Sistema di analisi comportamentale 3D NHP senza marcatori basato sull'intelligenza artificiale|Prisys Biotecnologia

I primati non-umani (NHP) sono modelli indispensabili per studiare le funzioni cerebrali superiori e i disturbi neurologici a causa delle loro somiglianze neuroanatomiche e cognitive con gli esseri umani. Tuttavia, catturare e quantificare il loro comportamento naturale in modo non-invasivo rimane una sfida significativa.

ILsistema di analisi comportamentale NHP di prossima-generazionedi Prisys Biotech integra tecnologie di visione artificiale, deep learning e ricostruzione 3D. Questa convergenza consente l'analisi automatizzata, granulare e multi-dimensionale del comportamento animale, segnando il passaggio dalla descrizione qualitativa all'analisi quantitativa precisa nella ricerca preclinica.

Il nostro sistema si basa su tre pilastri tecnologici progettati per massimizzare l’integrità dei dati e il benessere degli animali.

1. Progettazione senza marcatori: dare priorità al comportamento naturale e al benessere

• Principio tecnologico:Il sistema elimina la necessità di indicatori riflettenti o sensori indossabili. utilizzando flussi video ad alta-risoluzione, algoritmi avanzati di deep learning rilevano e tengono traccia dei punti anatomici chiave direttamente dal filmato grezzo in tempo-reale.
• Valore scientifico:Rimuovendo i marcatori fisici, eliminiamo il potenziale disagio, l'inibizione comportamentale o il rischio di distacco dei marcatori. Ciò garantisce che gli animali rimangano in uno stato naturale, migliorando significativamente la validità ecologica dei dati e aderendo ai più alti standard di etica e benessere degli animali.

2. Tracciamento 3D sincronizzato multi-vista: oltre il piano 2D

• Principio tecnologico:Utilizziamo più fotocamere sincronizzate ad alta-frame-rate per catturare il comportamento da angolazioni distinte. La geometria multivista e gli algoritmi di ricostruzione fondono questi input 2D per generare strutture scheletriche 3D e traiettorie spaziali in tempo reale.
• Valore scientifico:I ricercatori hanno accesso a una ricostruzione spaziale completa del comportamento. Oltre alle semplici mappe di calore 2D, il sistema quantifica parametri cinematici complessi come gli angoli articolari (ad esempio, la flessione del ginocchio), le traiettorie degli arti e le dinamiche posturali. Questa profondità di dati è fondamentale per analizzare le anomalie dell'andatura, la coordinazione motoria e le capacità motorie con una precisione irraggiungibile con i metodi tradizionali.

3. Riconoscimento basato sul deep learning-: dalla cinematica alla semantica

• Principio tecnologico:Addestrate su estesi set di dati di video comportamentali annotati, le nostre reti neurali profonde vanno oltre il tracciamento scheletrico per classificare automaticamente eventi comportamentali discreti (ad esempio, camminare, arrampicarsi, afferrare, pulirsi). Il sistema registra la sequenza temporale, la frequenza e la durata di questi eventi.
• Valore scientifico:Ciò trasforma i dati cinematici grezzi in intuizioni comportamentali biologicamente significative. Permette la generazione automatica di "etogrammi" e l'analisi di modelli comportamentali temporali. Gli algoritmi di intelligenza artificiale in evoluzione del sistema garantiscono un miglioramento continuo nell'accuratezza del riconoscimento, consentendo il rilevamento di sottili cambiamenti fenotipici derivanti dalla progressione della malattia o dall'intervento farmacologico.

Questo sistema è attualmente utilizzato per valutare l’efficacia in vari contesti neuroscientifici e di modelli patologici:

• Disturbi del movimento (Morbo di Parkinson, SCI):La quantificazione precisa dei parametri dell'andatura (lunghezza del passo, cadenza, simmetria), ampiezza del tremore, bradicinesia e stabilità posturale fornisce endpoint biologici oggettivi per la valutazione di agenti neuroprotettivi o terapie cellulari.
• Ricerca sul dolore e analgesia:Identificazione obiettiva di comportamenti spontanei-correlati al dolore-come arricciarsi, difendersi,-evitare il carico e grattarsi-specifici per il sito-combinato con l'analisi del movimento 3D per valutare l'impatto del dolore sull'attività generale e sulla mobilità.

Modelli neuropsichiatrici:

• Ansia/Paura:Analisi dell'esplorazione in test-sul campo aperto, durata del congelamento e comportamenti di-valutazione del rischio.
• Motivazione/Anedonia:Quantificazione dei comportamenti di approccio verso le ricompense (cibo, interazione sociale), dispendio di sforzi e velocità di reazione.
• Malattie autoimmuni (es.Artrite reumatoide):Oltre all'infiammazione articolare, il sistema stabilisce un "etogramma del comportamento della malattia", analizzando le funzioni motorie compensatorie e i cambiamenti comportamentali causati dal dolore, offrendo una nuova dimensione per valutare i miglioramenti della qualità-della-vita.

L'architettura flessibile della piattaforma supporta applicazioni che vanno ben oltre gli attuali modelli standard:

• Neuroscienze sociali:Monitoraggio della distanza tra i soggetti, dell'orientamento e dei modelli di interazione in configurazioni multi-animali per studiare i meccanismi neurali della gerarchia sociale, dell'aggressività e del comportamento pro-sociale.
• Sonno e ritmi circadiani:l'analisi-granulare dell'architettura del sonno e della veglia, fondamentale per studiare le interruzioni circadiane e i problemi del sonno nelle malattie neurodegenerative.
• Controllo motorio fine:Il tracciamento ad alta-precisione dei movimenti delle dita e della manipolazione degli oggetti offre approfondimenti per studi sul controllo motorio corticale, ricerche sull'interfaccia-Brain Computer Interface (BCI) e strategie di riabilitazione.
• Fusione dei dati multi-modale:I timestamp ad alta precisione del sistema consentono la sincronizzazione a livello di millisecondi con EEG, EMG, neuroimaging e registrazioni neurali in vivo. Questa funzionalità facilita l'analisi-a circuito chiuso, collegando direttamente gli output comportamentali all'attività del circuito neurale sottostante.

ILSistema di analisi comportamentale 3D senza marcatori basato sull'AI-di Prisys Biotech rappresenta un avanzamento metodologico nelle neuroscienze. Liberando i ricercatori da punteggi soggettivi e ad alta intensità di manodopera, fornisce set di dati oggettivi e di elevata dimensione. Attraverso la perfetta integrazione del tracciamento senza marcatori e del deep learning, questo sistema colma il divario tra il complesso comportamento NHP e i meccanismi neurali, accelerando la traduzione delle scoperte scientifiche di base in terapie cliniche efficaci.