Від відео до даних: відстеження 3D AI для поведінки NHP

Поведінкові кінцеві точки мають реальну вагу в розробці ліків від не-приматів людини (NHP), особливо коли терапевтичний ефект не відображається в біохімічних або структурних показниках. Локомоція, поза, хода, спонтанна активність, почухання, реакція обличчя: зміни в будь-якому з них можуть бути функціональним доказом прогресування захворювання або реакції на лікування.

Проблема полягає в тому, що поведінка NHP є постійною та дуже багатовимірною. Традиційне оцінювання ґрунтується на ручному спостереженні, перегляді відео або попередньо визначеній системі оцінювання. Вони діють, але з’їдають час і несуть-варіабельність між спостерігачами, яка є найсильнішою, коли ви намагаєтеся кількісно оцінити незначні чи повільні-зміни.

Комп’ютерне зір і штучний інтелект пропонують інший шлях: перетворити звичайне багато-відео на структуровані три-вимірні дані про поведінку. Замість того, щоб розглядати відео як запис, який хтось має прослухати, безмаркерне відстеження перетворює рух у кількісні кінематичні та етологічні кінцеві точки.

Отже, питання перекладацької роботи NHP полягає не в тому, чи може ШІ «відстежувати тварину». Важливо, чи стануть-відео вимірювання науково значущими кінцевими точками для характеристики захворювання та оцінки фармакології.

Безмаркерний 3D-аналіз поведінки поєднує синхронізоване-отримання відео з кількома переглядами з комп’ютерним зором і оцінкою пози на основі глибокого-навчання-.

Ні світловідбиваючих маркерів, ні датчиків, прикріплених до тварини. Система визначає анатомічні ключові точки безпосередньо з відеокадрів, а кілька видів камери заповнюють сліпі зони одна одної, полегшуючи проблеми оклюзії та перспективи, які виникають при 2D-аналізі з одним-видом. З цього ви можете реконструювати позу та рухи тварини у трьох вимірах. Робочий процес поведінкового аналізу NHP Prisys відстежує понад 21 анатомічну ключову точку, достатньо для кількісної характеристики рухів усього-тіла та-суглобів кінематики.

Трубопровід проходить:Мульти{0}}відео → Реконструкція тривимірної пози → поведінкова сегментація → вилучення параметрів → фармакологічна кінцева точка

Варто чітко усвідомити одну річ: оцінка пози не є кінцевою точкою. Його цінність полягає в тому, що тисячі чи мільйони окремих спостережень рухів перетворюються на особливості поведінки, які ви можете реально інтерпретувати.

Коли у вас є дані 3D-пози, відкривається цілий рівень параметрів.

Спочатку кінематика: положення, швидкість, траєкторія руху, поза, характеристики ходи, координація кінцівок,-зв’язані з суглобами моделі рухів. Потім поведінка: послідовності рухів сегментуються на впізнавані поведінкові стани та аналізуються через певні вікна спостереження. Документація платформи Prisys описує автоматизовану декомпозицію поведінкових послідовностей із часовою точністю до секундної шкали, яка переміщує вас від ізольованих поведінкових показників до безперервних поведінкових профілів.

Замість того, щоб записувати, що тварина «проявила підвищену активність», ви можете точно визначити, коли активність зросла, як довго вона трималася, які моделі рухів спричинили зміни та чи відповідає час дозуванні. Це набагато більш детальне-зображення фенотипу та відповіді на лікування.

Очевидна перевага безмаркерного стеження: ви збираєте дані про поведінку, нічого не прикріплюючи до тварини.

Зйомка руху-на основі маркерів надає вам детальну інформацію про рух, але підключення маркерів або датчиків означає додаткову роботу, а апаратне забезпечення може заважати самому руху, який ви намагаєтесь виміряти. Безмаркерне обходить те, що має найбільше значення, коли спонтанна поведінка сама є кінцевою точкою інтересу. Технічна структура Prisys поєднує відстеження без маркерів із синхронізованим отриманням кількох-видів і аналізом на основі глибокого-навчання-, автоматизацією відстеження ключових-точок і поведінковим аналізом, одночасно обрізаючи оклюзію та межі перспективи.

Без маркерів не означає-без перевірки. Поведінкові кінцеві точки,-отримані штучним інтелектом, усе ще потребують перевірки-специфічної моделі, і під час вебінару прямо це було зазначено: вихідні дані алгоритму слід перевіряти за відповідними-рецензованими посиланнями на людину та читати в контексті тваринної моделі, плану дослідження та дослідницького питання. Це подвоюється, коли поведінкова класифікація служить фармакодинамічною кінцевою точкою, а не дослідницьким спостереженням.

Перехідна винагорода приходить, коли ви пов’язуєте дані про рух із конкретним біологічним чи фармакологічним питанням.

У дослідженні ефективності «рух» не є кінцевою точкою. Кінцевою точкою є те, чи зменшує лікування патологічну поведінку, відновлює рухові функції чи змінює траєкторію прогресування захворювання.

Три сфери застосування з вебінару Prisys–Bayone NHP BehaviorAtlas показують, як це виглядає.

Подряпини є близьким до ідеального випадку для об’єктивної кількісної оцінки.

Для дослідження свербежу потрібні частота подряпин, тривалість, розподіл у часі та характеристики рухів. Ручне підрахунок балів працює, але стає важким, коли спостереження повторюються протягом годин або днів. 3D-відстеження характеризує подряпини як структуровану послідовність рухів, а не підрахунок видимих ​​подій, а траєкторія, поза та просторові співвідношення допомагають відокремити подряпини від догляду чи звичайних рухів кінцівок.

У Prisys цей аналіз включає дослідження свербежу NHP, включаючиМодель cynomolgus macaque, індукована IL-31, який створює вимірювану поведінку подряпин і запальні реакції для оцінки проти-свербіжних і пов’язаних терапевтичних стратегій. Поведінкові вимірювання поряд із клінічними спостереженнями, біомаркерами запалення та патологічними оцінками є додатковими фармакодинамічними кінцевими точками.

Іншою природною відповідністю є моторні фенотипи.

У моделях NHPхвороба Паркінсона, інсульту та інших неврологічних розладів, функціональні зміни проявляються в ході, поставі, спонтанній активності, використанні кінцівок, координації або швидкості руху. Єдина оцінка спостереження важко охопити все це. 3D-відстеження представляє рух як набір даних,-залежний від часу, тому ви можете порівнювати особливості поведінки до та після індукції захворювання або лікування. Симетрія ходи, швидкість руху, зміна пози та координація кінцівок оцінюються разом, а не окремо.

Це має найбільше значення в дослідженнях ефективності, де функціональне відновлення розвивається поступово, а не як однозначне «так/ні».

Фенотипування не обов’язково зупиняється на-руху всього тіла.

Вебінар охоплював 3D-моделювання обличчя та аналіз виразів обличчя як спосіб вловити тонкі реакції, пов’язані з болем або дискомфортом, кількісну оцінку змін геометрії обличчя та рухів замість того, щоб покладатися на суб’єктивну візуальну інтерпретацію. Це ще нова програма. Прочитайте його разом із встановленими клінічними спостереженнями, фізіологічними вимірюваннями та іншими кінцевими точками дослідження та додайте анотацію, модель-специфічну характеристику та перевірку, перш ніж риси обличчя стануть формальною фармакодинамічною кінцевою точкою.

Звичайне оцінювання відбирає зразки поведінки у фіксовані моменти часу, і це реальне обмеження. Зміна поведінки,-пов’язана з лікуванням, що відбувається між вікнами спостереження, залишається непоміченою. Безперервний або повторний автоматизований моніторинг заповнює більш щільний часовий запис.

Це має значення у фармакології, де час поведінкового ефекту часто пов’язаний із впливом препарату:Введення препарату → вплив → фармакодинамічна відповідь → зміна поведінки

Зберіть поведінкові вимірювання разом із даними ФК/ФД, і ви зможете запитати, чи змінилася поведінка в межах очікуваного фармакологічного вікна та чи відповідає розмір відповіді експозиції. Поведінкова кінцева точка стає одним із компонентів ширшого трансляційного набору даних замість ізольованого спостереження.

Поведінковий аналіз заслуговує на збереження, коли він працює разом з іншими методами.

У Prisys фенотипування складається з більш широких досліджень NHP із моделями захворювань, оцінкою ФК/ФД, візуалізацією in vivo, патологією та аналізом біомаркерів. Він не замінює встановлені кінцеві точки. Він додає функціональний рівень, який пов’язує молекулярні та фізіологічні зміни з фенотипом, який можна спостерігати.

Робочий процес:Поведінка → ФК/ФД → візуалізація → патологія → біомаркери

Кожна частина відповідає на окреме запитання. Поведінка дає функцію, ФК/ФД дає вплив і фармакологічну реакцію, візуалізація дає повздовжню анатомічну або функціональну інформацію, патологія дає ефекти на -рівні тканини, біомаркери дають основоположний механізм. Комбінація має найбільше значення, коли лікування викликає тонкі функціональні зміни, які повністю не відображає жодна окрема молекулярна чи структурна кінцева точка.

Тут більший зсув: відео перестає бути записом спостережень і стає джерелом кількісних даних.

Години відеозйомки містять години інформації про поведінку, але витягування її вручну відбувається повільно та непослідовно. Безмаркерне 3D-відстеження перетворює ті самі кадри в структуровані набори даних, що містять пози, рухи, поведінкові послідовності та часові шаблони. Це основа цифрового поведінкового фенотипу в дослідженнях NHP.

Одне застереження. Цифрове фенотипування не є вправою автоматизації. Наука діє лише в тому випадку, якщо витягнуті параметри є біологічно релевантними, відтворюваними та підтвердженими для відповідного питання. На практиці це означає вибір поведінкових кінцевих точок перед початком аналізу, визначення еталонної поведінки, встановлення процедур перевірки та інтерпретацію отриманих -вимірів ШІ разом із звичайними фармакологічними кінцевими точками та захворюваннями.

Оскільки доклінічні дослідження все сильніше спираються на кількісні, поздовжні кінцеві точки, аналіз поведінки буде ближче до фармакології, візуалізації та стратегій біомаркерів. Тривимірне відстеження без маркерів, автоматична класифікація поведінки та мультимодальні трансляційні набори даних дозволяють читати відповідь на лікування на кількох рівнях, від впливу препарату та біологічної активності до функціонального фенотипу.

Для ЦНС, болю, свербежу та інших ознак, де поведінка є основною частиною фенотипу захворювання, це дає функціональні результати більш об’єктивного вимірювання.

Реальна можливість полягає не в зборі додаткових даних про поведінку. Він генерує краще-визначені поведінкові кінцеві точки, пов’язані з фармакологічними механізмами та питаннями трансляції.

Ця стаття базується на вебінарі Prisys і Bayone «NHP BehaviorAtlas: High-Fidelity 3D NHP Behavioral Tracking for Drug Development», який охоплював багато-відстеження 3D, безмаркерну оцінку пози, кінематику поведінки, автоматичну класифікацію поведінки та аналіз виразу обличчя в дослідженнях NHP.

Для повнішого обговорення варто прочитати обидві сторінки:

• Оригінальний вебінар:Вебінар NHP BehaviorAtlas|Тривимірне відстеження поведінки NHP для розробки ліків
• Резюме вебінару:Резюме вебінару: просування трансляційних досліджень NHP через цифрове поведінкове фенотипування

Резюме детальніше розповідає про біль, свербіж, моделі неврологічних захворювань, аналіз виразу обличчя та інтеграцію поведінкових кінцевих точок із ФК/ФД, візуалізацією, патологією та біомаркерами.

Для дослідників, які планують дослідження ефективності NHP або трансляційні дослідження: питання не в тому, чи може ШІ генерувати більше поведінкових даних. Це залежить від того, чи ці дані перетворюються на перевірені, біологічно значущі кінцеві точки, які точніше сприймають відповідь на лікування.

Зверніться до Prisys Biotech