Jul 17, 2026 ご伝言

AI-を利用した前臨床薬開発のための NHP 行動分析 |プリシス・バイオテック

行動は、トランスレーショナルリサーチにおいて最も有益な機能的読み取り値の 1 つです。神経障害、慢性疼痛、そう痒症、自己免疫疾患、遺伝子治療のいずれを評価する場合でも、行動の変化が治療効果の最も早い証拠を提供することがよくあります。しかし、非ヒト霊長類(NHP)研究において信頼できる行動データを生成するには、従来、労力を要するビデオレビューと人間の主観的な観察に依存しており、一貫性、拡張性、規制上の再現性に課題が生じていました。-

 

AI-powered behavioral analysis for primates

 

Prisys Biotech では、マルチカメラ 3D コンピュータ ビジョン、マーカーレス モーション キャプチャ、行動分類、デジタル バイオマーカー開発を組み合わせた AI を活用した行動表現型解析プラットフォームを通じてこのプロセスを変革しています。{0}{1}{1}このプラットフォームは、動物の行動を単に記録するのではなく、複雑な動きを定量的で客観的かつ追跡可能なデータセットに変換し、最新の前臨床薬開発に統合できます。

 

従来の行動評価がもはや十分ではない理由

 

行動エンドポイントは、分子バイオマーカーやイメージングだけでは必ずしも捕捉できない機能的結果を直接反映するため、多くの治療分野にわたって依然として重要です。パーキンソン病、アルツハイマー病、脳卒中、慢性疼痛、アトピー性皮膚炎、または精神神経疾患に関する研究では、微妙な行動の改善が薬理学的活性の意味のある証拠となることがよくあります。

 

その重要性にもかかわらず、従来の行動評価にはいくつかの限界があります。 -長期にわたる NHP 研究では、何百時間ものビデオ録画が生成されることが多く、経験豊富な観察者による手作業によるレビューが必要になります。評価者が異なれば、わずかに異なる採点基準が適用される場合がありますが、疲労や主観的な解釈により、必然的にばらつきが生じます。さらに重要なのは、手動スコアリングでは、継続的なフレームレベルの行動情報ではなく、要約された観察のみが提供されるため、微妙な治療効果を捕捉したり、規制当局への提出用に完全に追跡可能なデータセットを確立したりすることが困難になります。{4}}

 

前臨床薬の開発は客観的で再現可能な証拠にますます依存するようになっており、AI を利用した行動分析がこれらの課題を克服する強力なソリューションとして浮上しています。{0}

 

非ヒト霊長類のためのデジタル表現型解析プラットフォームの構築-

 

プリシスでは、NHP行動分析プラットフォーム従来のビデオ分析ソフトウェアを超えて拡張されます。これは、トランスレーショナルリサーチ専用に設計された包括的なデジタル表現型エコシステムを表します。

 

このプラットフォームは、同期されたマルチカメラ イメージング、-3 次元のマーカーレス姿勢推定、AI による行動認識、行動データベースの構築、トランスレーショナル分析を統合されたワークフローに統合しています。-このアプローチにより、研究者は自発的行動を継続的に監視しながら、個々の動物および研究全体にわたって標準化された定量的エンドポイントを自動的に生成することができます。

 

このプラットフォームは、時間の経過とともに、疾患固有の行動データベースの開発もサポートし、研究者が通常の行動ベースラインを疾患の進行や治療反応と比較できるようにします。{0}このシステムは、個別の実験を分析するのではなく、将来のモデル開発やトランスレーショナルリサーチを強化するデジタル行動資産を継続的に蓄積します。

 

マーカーレス 3D モーション キャプチャにより自然な行動観察が可能

 

従来のモーション キャプチャ システムでは通常、被写体に反射マーカーを取り付ける必要がありますが、このアプローチはヒト以外の霊長類の長期研究には現実的ではなく、自然な動きを妨げる可能性があります。{0}{1}

 

NHP Behavior Atlas

 

Prisys は代わりに、同期されたマルチビュー コンピュータ ビジョンを利用して、物理的なマーカーを使用せずに 3 次元の骨格の動きを再構築します。{0}{1}{1} AI は頭、手足、体幹、関節などの解剖学的ランドマークを自動的に識別し、標準的な住宅環境内で体の姿勢や移動動作を正確に再構築できるようにします。

 

複数の同期カメラが動物を同時に観察するため、このシステムは従来の 2 次元ビデオ録画でよく発生するオクルージョンの問題を大幅に軽減します。-したがって、動物は、拘束、麻酔、または行動的干渉なしで継続的に監視できます。

 

動作追跡からデジタル行動バイオマーカーまで

 

動きを捉えることは最初のステップにすぎません。 AI の真の価値は、モーション データを生物学的に意味のある行動エンドポイントに変換することにあります。

 

当社の行動分析プラットフォームは、移動、登り、毛づくろい、引っ掻き、休憩、姿勢の遷移、手の動き、歩行の特徴など、幅広い行動を自動的に分類します。このシステムは、単に行動イベントを数えるのではなく、行動の頻度、継続時間、空間軌跡、関節の運動学、移動速度、加速度、および四肢の調整を測定します。

 

これらの定量的パラメーターは、観察可能な臨床的改善に先立つ可能性のある微妙な薬力学的反応を検出できる高感度のデジタル バイオマーカーを提供します。このような客観的な測定は、小さな機能変化が初期の治療効果を示すことが多い神経疾患において特に価値があります。

 

AI により客観性と拡張性が向上

 

AI{0} ベースの行動分析の最大の利点の 1 つは、主観的な観察を標準化された計算による評価に置き換えることができることです。{0}

 

手動のビデオレビューに依存する代わりに、プラットフォームは継続的な記録を自動的に処理し、研究内のすべての動物に同一の分析基準を適用します。これにより、観察者間の変動が排除され、実験期間全体を通じてフレームごとの行動追跡が可能になります。--

 

すべての行動イベントは元のビデオ記録に関連付けられたままとなり、品質保証、データ検証、規制文書化をサポートする完全に追跡可能な分析ワークフローを作成します。医薬品開発者は再現可能なデジタルエンドポイントをますます求めているため、このレベルの透明性は従来の行動スコアリングに比べて大きな利点となります。

 

 

体の動き全体を超えた行動分析の拡張-

 

行動表現型解析は移動だけを超えて広がります。顔の表情は、痛み、不快感、神経学的状態の重要な指標となることがよくあります。

 

このニーズに対処するために、Prisys はまた、-人間以外の霊長類の 3D しかめっ面スケール(3DGS)。このテクノロジーは、マルチビューの顔イメージングと AI- ベースの特徴抽出を統合することにより、従来の視覚的スコアリングを使用して一貫して評価することが困難な微妙な顔の筋肉の動きを客観的に定量化することを可能にします。

 

Non-Human Primate 3D Grimace Scale (3DGS)

 

得られるデジタル疼痛バイオマーカーは、鎮痛薬開発、術後疼痛評価、炎症性疾患モデル、および動物福祉モニタリングに幅広く応用できます。

 

複数の治療領域にわたる応用

 

行動エンドポイントは医薬品開発全体で広く使用されているため、AI を利用した行動表現型解析は神経科学を超えた数多くの研究プログラムをサポートしています。{0}

 

中枢神経系の研究では、デジタル行動分析により、運動回復、歩行異常、姿勢、認知、機能改善を客観的に評価できます。痛みの研究は、自発的な動き、回避行動、顔面の痛みの指標の定量的評価から恩恵を受けます。皮膚科および免疫学プログラムは、皮膚を引っ掻く行動を、高感度の薬力学エンドポイントとして監視できます。慢性そう痒症そしてアトピー性皮膚炎。遺伝子治療、細胞治療、生物学的製剤も同様に、分子バイオマーカーと画像バイオマーカーを補完する機能回復の長期継続モニタリングから恩恵を受けます。-

 

トランスレーショナル行動科学の未来

 

前臨床薬の開発は、統合デジタル表現型解析に向けて急速に進んでいます。統合デジタル表現型解析では、神経画像化、電気生理学、薬物動態学、薬力学、分子バイオマーカーと並行して行動データが分析されます。

 

Prisys Biotech では、AI を活用した行動分析がオプションの分析ツールではなく、トランスレーショナル リサーチの不可欠な要素になると考えています。{0}高度なコンピュータ ビジョンと、当社が確立した非ヒト霊長類の疾患モデル、臨床画像処理機能、ワイヤレス EEG 技術、およびトランスレーショナル神経科学の専門知識を組み合わせることにより、前臨床の意思決定における信頼性を向上させる、客観的で再現性があり、臨床的に関連性のある機能エンドポイントを医薬品開発者に提供することを目指しています。-

 

結論

 

信頼性の高い行動評価は、ヒト以外の霊長類の研究における治療効果を理解するための基礎であり続けます。{0}しかし、現代の医薬品開発では主観的な観察以上のものが求められます。-それには、定量的で再現性があり、規制に対応できる証拠が必要です。-

 

Prisys Biotech は、AI- を利用した 3D マーカーレス モーション キャプチャ、デジタル表現型解析、自動行動分類、定量的バイオマーカー開発を通じて、行動研究を手動観察から標準化されたデジタル サイエンスに変革することに貢献しています。前臨床研究全体で AI の導入が加速し続けるにつれて、デジタル行動分析はトランスレーショナル予測可能性を向上させ、より安全で効果的な治療法の開発をサポートする上でますます重要な役割を果たすことになります。

 

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霊長類トランスレーショナルサイエンスによる人間の健康の改善。

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