התנהגות היא אחת מהקריאות הפונקציונליות האינפורמטיביות ביותר במחקר תרגומי. בין אם מעריכים הפרעות נוירולוגיות, כאב כרוני, גירוד, מחלות אוטואימוניות או טיפולים גנטיים, שינויים התנהגותיים מספקים לעתים קרובות את העדות המוקדמת ביותר ליעילות טיפולית. עם זאת, יצירת נתונים התנהגותיים מהימנים במחקרים שאינם-פרימטים אנושיים (NHP) הייתה תלויה באופן מסורתי בסקירת וידאו אינטנסיבית-תוך תצפית אנושית סובייקטיבית, מה שיצר אתגרים בעקביות, מדרגיות ושחזור רגולטורי.
ב-Prisys Biotech, אנו משנים את התהליך הזה באמצעות פלטפורמת פנוטייפ התנהגותי-מופעלת בינה מלאכותית, המשלבת ראייה ממוחשבת תלת-ממדית מרובה-מצלמות, לכידת תנועה ללא סמנים, סיווג התנהגותי ופיתוח סמנים ביולוגיים דיגיטליים. במקום פשוט לתעד התנהגות של בעלי חיים, הפלטפורמה ממירה תנועות מורכבות למערכי נתונים כמותיים, אובייקטיביים וניתנים למעקב שניתן לשלב אותם בפיתוח תרופות פרה-קליניות מודרניות.
מדוע הערכת התנהגות קונבנציונלית אינה מספיקה עוד
נקודות קצה התנהגותיות נשארות חיוניות בתחומים טיפוליים רבים מכיוון שהן משקפות ישירות תוצאות תפקודיות שלא תמיד ניתן לתפוס על ידי סמנים ביולוגיים מולקולריים או הדמיה בלבד. במחקרים הכוללים מחלת פרקינסון, מחלת אלצהיימר, שבץ מוחי, כאב כרוני, אטופיק דרמטיטיס או הפרעות נוירופסיכיאטריות, שיפורים התנהגותיים עדינים מייצגים לעתים קרובות עדות משמעותית לפעילות תרופתית.
למרות חשיבותן, הערכות התנהגותיות קונבנציונליות מציגות מספר מגבלות. מחקרי NHP לטווח ארוך- מייצרים לעתים קרובות מאות שעות של הקלטות וידאו הדורשות סקירה ידנית על ידי צופים מנוסים. מעריכים שונים עשויים ליישם קריטריונים שונים של ניקוד במקצת, בעוד עייפות ופרשנות סובייקטיבית מכניסים בהכרח שונות. חשוב מכך, ניקוד ידני מספק רק תצפיות מסוכמות ולא מידע התנהגותי רציף ברמת מסגרת-, מה שמקשה על ללכוד השפעות טיפול עדינות או להקים מערכי נתונים הניתנים למעקב מלא עבור הגשות רגולטוריות.
מכיוון שפיתוח תרופות פרה-קליני מסתמך יותר ויותר על ראיות אובייקטיביות וניתנות לשחזור, ניתוח התנהגותי בסיוע בינה מלאכותית -הופיע כפתרון רב עוצמה להתגבר על האתגרים הללו.
בניית פלטפורמת פנוטייפ דיגיטלית עבור פרימטים לא-אנושיים
בפריסיס, שלנופלטפורמת ניתוח התנהגות של NHPמשתרע מעבר לתוכנות ניתוח וידאו קונבנציונליות. הוא מייצג מערכת אקולוגית דיגיטלית של פנוטייפ שתוכננה במיוחד עבור מחקר תרגום.
הפלטפורמה משלבת הדמיה מרובת-מצלמות מסונכרנות, הערכת תנוחות ללא סמנים תלת-ממדית, זיהוי התנהגותי מונע בינה מלאכותית-, בניית מסד נתונים התנהגותי וניתוח תרגום לזרימת עבודה מאוחדת. גישה זו מאפשרת לחוקרים לנטר באופן רציף התנהגויות ספונטניות תוך יצירת נקודות קצה כמותיות סטנדרטיות על פני בעלי חיים בודדים ומחקרים שלמים.
לאורך זמן, הפלטפורמה תומכת גם בפיתוח-מאגרי מידע התנהגותיים ספציפיים למחלות, מה שמאפשר לחוקרים להשוות קווי בסיס התנהגותיים נורמליים עם התקדמות המחלה ותגובות טיפוליות. במקום לנתח ניסויים מבודדים, המערכת צוברת ללא הרף נכסים התנהגותיים דיגיטליים המשפרים פיתוח מודלים עתידיים ומחקר תרגום.
לכידת תנועה תלת מימדית ללא סמנים מאפשרת תצפית התנהגותית טבעית
מערכות מסורתיות של לכידת תנועה דורשות בדרך כלל סמנים רפלקטיביים המוצמדים לנושא, גישה שאינה מעשית עבור-מחקרים ארוכי טווח בפרימטים שאינם-אנושיים ועלולה להפריע לתנועה הטבעית.
במקום זאת, Prisys משתמש בראיית מחשב מרובת-תצוגות מסונכרנות כדי לשחזר תנועות שלד תלת-ממדיות ללא סמנים פיזיים. ה-AI מזהה באופן אוטומטי נקודות ציון אנטומיות, כולל הראש, הגפיים, תא המטען והמפרקים, ומאפשר שחזור מדויק של תנוחת הגוף והתנועה בסביבות דיור סטנדרטיות.
מכיוון שמצלמות מסונכרנות מרובות צופים בבעל החיים בו-זמנית, המערכת מפחיתה באופן משמעותי את בעיות החסימה שבהן נתקלים בדרך כלל בהקלטות וידאו דו-ממדיות קונבנציונליות.- לפיכך ניתן לפקח על בעלי חיים ברציפות ללא איפוק, הרדמה או הפרעות התנהגותיות.
ממעקב אחר תנועה ועד סמנים ביולוגיים התנהגותיים דיגיטליים
לכידת תנועה מייצגת רק את הצעד הראשון. הערך האמיתי של AI טמון בהפיכת נתוני תנועה לנקודות קצה התנהגותיות בעלות משמעות ביולוגית.
פלטפורמת ניתוח ההתנהגות שלנו מסווגת אוטומטית מגוון רחב של התנהגויות, כולל תנועה, טיפוס, טיפוח, גירוד, מנוחה, מעברי יציבה, תנועות ידיים ומאפייני הליכה. במקום פשוט לספור אירועים התנהגותיים, המערכת מודדת תדירות התנהגותית, משך, מסלולים מרחביים, קינמטיקה של מפרקים, מהירות תנועה, תאוצה ותיאום גפיים.
פרמטרים כמותיים אלה מספקים סמנים ביולוגיים דיגיטליים רגישים ביותר המסוגלים לזהות תגובות פרמקודינמיות עדינות שעשויות להקדים שיפורים קליניים שניתנים לצפייה. מדידות אובייקטיביות כאלה בעלות ערך במיוחד במחלות נוירולוגיות שבהן שינויים תפקודיים קטנים מייצגים לעתים קרובות יתרונות טיפוליים מוקדמים.
בינה מלאכותית משפרת אובייקטיביות ומדרגיות
אחד היתרונות הגדולים ביותר של ניתוח התנהגותי מבוסס בינה מלאכותית- הוא היכולת להחליף תצפית סובייקטיבית בהערכה חישובית סטנדרטית.
במקום להסתמך על סקירת וידאו ידנית, הפלטפורמה מעבדת הקלטות רציפות באופן אוטומטי ומחילה קריטריונים אנליטיים זהים על כל חיה במחקר. זה מבטל את השונות הבין-תוך צופה תוך הפעלת מעקב התנהגותי מסגרת-לאחר-פריים לאורך כל תקופת הניסוי.
כל אירוע התנהגותי נשאר מקושר לתיעוד הווידאו המקורי, ויוצר זרימת עבודה אנליטית ניתנת למעקב מלא התומכת בהבטחת איכות, אימות נתונים ותיעוד רגולטורי. ככל שמפתחי תרופות מחפשים יותר ויותר נקודות קצה דיגיטליות הניתנות לשחזור, רמת שקיפות זו מייצגת יתרון משמעותי על ניקוד התנהגותי קונבנציונלי.
הרחבת ניתוח התנהגות מעבר לכל{0}}תנועת הגוף
פנוטייפ התנהגותי משתרע מעבר לתנועה בלבד. הבעות פנים מספקות לעתים קרובות אינדיקטורים חשובים לכאב, אי נוחות ומצב נוירולוגי.
כדי לענות על הצורך הזה, Prisys מפתחת גם מסגרת מתקדמת לניתוח הבעות פנים תלת-ממדיות המבוססת עלקנה מידה לא-אנושי פרימט תלת מימד (3DGS). על ידי שילוב של הדמיית פנים מרובה-תצוגה עם מיצוי תכונות מבוסס AI-, טכנולוגיה זו מאפשרת כימות אובייקטיבי של תנועות עדינות של שרירי הפנים שקשה להעריך באופן עקבי באמצעות ניקוד חזותי קונבנציונלי.
לסמני הכאב הדיגיטליים המתקבלים יש יישומים נרחבים בפיתוח תרופות משככי כאבים, הערכת כאב לאחר ניתוח, מודלים של מחלות דלקתיות וניטור רווחת בעלי חיים.
יישומים על פני מספר תחומים טיפוליים
מכיוון שנקודות קצה התנהגותיות נמצאות בשימוש נרחב בכל פיתוח תרופות, פנוטייפ התנהגותי-מופעל על ידי בינה מלאכותית תומך בתוכניות מחקר רבות מעבר למדעי המוח.
במחקרי מערכת העצבים המרכזית, ניתוח התנהגותי דיגיטלי מספק הערכה אובייקטיבית של התאוששות מוטורית, הפרעות בהליכה, יציבה, קוגניציה ושיפור תפקודי. מחקר כאב מרוויח מהערכה כמותית של תנועה ספונטנית, התנהגות הימנעות ומדדי כאב בפנים. תוכניות דרמטולוגיה ואימונולוגיה יכולות לנטר את התנהגות הגירוד כנקודת קצה פרמקודינמית רגישה עבורגירוד כרוניואטופיק דרמטיטיס. טיפולים גנטיים, טיפולי תאים ותרופות ביולוגיות נהנים באופן דומה מניטור מתמשך-לטווח ארוך של התאוששות תפקודית המשלים סמנים ביולוגיים מולקולריים והדמיה.
העתיד של מדעי ההתנהגות התרגום
פיתוח תרופות פרה-קליניות נע במהירות לעבר פנוטייפ דיגיטלי משולב, שבו נתוני התנהגות מנותחים לצד הדמיה עצבית, אלקטרופיזיולוגיה, פרמקוקינטיקה, פרמקודינמיקה וסמנים ביולוגיים מולקולריים.
ב-Prisys Biotech, אנו מאמינים שניתוח התנהגותי-מופעל על ידי בינה מלאכותית יהפוך למרכיב חיוני במחקר תרגום ולא לכלי אנליטי אופציונלי. על ידי שילוב של ראייה ממוחשבת מתקדמת עם מודלים מבוססים של מחלות פרימטים שאינן-אנושיות, יכולות הדמיה קלינית, טכנולוגיות EEG אלחוטיות ומומחיות במדעי המוח התרגום, אנו שואפים לספק למפתחי תרופות נקודות קצה פונקציונליות אובייקטיביות, ניתנות לשחזור ורלוונטיות מבחינה קלינית, המשפרים את האמון בקבלת החלטות פרה-קלינית-.
מַסְקָנָה
הערכה התנהגותית אמינה נותרה בסיסית להבנת היעילות הטיפולית במחקרי פרימטים שאינם-אנושיים. עם זאת, פיתוח תרופות מודרניות דורש יותר מאשר תצפיות סובייקטיביות-הוא דורש ראיות כמותיות, ניתנות לשחזור ורגולטוריות-מוכנות.
באמצעות -לכידת תנועה ללא סמנים תלת-ממדיים, פנוטייפ דיגיטלי, סיווג התנהגותי אוטומטי ופיתוח סמנים ביולוגיים כמותיים, Prisys Biotech עוזרת להפוך מחקר התנהגותי מתצפית ידנית למדע דיגיטלי סטנדרטי. ככל שהאימוץ של AI ממשיך להאיץ במחקר הפרה-קליני, ניתוח התנהגותי דיגיטלי ימלא תפקיד חשוב יותר ויותר בשיפור יכולת הניבוי התרגמית ותמיכה בפיתוח של טיפולים בטוחים ויעילים יותר.
