Sistema de análisis de comportamiento 3D NHP sin marcadores impulsado por IA-|Prisys Biotecnología

Los primates no humanos (NHP) son modelos indispensables para estudiar funciones cerebrales superiores y trastornos neurológicos debido a sus similitudes neuroanatómicas y cognitivas con los humanos. Sin embargo, capturar y cuantificar su comportamiento natural de forma no-invasiva sigue siendo un desafío importante.

ElSistema de análisis de comportamiento NHP de próxima-generaciónde Prisys Biotech integra tecnologías de visión por computadora, aprendizaje profundo y reconstrucción 3D. Esta convergencia permite el análisis automatizado, granular y multi-dimensional del comportamiento animal, lo que marca una transición de la descripción cualitativa al análisis cuantitativo preciso en la investigación preclínica.

Nuestro sistema se basa en tres pilares tecnológicos diseñados para maximizar la integridad de los datos y el bienestar animal.

1. Diseño sin marcadores: priorizar el comportamiento y el bienestar naturales

• Principio Tecnológico:El sistema elimina la necesidad de marcadores reflectantes o sensores portátiles. Utilizando transmisiones de video de alta-resolución, los algoritmos avanzados de aprendizaje profundo detectan y rastrean puntos anatómicos clave directamente desde el metraje sin procesar en tiempo-real.
• Valor científico:Al eliminar los marcadores físicos, eliminamos posibles molestias, inhibición conductual o el riesgo de desprendimiento de marcadores. Esto garantiza que los animales permanezcan en un estado natural, mejorando significativamente la validez ecológica de los datos y cumpliendo con los más altos estándares de ética y bienestar animal.

2. Seguimiento 3D sincronizado con vistas múltiples: más allá del plano 2D

• Principio Tecnológico:Implementamos varias cámaras sincronizadas y de alta-velocidad de fotogramas-para capturar el comportamiento desde distintos ángulos. Los algoritmos de reconstrucción y geometría de múltiples vistas fusionan estas entradas 2D para generar estructuras esqueléticas y trayectorias espaciales en 3D en tiempo real-.
• Valor científico:Los investigadores obtienen acceso a una reconstrucción espacial completa del comportamiento. Más allá de los simples mapas de calor 2D, el sistema cuantifica parámetros cinemáticos complejos, como los ángulos de las articulaciones (por ejemplo, flexión de la rodilla), las trayectorias de las extremidades y la dinámica postural. Esta profundidad de datos es fundamental para analizar anomalías de la marcha, coordinación motora y habilidades motoras finas con una precisión inalcanzable con los métodos tradicionales.

3. Reconocimiento basado en aprendizaje profundo-: de la cinemática a la semántica

• Principio Tecnológico:Capacitadas con extensos conjuntos de datos de videos de comportamiento anotados, nuestras redes neuronales profundas van más allá del seguimiento esquelético para clasificar automáticamente eventos de comportamiento discretos (por ejemplo, caminar, trepar, agarrar, arreglarse). El sistema registra la secuencia temporal, frecuencia y duración de estos eventos.
• Valor científico:Esto transforma los datos cinemáticos sin procesar en conocimientos de comportamiento biológicamente significativos. Permite la generación automática de "etogramas" y el análisis de patrones de comportamiento temporales. Los algoritmos de IA en evolución del sistema garantizan una mejora continua en la precisión del reconocimiento, lo que permite la detección de cambios fenotípicos sutiles resultantes de la progresión de la enfermedad o la intervención farmacológica.

Este sistema se utiliza actualmente para evaluar la eficacia en diversos contextos de modelos neurocientíficos y de enfermedades:

• Trastornos del movimiento (Enfermedad de Parkinson, LIC):La cuantificación precisa de los parámetros de la marcha (longitud de la zancada, cadencia, simetría), amplitud del temblor, bradicinesia y estabilidad postural proporciona criterios de valoración biológicos objetivos para evaluar agentes neuroprotectores o terapias celulares.
• Investigación del dolor y analgesia:Identificación objetiva de comportamientos espontáneos-relacionados con el dolor-como enroscarse, ponerse en guardia, evitar-cargar peso y rascarse-en un sitio específico-combinado con análisis de movimiento 3D para evaluar el impacto del dolor en la actividad general y la movilidad.

Modelos neuropsiquiátricos:

• Ansiedad/Miedo:Análisis de exploración en pruebas de campo-abierto, duración de congelamiento y comportamientos de evaluación de riesgo-.
• Motivación/Anhedonia:Cuantificación de conductas de aproximación hacia recompensas (comida, interacción social), gasto de esfuerzo y velocidad de reacción.
• Enfermedades autoinmunes (p. ej.,Artritis reumatoide):Más allá de la inflamación de las articulaciones, el sistema establece un "etograma del comportamiento de la enfermedad", que analiza las funciones motoras compensatorias y los cambios de comportamiento causados ​​por el dolor, ofreciendo una nueva dimensión para evaluar las mejoras en la calidad-de-vida.

La arquitectura flexible de la plataforma admite aplicaciones que van mucho más allá de los modelos estándar actuales:

• Neurociencia Social:Seguimiento de patrones de interacción, orientación y distancia entre-sujetos en configuraciones de múltiples-animales para estudiar los mecanismos neuronales de la jerarquía social, la agresión y el comportamiento pro-social.
• Sueño y ritmos circadianos:el análisis detallado-de la arquitectura del sueño y la vigilia, fundamental para estudiar las alteraciones circadianas y los problemas del sueño en las enfermedades neurodegenerativas.
• Control de motricidad fina:El seguimiento de alta-precisión de los movimientos de los dedos y la manipulación de objetos ofrece información valiosa para estudios de control motor cortical, investigaciones sobre la interfaz cerebral-computadora (BCI) y estrategias de rehabilitación.
• Fusión de datos multi-modal:Las marcas de tiempo de alta-precisión del sistema permiten una sincronización-a nivel de milisegundos con EEG, EMG, neuroimagen y registros neuronales in vivo. Esta capacidad facilita el análisis de bucle cerrado-, vinculando directamente los resultados del comportamiento con la actividad del circuito neuronal subyacente.

ElSistema de análisis de comportamiento 3D sin marcadores basado en IA-de Prisys Biotech representa un avance metodológico en la neurociencia. Al liberar a los investigadores de la puntuación subjetiva y laboriosa-, ofrece conjuntos de datos objetivos y de alta-dimensionalidad. A través de la perfecta integración del seguimiento sin marcadores y el aprendizaje profundo, este sistema cierra la brecha entre el comportamiento complejo de los NHP y los mecanismos neuronales, acelerando la traducción de descubrimientos científicos básicos en terapias clínicas efectivas.