nevroloških boleznih, kjer majhne funkcionalne spremembe pogosto predstavljajo zgodnje terapevtske koristi.
AI izboljša objektivnost in razširljivost
Ena največjih prednosti analize vedenja, ki temelji-na umetni inteligenci, je zmožnost zamenjave subjektivnega opazovanja s standardiziranim računalniškim vrednotenjem.
Namesto da bi se zanašala na ročni video pregled, platforma samodejno obdeluje neprekinjene posnetke in uporablja enaka analitična merila za vsako žival v študiji. To odpravlja variabilnost med-opazovalci, hkrati pa omogoča sledenje vedenja-za-okvirom skozi celotno poskusno obdobje.
Vsak vedenjski dogodek ostane povezan z izvirnim video zapisom, kar ustvarja popolnoma sledljiv analitični potek dela, ki podpira zagotavljanje kakovosti, preverjanje podatkov in zakonsko dokumentacijo. Ker razvijalci zdravil vedno bolj iščejo ponovljive digitalne končne točke, ta raven preglednosti predstavlja pomembno prednost pred običajnim vedenjskim točkovanjem.
Razširitev vedenjske analize onkraj-gibanja celotnega telesa
Vedenjsko fenotipiziranje presega samo gibanje. Obrazna mimika je pogosto pomemben pokazatelj bolečine, neugodja in nevrološkega stanja.
Da bi zadovoljil to potrebo, Prisys razvija tudi napredno tri{0}}dimenzionalno ogrodje za analizo obraznih izrazov, ki temelji na3D lestvica grimase ne-človeških primatov (3DGS). Z integracijo slikanja obraza z več-pogledi in ekstrakcijo funkcij-na podlagi umetne inteligence ta tehnologija omogoča objektivno kvantifikacijo subtilnih gibov obraznih mišic, ki jih je težko dosledno oceniti z uporabo običajnega vizualnega točkovanja.
Nastali digitalni biomarkerji bolečine imajo široko uporabo pri razvoju analgetikov, oceni pooperativne bolečine, modelih vnetnih bolezni in spremljanju dobrega počutja živali.
Uporaba na več terapevtskih področjih
Ker se vedenjske končne točke pogosto uporabljajo pri razvoju zdravil, vedenjski fenotip-na podlagi umetne inteligence podpira številne raziskovalne programe, ki presegajo nevroznanost.
V študijah osrednjega živčnega sistema digitalna vedenjska analiza zagotavlja objektivno oceno motoričnega okrevanja, nenormalnosti hoje, drže, kognicije in funkcionalnega izboljšanja. Raziskave bolečine imajo koristi od kvantitativne ocene spontanega gibanja, izogibanja in indikatorjev obrazne bolečine. Dermatološki in imunološki programi lahko spremljajo vedenje pri praskanju kot občutljivo farmakodinamično končno točko zakronični pruritusinatopijski dermatitis. Genske terapije, celične terapije in biološka zdravila imajo podobne koristi od stalnega dolgoročnega-spremljanja funkcionalnega okrevanja, ki dopolnjuje molekularne in slikovne biomarkerje.
Prihodnost translacijske vedenjske znanosti
Predklinični razvoj zdravil se hitro pomika proti integriranemu digitalnemu fenotipiziranju, kjer se vedenjski podatki analizirajo skupaj z nevroslikanjem, elektrofiziologijo, farmakokinetiko, farmakodinamiko in molekularnimi biomarkerji.
Pri Prisys Biotech verjamemo, da bo vedenjska-analiza, ki jo poganja umetna inteligenca, postala bistvena sestavina translacijskih raziskav in ne izbirno analitično orodje. Z združevanjem naprednega računalniškega vida z našimi uveljavljenimi modeli bolezni primatov, ki niso-človeški, zmožnostmi kliničnega slikanja, tehnologijami brezžične EEG in translacijskim nevroznanstvenim strokovnim znanjem, želimo razvijalcem zdravil zagotoviti objektivne, ponovljive in klinično pomembne funkcionalne končne točke, ki izboljšujejo zaupanje v predklinično odločanje-.
Zaključek
Zanesljiva vedenjska ocena ostaja temeljnega pomena za razumevanje terapevtske učinkovitosti v študijah na primatih razen-človeka. Vendar sodoben razvoj zdravil zahteva več kot samo subjektivna opažanja-zahteva kvantitativne, ponovljive in zakonsko-pripravljene dokaze.
Prek-zajemanja gibanja 3D brez oznak, digitalnega fenotipa, avtomatizirane vedenjske klasifikacije in razvoja kvantitativnih biomarkerjev Prisys Biotech pomaga preoblikovati vedenjske raziskave iz ročnega opazovanja v standardizirano digitalno znanost. Ker se umetna inteligenca še naprej pospešuje v predkliničnih raziskavah, bo digitalna vedenjska analiza igrala vse pomembnejšo vlogo pri izboljšanju predvidljivosti prevajanja in podpiranju razvoja varnejših in učinkovitejših terapij.
