前臨床研究では、非ヒト霊長類（NHP）の行動を観察することで、神経科学や医薬品開発に重要なデータが得られます。{0}従来の行動追跡方法では、動物に物理的なマーカーを取り付ける必要があります。これらのマーカーは、自然な行動に影響を与え、ストレスを引き起こし、運動パターンを変化させる可能性があります。
のAI- ベースの NHP 行動分析システム (NBAS)BehaviorAtlas とも呼ばれる、によって開発されました。プリシス・バイオテクノロジーズ。このシステムは、マーカーレス追跡、マルチビュー カメラ、深層学習アルゴリズムを使用して、霊長類の行動を記録および分析します。-
NHP観察のためのマーカーレス技術
NBAS はマーカーレス テクノロジーを使用して、人間以外の霊長類の 3D 姿勢をキャプチャします。-このシステムは動物に物理的なマーカーを付ける必要がありません。これにより不快感が軽減され、実験プロセスの侵襲性が低くなります。
研究者は干渉することなく自然な動きを観察できます。これにより、通常の動作が維持され、動作データの信頼性が向上します。このアプローチは動物研究における倫理基準もサポートします。
動きをキャプチャするためのマルチビュー同期-
NBAS はマルチカメラ システムで行動を記録します。{0}このシステムは、3D 録画用に設計された 4 台以上の高速カメラを使用します。-カメラはさまざまな角度に設置され、同時に記録されます。
システムはすべてのカメラの空間座標と録画時間を同期します。この設定により、視覚的なオクルージョンと遠近法の誤差が軽減され、3 次元空間での動きの正確な再構築が可能になります。-このシステムはミリメートルレベルの精度で動きを追跡できます。-
ディープラーニングと3Dスケルトン再構築
NBAS は、深層学習アルゴリズムを使用してビデオ データを処理します。このシステムは、ビデオ録画から動物の輪郭、体の姿勢、手足の関節を検出します。このアルゴリズムはさまざまな照明条件下でも機能し、安定した検出パフォーマンスを維持します。
ソフトウェアは動物の 3D 骨格モデルを再構築します。 21 以上の主要な体のポイントを追跡し、動作中のその位置を記録します。
その後、システムは行動シーケンスを自動的に分析します。連続的な動きを動作セグメントに分割し、第 2 レベルの時間分解能で動作状態を推定します。-。この自動分析により手動作業が軽減され、データ抽出における人的ミスのリスクが軽減されます。
神経科学と医薬品開発への応用
NBAS は、神経科学研究のための客観的な行動測定を提供します。このシステムは、以下を含むいくつかの神経疾患モデルの行動パターンを分析するために使用されます。
- パーキンソン病モデル
- 痛みのモデル
- 中大脳動脈閉塞（MCAO）脳卒中モデル
- てんかんモデル
このシステムは医薬品開発研究もサポートします。研究者は、治療研究中に関節の動きや体の動きのパターンを測定できます。これらの測定は、薬理学的介入の行動効果を評価するのに役立ちます。
収集されたデータは、前臨床評価とその後の臨床研究デザインをサポートする定量的証拠を提供します。この制度を通じて、プリシス・バイオテクノロジーズトランスレーショナルリサーチにおける動物行動分析のための自動ツールを提供します。
