Sistema d'anàlisi del comportament NHP 3D impulsat per AI-Markerless|Prisys Biotech

Els primats no-humans (NHP) són models indispensables per estudiar les funcions cerebrals superiors i els trastorns neurològics a causa de les seves similituds neuroanatòmiques i cognitives amb els humans. Tanmateix, capturar i quantificar el seu comportament natural de manera no-invasiva continua sent un repte important.

Elsistema d'anàlisi del comportament de la-generació de NHPde Prisys Biotech integra tecnologies de visió per ordinador, aprenentatge profund i reconstrucció 3D. Aquesta convergència permet l'anàlisi automatitzada, granular i multi-dimensional del comportament animal, marcant una transició de la descripció qualitativa a l'anàlisi quantitativa precisa en la investigació preclínica.

El nostre sistema es basa en tres pilars tecnològics dissenyats per maximitzar la integritat de les dades i el benestar animal.

1. Disseny sense marcadors: prioritzar el comportament i el benestar naturals

• Principi tecnològic:El sistema elimina la necessitat de marcadors reflectants o sensors portàtils. utilitzant fluxos de vídeo d'alta-resolució, algorismes avançats d'aprenentatge profund detecten i fan un seguiment dels punts clau anatòmics directament des del metratge en brut en-temps real.
• Valor científic:En eliminar els marcadors físics, eliminem el possible malestar, la inhibició del comportament o el risc de despreniment de marcadors. Això garanteix que els animals es mantinguin en un estat natural, millorant significativament la validesa ecològica de les dades i adherint-se als estàndards més alts d'ètica i benestar animal.

2. Seguiment 3D sincronitzat de múltiples-vista: més enllà del pla 2D

• Principi tecnològic:Implementem diverses càmeres sincronitzades i de -fotograma-alta per capturar el comportament des de diferents angles. Els algorismes de geometria i reconstrucció de múltiples-vistas fusionen aquestes entrades en 2D per generar estructures esquelètiques en 3D-en temps real i trajectòries espacials.
• Valor científic:Els investigadors tenen accés a una reconstrucció espacial completa del comportament. Més enllà dels simples mapes de calor 2D, el sistema quantifica paràmetres cinemàtics complexos com ara angles articulars (per exemple, flexió del genoll), trajectòries de les extremitats i dinàmica postural. Aquesta profunditat de dades és fonamental per analitzar les anomalies de la marxa, la coordinació motora i la motricitat fina amb una precisió inassolible pels mètodes tradicionals.

3. Reconeixement basat en l'aprenentatge profund-: de la cinemàtica a la semàntica

• Principi tecnològic:Entrenats en amplis conjunts de dades de vídeo de comportament anotat, les nostres xarxes neuronals profundes van més enllà del seguiment de l'esquelet per classificar automàticament esdeveniments de comportament discrets (per exemple, caminar, escalar, agafar, arreglar). El sistema registra la seqüència temporal, la freqüència i la durada d'aquests esdeveniments.
• Valor científic:Això transforma les dades cinemàtiques en brut en coneixements de comportament biològicament significatius. Permet la generació automàtica d'"etogrames" i l'anàlisi de patrons de comportament temporals. Els algorismes d'IA en evolució del sistema garanteixen una millora contínua en la precisió del reconeixement, permetent la detecció de canvis fenotípics subtils derivats de la progressió de la malaltia o la intervenció farmacològica.

Aquest sistema es desplega actualment per avaluar l'eficàcia en diversos contextos neurocientífics i de models de malaltia:

• Trastorns del moviment (Malaltia de Parkinson, SCI):La quantificació precisa dels paràmetres de la marxa (longitud del pas, cadència, simetria), amplitud del tremolor, bradicinèsia i estabilitat postural proporciona punts finals biològics objectius per avaluar agents neuroprotectors o teràpies cel·lulars.
• Investigació del dolor i analgèsia:Identificació objectiva de comportaments relacionats amb el dolor-espontani-com ara l'encrespament, la protecció, l'evitació del pes-i el rascat-específic del lloc-combinat amb l'anàlisi del moviment en 3D per avaluar l'impacte del dolor en l'activitat general i la mobilitat.

Models neuropsiquiàtrics:

• Ansietat/Por:Anàlisi de l'exploració en proves de-camp obert, durada de congelació i comportaments d'avaluació-de riscos.
• Motivació/Anhedonia:Quantificació de les conductes d'aproximació cap a les recompenses (menjar, interacció social), la despesa d'esforç i la velocitat de reacció.
• Malalties autoimmunes (per exemple,Artritis reumatoide):Més enllà de la inflamació de les articulacions, el sistema estableix un "Etograma del comportament de la malaltia", que analitza les funcions motores compensatòries i els canvis de comportament causats pel dolor, oferint una nova dimensió per avaluar les millores de la--qualitat de vida.

L'arquitectura flexible de la plataforma admet aplicacions que s'estenen molt més enllà dels models estàndard actuals:

• Neurociència social:Seguiment dels patrons de distància, orientació i interacció entre subjectes en configuracions multi-animals per estudiar els mecanismes neuronals de la jerarquia social, l'agressió i el comportament pro-social.
• Son i ritmes circadians:l'anàlisi detallada-de l'arquitectura del son i la vigília, fonamental per estudiar les interrupcions circadianes i els problemes del son en malalties neurodegeneratives.
• Control del motor fi:El seguiment d'alta-precisió dels moviments dels dits i la manipulació d'objectes ofereix informació per a estudis de control del motor cortical, investigacions sobre la interfície d'ordinador (BCI) del cervell- i estratègies de rehabilitació.
• Fusió de dades multi-modal:Les marques de temps d'alta-precisió del sistema permeten una sincronització de nivell-mil·lisegon amb EEG, EMG, neuroimatge i enregistraments neuronals in vivo. Aquesta capacitat facilita l'anàlisi de bucle tancat-, vinculant directament les sortides de comportament amb l'activitat del circuit neuronal subjacent.

ElSistema d'anàlisi del comportament en 3D sense marcadors basat en IA-de Prisys Biotech representa un avenç metodològic en neurociència. En alliberar els investigadors de la-puntuació subjectiva i intensiva en mà d'obra, ofereix conjunts de dades objectius i d'alta-dimensionalitat. Mitjançant la integració perfecta del seguiment sense marcadors i l'aprenentatge profund, aquest sistema uneix la bretxa entre el comportament complex de NHP i els mecanismes neuronals, accelerant la traducció dels descobriments científics bàsics en teràpies clíniques efectives.