In preklinisch onderzoek levert de observatie van het gedrag van niet-menselijke primaten (NHP) belangrijke gegevens op voor de neurowetenschappen en de ontwikkeling van geneesmiddelen. Traditionele methoden voor het volgen van gedrag vereisen fysieke markeringen die aan dieren zijn bevestigd. Deze markers kunnen het natuurlijke gedrag beïnvloeden, stress veroorzaken en bewegingspatronen veranderen.
DeOp AI-gebaseerd NHP-gedragsanalysesysteem (NBAS), ook wel BehaviorAtlas genoemd, is ontwikkeld doorPrisys Biotechnologie. Het systeem maakt gebruik van tracking zonder markeringen, multi{1}}camera's en deep learning-algoritmen om het gedrag van primaten vast te leggen en te analyseren.
Markerloze technologie voor NHP-observatie
NBAS gebruikt technologie zonder markeringen om de 3D-houding van niet-menselijke primaten vast te leggen. Het systeem vereist geen fysieke markeringen op de dieren. Dit vermindert het ongemak en houdt het experimentele proces minder invasief.
Onderzoekers kunnen natuurlijke bewegingen zonder interferentie waarnemen. Dit helpt bij het handhaven van normaal gedrag en verbetert de betrouwbaarheid van gedragsgegevens. De aanpak ondersteunt ook ethische normen in dieronderzoek.
Multi-Bekijk synchronisatie voor bewegingsregistratie
NBAS registreert gedrag met een multi-camerasysteem. Het systeem maakt gebruik van vier of meer hoge-snelheidscamera's die zijn ontworpen voor 3D-opnamen. De camera's worden onder verschillende hoeken geplaatst en nemen tegelijkertijd op.
Het systeem synchroniseert de ruimtelijke coördinaten en opnametijd van alle camera's. Deze opstelling vermindert visuele occlusie en perspectieffouten en maakt een nauwkeurige reconstructie van beweging in een drie- dimensionale ruimte mogelijk. Het systeem kan bewegingen tot op de millimeter- nauwkeurig volgen.
Deep Learning en 3D-skeletreconstructie
NBAS verwerkt videogegevens met deep learning-algoritmen. Het systeem detecteert de contouren van dieren, de lichaamshouding en de ledematengewrichten uit de video-opnamen. De algoritmen werken onder verschillende lichtomstandigheden en zorgen voor stabiele detectieprestaties.
De software reconstrueert een 3D-skeletmodel van het dier. Het volgt meer dan 21 belangrijke lichaamspunten en registreert hun positie tijdens beweging.
Het systeem analyseert vervolgens automatisch gedragssequenties. Het verdeelt continue beweging in gedragssegmenten en schat gedragstoestanden met een temporele resolutie op het tweede-niveau. Deze geautomatiseerde analyse vermindert het handmatige werk en verkleint het risico op menselijke fouten bij de gegevensextractie.
Toepassingen in neurowetenschappen en geneesmiddelenontwikkeling
NBAS biedt objectieve gedragsmetingen voor neurowetenschappelijk onderzoek. Het systeem wordt gebruikt om gedragspatronen in verschillende neurologische ziektemodellen te analyseren, waaronder:
- Modellen voor de ziekte van Parkinson
- Pijn modellen
- Midden-cerebrale arterie-occlusie (MCAO) beroerte-modellen
- Epilepsie modellen
Het systeem ondersteunt ook onderzoek naar de ontwikkeling van geneesmiddelen. Onderzoekers kunnen gewrichtsbewegingen en lichaamsbewegingspatronen meten tijdens behandelingsstudies. Deze metingen helpen bij het evalueren van de gedragseffecten van farmacologische interventies.
De verzamelde gegevens leveren kwantitatief bewijs ter ondersteuning van de preklinische evaluatie en het latere ontwerp van klinische onderzoeken. Via dit systeemPrisys Biotechnologiebiedt geautomatiseerde hulpmiddelen voor de analyse van diergedrag in translationeel onderzoek.
