AI- を活用した 3D NHP 行動分析 |マーカーレスの行動表現型検査

行動評価は、非ヒト霊長類（NHP）研究において最も有益な機能エンドポイントの 1 つです。{0}神経科学および中枢神経系（CNS）の医薬品開発では、動き、姿勢、運動、および自発的行動の変化は、従来の生化学的測定のみよりも早く、より臨床的に関連性の高い疾患の進行または治療反応の指標を提供することがよくあります。

トランスレーショナル研究では、神経疾患、免疫介在性疾患、慢性疼痛、遺伝子治療がますます注目されており、研究者は、客観的で再現性があり、微妙な機能変化を検出するのに十分な感度を備えた行動エンドポイントを必要としています。{0}しかし、従来の観察ベースのスコアリング方法は、手動による評価やマーカーベースの追跡システムに依存することが多く、-変動が生じ、スループットが制限され、動物の自然な行動が変化する可能性があります。

コンピュータ ビジョンと人工知能の最近の進歩により、マーカーレスの三次元行動分析が可能になり、研究者は実験の干渉を最小限に抑えながら、これまでにない精度で複雑な行動表現型を定量化できるようになりました。{0}

行動評価は長い間、前臨床薬理学における重要なエンドポイントとして機能してきました。それにもかかわらず、従来のアプローチは、よく知られているいくつかの制限に直面しています。-

手動による採点は本質的に主観的であり、観察者によって異なることがよくあります。マーカー-ベースのモーション キャプチャ システムには、自然な動きを妨げたりストレス反応を誘発したりする可能性のある反射マーカーやウェアラブル センサーが必要です。 2 次元ビデオ解析では、身体のオクルージョン、遠近感の歪み、単一カメラの視野外で発生する動きを正確に再構築できないことにも問題があります。-

これらの制限は、げっ歯類のモデルよりも行動レパートリーがはるかに洗練されているヒト以外の霊長類では特に重要になります。{0}微細な運動制御、姿勢の移行、毛づくろい行動、社会的相互作用、引っ掻き、よじ登り、および手足の協調動作は頻繁に同時に発生するため、従来の方法では完全に特徴付けることができません。

規制当局の期待が定量的かつ再現可能な薬力学エンドポイントをますます重視するにつれて、より高度な行動分析技術がトランスレーショナルリサーチの重要な要素になりつつあります。

マーカーレス行動分析では、同期したマルチカメラの取得と深層学習-ベースの姿勢推定を組み合わせて、動物に物理的なマーカーを付けることなく 3 次元の骨格の動きを再構築します。-

外部センサーに依存する代わりに、AI アルゴリズムがビデオ画像から直接解剖学的ランドマークを特定し、記録期間を通じて継続的に体の姿勢を推定します。複数の同期されたカメラビューにより、オクルージョンが軽減され、体の動きのミリメートルレベルの空間再構成が可能になります。-

このアプローチにはいくつかの科学的利点があります。

物理的なマーカーが取り付けられていないため、実験の干渉を最小限に抑えながら動物は自然に動くことができ、ストレスに関連した行動アーチファクトが軽減されます。{0}}自動分析は、手動スコアリングに伴う観察者のバイアスの多くを取り除き、研究や研究室全体で標準化されたデータ生成を可能にします。

AI{0} ベースのシステムは、単純な運動量の測定に加えて、手動で定量化することが困難または不可能な運動学的パラメータ、運動軌跡、関節角度、姿勢遷移、行動シーケンスを抽出できます。{0}これらの多次元データセットは、神経機能と治療反応をより豊富に表現します。

定量的な行動表現型解析は、医薬品開発プロセス全体を通じてますます価値が高まっています。

神経科学研究では、マーカーレス 3D 解析は、パーキンソン病、脳虚血、てんかん、ハンチントン病、脊髄損傷、その他の神経疾患のモデルにおける疾患表現型の客観的な特徴付けをサポートします。継続的なモニタリングにより、研究者は時間の経過に伴う歩行、姿勢、調整、振戦、自発的活動の微妙な変化を評価することができます。

行動エンドポイントは、有効性研究中に重要な薬力学的証拠も提供します。ベースラインの行動を長期的な治療後の測定値と比較することで、研究者は機能の改善を定量化し、用量反応関係を特定し、治療メカニズムをより深く理解できます。-

この技術は、従来の CNS 適応症以外にも同様に適用できます。慢性的な痛み、そう痒症、炎症、または神経筋機能障害を伴う疾患は、特徴的な行動の兆候を頻繁に生成し、自動分析を使用して客観的に測定できるようになりました。

ヒト以外の霊長類は、高度に保存された神経解剖学的構造と運動機能をヒトと共有しているため、これらの定量的行動データセットは、げっ歯類モデルで得られた同等の測定値よりも優れたトランスレーショナル関連性を提供する可能性があります。

人間以外の霊長類の研究においてますます洗練される行動エンドポイントをサポートするために、Prisys Biotech は{0}AI- によりマーカーレス 3D 行動分析が可能になりましたトランスレーショナルリサーチプラットフォーム内のワークフロー。ソリューションがデプロイされていますベヨネとのコラボレーションこれにより、高度なコンピュータ ビジョンと AI ベースの行動分析が前臨床薬理学研究に統合され、Prisys は研究の実行、疾患モデリング、データ統合、翻訳解釈に集中できるようになります。{0}

このワークフローには、同期されたマルチビュー動画の取得、3 次元ポーズの再構築、自動化された行動認識、および定量的な行動レポートが組み込まれています。- 20 を超える解剖学的キーポイントを同時に追跡できるため、動きの軌跡、姿勢、移動、よじ登る、立つ、ぶら下がる、毛づくろいする、引っ掻くなどの自発的な行動を詳細に分析できます。これらの機能は、AI- ベースの NHP 行動分析プラットフォームについて説明されている技術フレームワークと一致しています。

重要なのは、Prisys はこの機能を次のように適用します。スタンドアロン ソフトウェアとしてではなく、統合された薬理学研究の一部、行動分析と疾患モデル、PK/PD 評価、臨床画像、病理学、バイオマーカー評価、および統計的解釈を組み合わせます。

この共同ワークフローの一例は、ヒト以外の霊長類の掻痒症研究における病理学的引っ掻き行動の自動評価です。{0}

マルチビュー トラッキング、3 次元姿勢推定、オプティカル フロー ベースの行動認識を使用すると、スクラッチ エピソードを自動的に検出し、高い一貫性で定量化できます。-研究者は手作業による観察だけに頼るのではなく、掻く頻度、継続時間、行動力学の標準化された測定値を取得し、抗そう痒療法を評価するための客観的な薬力学エンドポイントを提供します。-

この行動ワークフローは Prisys のワークフローを補完します。IL-31 誘発非ヒト霊長類そう痒症モデル、新しい抗かゆみ治療薬および神経免疫治療薬のトランスレーショナル評価をサポートします。-

人工知能は、行動表現型を主観的な観察から定量的なデジタル バイオマーカーに変換しています。医薬品開発では機能的結果、縦断的モニタリング、翻訳予測可能性がますます重視されるため、マーカーレスの三次元行動解析が前臨床神経科学研究においてますます重要な要素になることが予想されます。-

高度な非ヒト霊長類疾患モデル、臨床グレードの画像処理、PK/PD 分析、分子バイオマーカーと統合すると、AI- 支援による行動表現型解析により、前臨床研究のトランスレーショナル バリューを向上させながら、治療効果をより包括的に理解できるようになります。

Prisys Biotech では、この機能を専門のテクノロジー パートナーとの協力を通じて学際的なトランスレーショナル 研究プログラムに組み込んでおり、スポンサーが非ヒト霊長類の統合薬理学研究の一環として、標準化された定量的な行動エンドポイントにアクセスできるようにしています。{0}

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