Klinik Öncesi İlaç Geliştirme İçin Yapay Zeka- Destekli NHP Davranış Analizi|Prisys Biyoteknoloji

Davranış, çeviri araştırmasındaki en bilgilendirici işlevsel okumalardan biridir. Nörolojik bozuklukları, kronik ağrıyı, kaşıntıyı, otoimmün hastalıkları veya gen tedavilerini değerlendirirken davranış değişiklikleri sıklıkla terapötik etkinliğin en erken kanıtını sağlar. Ancak, -insan dışı primat (NHP) çalışmalarında güvenilir davranışsal veriler üretmek, geleneksel olarak yoğun emek-video incelemesine ve öznel insan gözlemine bağlıydı; bu da tutarlılık, ölçeklenebilirlik ve düzenleyici tekrarlanabilirlik konularında zorluklar yaratıyordu.

Prisys Biotech'te bu süreci, çoklu-kameralı 3D bilgisayar görüşü, işaretsiz hareket yakalama, davranışsal sınıflandırma ve dijital biyobelirteç geliştirmeyi birleştiren yapay zeka- destekli davranışsal fenotipleme platformu aracılığıyla dönüştürüyoruz. Platform, yalnızca hayvan davranışlarını kaydetmek yerine, karmaşık hareketleri modern klinik öncesi ilaç geliştirme sürecine entegre edilebilecek niceliksel, objektif ve izlenebilir veri kümelerine dönüştürüyor.

Davranışsal son noktalar, birçok terapötik alanda temel olmaya devam etmektedir çünkü bunlar, yalnızca moleküler biyobelirteçler veya görüntülemeyle her zaman yakalanamayan işlevsel sonuçları doğrudan yansıtır. Parkinson hastalığı, Alzheimer hastalığı, felç, kronik ağrı, atopik dermatit veya nöropsikiyatrik bozuklukları içeren çalışmalarda, hafif davranışsal gelişmeler sıklıkla farmakolojik aktivitenin anlamlı kanıtlarını temsil etmektedir.

Önemlerine rağmen, geleneksel davranışsal değerlendirmeler çeşitli sınırlamalar sunmaktadır. Uzun-vadeli NHP çalışmaları genellikle deneyimli gözlemciler tarafından manuel inceleme gerektiren yüzlerce saatlik video kayıtları oluşturur. Farklı değerlendiriciler biraz farklı puanlama kriterleri uygulayabilirken yorgunluk ve subjektif yorumlama kaçınılmaz olarak değişkenliği beraberinde getirir. Daha da önemlisi, manuel puanlama, sürekli, çerçeve düzeyindeki davranışsal bilgiler yerine yalnızca özetlenmiş gözlemler sağlar; bu da incelikli tedavi etkilerinin yakalanmasını veya mevzuata ilişkin gönderimler için tamamen izlenebilir veri kümeleri oluşturulmasını zorlaştırır.

Klinik öncesi ilaç geliştirme giderek daha fazla nesnel ve tekrarlanabilir kanıtlara dayandıkça, yapay zeka- destekli davranış analizi, bu zorlukların üstesinden gelmek için güçlü bir çözüm olarak ortaya çıktı.

Prisys'te bizimNHP davranışsal analiz platformugeleneksel video analiz yazılımının ötesine uzanır. Özellikle çeviri araştırmaları için tasarlanmış kapsamlı bir dijital fenotipleme ekosistemini temsil eder.

Platform, senkronize çoklu-kamera görüntülemeyi, üç-boyutlu işaretsiz poz tahminini, yapay zeka-güdümlü davranış tanımayı, davranışsal veritabanı oluşturmayı ve çeviri analitiğini birleşik bir iş akışında birleştirir. Bu yaklaşım, araştırmacıların spontane davranışları sürekli olarak izlemesine ve aynı zamanda tek tek hayvanlar ve tüm çalışmalar genelinde otomatik olarak standartlaştırılmış niceliksel uç noktalar oluşturmasına olanak tanır.

Platform zamanla hastalığa özgü davranış veritabanlarının geliştirilmesini de destekleyerek araştırmacıların normal davranış temellerini hastalığın ilerlemesi ve terapötik tepkilerle karşılaştırmasına olanak tanır. Sistem, yalıtılmış deneyleri analiz etmek yerine, gelecekteki model geliştirmeyi ve çeviri araştırmalarını geliştiren dijital davranışsal varlıkları sürekli olarak biriktirir.

Geleneksel hareket yakalama sistemleri genellikle özneye yansıtıcı işaretleyiciler eklenmesini gerektirir; bu, insan olmayan primatlarda-uzun vadeli çalışmalar için pratik olmayan-bir yaklaşımdır ve doğal harekete müdahale edebilir.

Prisys bunun yerine, fiziksel işaretler olmadan üç-boyutlu iskelet hareketlerini yeniden oluşturmak için senkronize çoklu-görüntü bilgisayar görüşünü kullanıyor. Yapay zeka, baş, uzuvlar, gövde ve eklemler dahil olmak üzere anatomik yerleri otomatik olarak tanımlayarak standart konut ortamlarında vücut duruşunun ve hareket kabiliyetinin hassas bir şekilde yeniden yapılandırılmasına olanak tanır.

Birden fazla senkronize kameranın hayvanı aynı anda gözlemlemesi nedeniyle sistem, geleneksel iki{0} boyutlu video kayıtlarında yaygın olarak karşılaşılan tıkanma sorunlarını önemli ölçüde azaltır. Bu nedenle hayvanlar kısıtlama, anestezi veya davranışsal müdahale olmadan sürekli olarak izlenebilir.

Hareketi yakalamak yalnızca ilk adımı temsil eder. Yapay zekanın gerçek değeri, hareket verilerini biyolojik olarak anlamlı davranışsal uç noktalara dönüştürmede yatmaktadır.

Davranışsal analiz platformumuz, hareket, tırmanma, tımarlama, kaşıma, dinlenme, duruş geçişleri, el hareketleri ve yürüyüş özellikleri dahil olmak üzere geniş bir davranış yelpazesini otomatik olarak sınıflandırır. Sistem, davranışsal olayları basitçe saymak yerine davranış sıklığını, süresini, uzaysal yörüngeleri, eklem kinematiğini, hareket hızını, ivmeyi ve uzuv koordinasyonunu ölçer.

Bu kantitatif parametreler, gözlemlenebilir klinik gelişmelerden önce gelebilecek ince farmakodinamik yanıtları tespit edebilen son derece hassas dijital biyobelirteçler sağlar. Bu tür objektif ölçümler, küçük fonksiyonel değişikliklerin sıklıkla erken terapötik faydaları temsil ettiği nörolojik hastalıklarda özellikle değerlidir.

Yapay zeka-tabanlı davranış analizinin en büyük avantajlarından biri, öznel gözlemin yerine standartlaştırılmış hesaplamalı değerlendirmeyi koyabilmesidir.

Platform, manuel video incelemesine güvenmek yerine sürekli kayıtları otomatik olarak işler ve bir çalışmadaki her hayvana aynı analitik kriterleri uygular. Bu, tüm deney dönemi boyunca kare kare davranış takibini mümkün kılarken-gözlemciler arası değişkenliği ortadan kaldırır.

Her davranış olayı orijinal video kaydına bağlı kalarak kalite güvencesini, veri doğrulamayı ve düzenleyici belgeleri destekleyen tamamen izlenebilir bir analitik iş akışı oluşturur. İlaç geliştiricileri giderek daha fazla tekrarlanabilir dijital uç noktalar aradıkça, bu seviyedeki şeffaflık, geleneksel davranışsal puanlamaya göre önemli bir avantajı temsil ediyor.

Davranışsal fenotipleme yalnızca hareketin ötesine uzanır. Yüz ifadeleri sıklıkla ağrı, rahatsızlık ve nörolojik durumun önemli göstergelerini sağlar.

Bu ihtiyacı karşılamak için Prisys ayrıca,-İnsan Olmayan Primat 3D Yüz Yüzünü Buruşturma Ölçeği (3DGS). Çoklu görüntülü yüz görüntülemeyi yapay zeka-tabanlı özellik çıkarmayla entegre eden bu teknoloji, geleneksel görsel puanlama kullanılarak tutarlı bir şekilde değerlendirilmesi zor olan ince yüz kas hareketlerinin objektif olarak ölçülmesini sağlar.

Ortaya çıkan dijital ağrı biyobelirteçleri, analjezik ilaç geliştirmede, postoperatif ağrı değerlendirmesinde, inflamatuar hastalık modellerinde ve hayvan refahının izlenmesinde geniş uygulamalara sahiptir.

Davranışsal uç noktalar ilaç geliştirme sürecinde yaygın olarak kullanıldığından, yapay zeka destekli-davranışsal fenotipleme sinir biliminin ötesinde çok sayıda araştırma programını destekler.

Merkezi sinir sistemi çalışmalarında dijital davranış analizi, motor iyileşme, yürüyüş anormallikleri, duruş, biliş ve fonksiyonel iyileşmenin objektif değerlendirmesini sağlar. Ağrı araştırması, spontan hareket, kaçınma davranışı ve yüz ağrısı göstergelerinin niceliksel değerlendirmesinden yararlanır. Dermatoloji ve immünoloji programları, kaşıma davranışını hassas bir farmakodinamik son nokta olarak izleyebilir.kronik kaşıntıVeatopik dermatit. Gen terapileri, hücre terapileri ve biyolojikler benzer şekilde, moleküler ve görüntüleme biyobelirteçlerini tamamlayan işlevsel iyileşmenin-uzun vadeli sürekli izlenmesinden yararlanır.

Klinik öncesi ilaç geliştirme çalışmaları hızla, davranışsal verilerin nörogörüntüleme, elektrofizyoloji, farmakokinetik, farmakodinamik ve moleküler biyobelirteçlerle birlikte analiz edildiği entegre dijital fenotiplemeye doğru ilerlemektedir.

Prisys Biotech olarak, yapay zeka destekli davranış analizinin-isteğe bağlı bir analitik araçtan ziyade çeviri araştırmasının temel bir bileşeni haline geleceğine inanıyoruz. Gelişmiş bilgisayar görüşünü, yerleşik-insan primat hastalık modellerimiz, klinik görüntüleme yeteneklerimiz, kablosuz EEG teknolojilerimiz ve translasyonel sinirbilim uzmanlığımızla birleştirerek, ilaç geliştiricilerine klinik öncesi karar alma konusunda güveni artıran nesnel, tekrarlanabilir ve klinik açıdan anlamlı işlevsel uç noktalar sağlamayı amaçlıyoruz-.

Güvenilir davranışsal değerlendirme, insan dışı primat araştırmalarında terapötik etkinliğin anlaşılmasında temel olmaya devam ediyor{0}. Ancak modern ilaç geliştirme, öznel gözlemlerden daha fazlasını gerektirir; niceliksel, tekrarlanabilir ve düzenleyici-hazır kanıtlar gerektirir.

Prisys Biotech, AI- destekli 3D işaretsiz hareket yakalama, dijital fenotipleme, otomatik davranış sınıflandırması ve kantitatif biyobelirteç geliştirme yoluyla davranışsal araştırmaları manuel gözlemden standartlaştırılmış bir dijital bilime dönüştürmeye yardımcı oluyor. Yapay zekanın klinik öncesi araştırmalarda benimsenmesi hızlandıkça, dijital davranış analizi, çeviri öngörülebilirliğini artırmada ve daha güvenli ve daha etkili tedavilerin geliştirilmesini desteklemede giderek daha önemli bir rol oynayacaktır.

Prisys Biotech ile iletişime geçin