El comportamiento es un criterio de valoración funcional en la investigación preclínica, particularmente en neurociencia, investigación del dolor y enfermedades neurodegenerativas. La locomoción, la postura, la coordinación de las extremidades, la actividad espontánea y los patrones de comportamiento específicos cambian con la progresión de la enfermedad y con la exposición a las drogas.
Desarrollo de fármacos para el sistema nervioso central (SNC)depende de esas lecturas funcionales. Sin embargo, la evaluación del comportamiento en primates no humanos (PNH) es difícil de realizar bien. La práctica tradicional se basa en la observación directa, la revisión manual de vídeos y la puntuación basada en la experiencia. Estos métodos siguen siendo la columna vertebral de muchos diseños de estudios y son lentos, propensos a la variabilidad entre observadores y demasiado toscos para eventos sutiles o de corta duración.
Los avances en inteligencia artificial (IA) y visión por computadora han abierto una ruta diferente. La adquisición de vídeo sincronizada de múltiples vistas, la estimación de postura 3D sin marcadores y el análisis de comportamiento automatizado ahora extraen el movimiento y la postura del comportamiento animal que ocurre naturalmente.
Para los estudios de NHP, el fenotipado conductual 3D impulsado por IA agrega una lectura funcional a la observación clínica convencional, la medición farmacocinética/farmacodinámica (PK/PD), las imágenes y otros criterios de valoración farmacológicos.
Respuesta rápida: ¿Qué es el fenotipado de comportamiento 3D impulsado por IA?
El fenotipado del comportamiento en 3D impulsado por IA utiliza vídeo multicámara sincronizado y estimación de postura basada en IA para reconstruir el movimiento de los animales en un espacio tridimensional. Cuantifica la cinemática del movimiento, la coordinación de las extremidades, la postura, la marcha y patrones de comportamiento seleccionados sin colocar marcadores de seguimiento físicos en el animal. En la investigación del NHP, el enfoque añade criterios funcionales longitudinales objetivos a la evaluación preclínica de fármacos.
Por qué la evaluación conductual convencional tiene limitaciones
La observación del comportamiento se ha utilizado durante mucho tiempo para evaluar la función neurológica, los fenotipos de enfermedades y la respuesta a los fármacos en estudios con animales. Las limitaciones aparecen una vez que se requieren mediciones detalladas y repetidas.
La puntuación conductual manual depende de criterios de observación predefinidos y de la experiencia de investigadores o veterinarios capacitados. Las diferencias en la frecuencia de observación, la interpretación de las puntuaciones y el juicio individual introducen variabilidad entre los observadores y entre los puntos temporales del estudio.
La resolución temporal es la segunda limitación. Una observación realizada a intervalos predefinidos omite eventos breves o intermitentes, por lo que un breve episodio de rascado, una anomalía transitoria en el movimiento de las extremidades o un pequeño cambio en la actividad espontánea pasa entre las ventanas de observación.
El análisis de vídeo bidimensional graba más pero resuelve menos. Tiende a informar parámetros simples como la distancia total de movimiento y el nivel de actividad general, y no separa las trayectorias de las extremidades individuales, los cambios de postura tridimensionales o los movimientos que involucran varias partes del cuerpo a la vez.
La captura de movimiento basada en marcadores transporta información cinemática más rica, a costa del hardware del animal. Los marcadores reflectantes o los dispositivos de seguimiento añaden manejo y, en algunos entornos experimentales, interfieren con el movimiento natural o con el seguimiento durante semanas.
Estas limitaciones alentaron el desarrollo deanálisis de comportamiento 3D sin marcadores, que combina la observación por vídeo con la reconstrucción del movimiento asistida por IA.
Cómo funciona el análisis de comportamiento 3D sin marcadores impulsado por IA
El fenotipado conductual 3D combina adquisición de video de múltiples vistas, visión por computadora, estimación de pose basada en aprendizaje profundo y análisis de datos conductuales. Los sistemas sin marcadores identifican puntos de referencia anatómicos directamente a partir de imágenes de vídeo en lugar de depender de marcadores reflectantes fijados al animal.
1. Adquisición de vídeo multivista sincronizada
La grabación es lo primero, con varias cámaras colocadas alrededor de un entorno de grabación definido. En la configuración de adquisición de NHP presentada en nuestroseminario web técnico, cuatro cámaras sincronizadas se encuentran alrededor del recinto de grabación y capturan vistas superpuestas de un animal que se mueve libremente.
La superposición es el punto. Una sola cámara no puede ver todos los movimientos desde todas las direcciones, y partes del cuerpo se pierden de vista cuando el animal gira, trepa, interactúa con objetos o cambia de postura. La grabación sincronizada permite analizar juntas imágenes desde diferentes ángulos y proporciona la información espacial que necesita la reconstrucción tridimensional.
Camera positions, lighting, the recording environment and the observation procedure follow from the intended behavioral endpoints and the study objectives.
2. Estimación de pose 3D sin marcadores
Luego, los modelos de visión por computadora basados en inteligencia artificial identifican puntos de referencia anatómicos en las imágenes grabadas y los utilizan para estimar la configuración del cuerpo y reconstruir una representación esquelética tridimensional. El cambio de postura y el movimiento de regiones anatómicas individuales se rastrean a lo largo del tiempo sin marcadores en el animal.
En comparación con el simple seguimiento de la actividad, la estimación de la postura en 3D describe cómo se mueve un animal: trayectorias de las extremidades, transiciones de posturas y movimientos coordinados entre partes del cuerpo.
La calidad de la reconstrucción depende de la calibración de la cámara, la sincronización, la visibilidad de los puntos anatómicos y el grado de oclusión.
3. Análisis cuantitativo del comportamiento
Los datos de movimiento tridimensionales se convierten en parámetros de comportamiento cuantitativos en cuatro niveles.
Cinemática de movimiento
La cinemática del movimiento describe la dinámica del movimiento. La velocidad, la aceleración y la trayectoria del movimiento caracterizan la actividad espontánea y los cambios en el patrón locomotor, y separan las condiciones iniciales de las posteriores al tratamiento.
Posición de las extremidades y seguimiento de la marcha
Las posiciones de las extremidades rastreadas a lo largo del tiempo caracterizan la locomoción, la coordinación y la anomalía motora. En los modelos de enfermedades neurológicas, este nivel muestra cambios en la coordinación de las extremidades izquierda-derecha, la simetría del movimiento, las características de la marcha y el rendimiento motor fino.
Estimación de pose tridimensional
La estimación de la postura en coordenadas espaciales describe la postura corporal y el movimiento de las articulaciones, lo que es importante para comportamientos que la distancia recorrida o el vídeo bidimensional no pueden caracterizar.
Segmentación conductual automatizada
La segmentación conductual identifica y clasifica estados o eventos de comportamiento específicos del movimiento derivado del video. Dependiendo del modelo analítico y su estado de validación, eso cubre la locomoción, el aseo, el rascado, la escalada, las transiciones de postura o los patrones de movimientos repetitivos. La segmentación automatizada elimina la revisión manual de videos que de otro modo requerirían grandes conjuntos de datos y estudios longitudinales.
Los cuatro niveles son complementarios, no intercambiables: la combinación correcta se deriva de la pregunta científica, el comportamiento objetivo y el estado de validación del modelo.
Aplicaciones en la investigación preclínica del NHP
El fenotipado conductual cuantitativo se aplica en áreas terapéuticas donde el cambio funcional indica una enfermedad o una respuesta al tratamiento.
Investigación sobre el SNC y enfermedades neurodegenerativas
En los modelos de enfermedades neurológicas, el cambio motor se manifiesta como un movimiento reducido, una marcha anormal, una coordinación deficiente o una actividad espontánea alterada.enfermedad de parkinsony otras afecciones neurodegenerativas alteran progresivamente el control motor, y el seguimiento del movimiento bilateral de la mano, la trayectoria de las extremidades y el patrón locomotor agrega criterios de valoración cuantitativos para esas anomalías. Las mediciones repetidas durante el estudio muestran si el rendimiento motor cambia con el tratamiento.
Investigación del dolor y el prurito
El dolor y el prurito producen respuestas conductuales reconocibles: rascado, cambios en los patrones de movimiento, alteración de la actividad espontánea. EnEstudios de prurito NHP, el análisis automatizado del rascado mide la frecuencia, duración y distribución temporal del rascado, y los datos de movimiento tridimensionales pueden ayudar a separar el rascado del aseo o el movimiento corporal rutinario que utiliza movimientos similares de las extremidades.
Estas mediciones complementan la observación clínica y otros criterios de valoración farmacodinámicos en la evaluación de candidatos antipruriginosos o antiinflamatorios.
Evaluación de la marcha y la función motora
El análisis de la marcha es una aplicación directa. Las trayectorias reconstruidas de las extremidades y la postura corporal durante la locomoción muestran cambios en la simetría del movimiento, la coordinación y las características de la marcha. Como no hay marcadores adjuntos, el movimiento se registra en condiciones naturalistas diseñadas para el estudio. La evaluación repetida de la función motora en modelos de enfermedades neurológicas y en estudios de recuperación funcional es donde esto más importa.
Fenotipado conductual longitudinal
El cambio de comportamiento no siempre es un hecho aislado. En algunos modelos, la actividad espontánea alterada, la exploración, el movimiento repetitivo o la distribución del estado de comportamiento se desarrollan gradualmente. La adquisición de vídeo longitudinal con análisis automatizado compara patrones de comportamiento entre períodos de estudio y condiciones de tratamiento, incluida cómo se distribuye el movimiento, cómo cambian los patrones de actividad y cómo cambia el comportamiento repetitivo con el tiempo.
La interpretación debe tener en cuenta las condiciones de registro, la actividad inicial, la adaptación de los animales y otras fuentes de variabilidad del comportamiento.
Implementación de análisis de comportamiento impulsado por IA en estudios de NHP de Prisys
En Prisys Biotech, el fenotipado conductual 3D impulsado por IA se incorpora a estudios de farmacología de primates no humanos como una evaluación funcional adicional.
Nuestro enfoque principal es el diseño y ejecución de investigaciones in vivo de NHP: preparación de animales, planificación de evaluación del comportamiento específica del estudio, diseño de protocolos de grabación, adquisición de videos e integración de mediciones de comportamiento con otros criterios de valoración farmacológicos. Para el propio análisis asistido por IA, Prisys coordina tecnologías especializadas de visión por ordenador y análisis de comportamiento 3D según los requisitos de cada programa de investigación.
El flujo de trabajo conecta el diseño del estudio con grabación de video de múltiples vistas, reconstrucción de movimiento tridimensional y análisis de comportamiento cuantitativo, de modo que las mediciones de comportamiento se leen en el contexto del modelo animal, las condiciones de tratamiento y los objetivos del estudio.
Las lecturas de comportamiento no se informan de forma aislada. Su valor científico depende de qué tan estrechamente coincidan las mediciones seleccionadas con el fenotipo de la enfermedad y la cuestión farmacológica. Cuando corresponda, los criterios de valoración conductuales se ubican junto con los datos PK/PD,imágenes clínicas, mediciones fisiológicas y evaluación patológica para respaldar una evaluación más completa de la respuesta al fármaco en modelos NHP.
Consideraciones metodológicas: validación y diseño del estudio
El análisis de comportamiento impulsado por IA abre nuevas opciones de medición, pero sus resultados no son criterios de valoración farmacodinámicos validados automáticamente.
Validación específica del comportamiento
Un modelo de IA se evalúa con respecto a anotaciones de referencia definidas, incluidos segmentos de video revisados por humanos cuando estén disponibles. La validación se centra en los comportamientos relevantes para el estudio, porque un alto rendimiento general de seguimiento de poses no establece un reconocimiento preciso de cada categoría de comportamiento. Detectar el movimiento general de las extremidades no es lo mismo que distinguir el rascado del aseo, y cada comportamiento objetivo necesita una definición operativa y sus propios datos de rendimiento de clasificación.
Configuración de grabación
La disposición de la cámara, la sincronización, la iluminación, el entorno de grabación y la posición de los animales afectan la calidad del vídeo. No se supone que un modelo configurado bajo una configuración de grabación funcione de manera idéntica en diferentes condiciones: los cambios en la geometría de la cámara, las características de los animales o el entorno de grabación requieren calibración y validación adicionales.
Oclusión y calidad de datos
La oclusión ocurre cuando el propio cuerpo del animal, las estructuras de la jaula u otros objetos ocultan partes del cuerpo, lo que reduce la confiabilidad de la estimación de la pose en cuadros individuales. Por lo tanto, la evaluación de la calidad de los datos abarca la confianza en el seguimiento, los puntos de referencia faltantes y la proporción de tiempo de grabación utilizable.
Definición del criterio de valoración del comportamiento
El criterio de valoración conductual objetivo se define antes de que comience el estudio: qué cuenta como un evento conductual, cómo se cuentan los eventos, qué períodos de observación son relevantes y cómo se interpretarán las mediciones resultantes. Los comportamientos complejos y los fenotipos específicos de enfermedades deben resolverse de antemano, porque la clasificación automatizada de esos comportamientos requiere una configuración y validación adicionales del modelo.
Las mediciones derivadas de la IA son más útiles en el trabajo traslacional cuando están científicamente definidas, reproducibles e interpretadas junto con otros criterios de valoración relevantes.
El papel del fenotipado conductual cuantitativo en el desarrollo de fármacos traslacionales
El fenotipado conductual 3D impulsado por IA añade un método para estudiar el cambio funcional en primates no humanos. La adquisición de video sincronizada, la estimación de postura sin marcadores y el análisis de comportamiento automatizado hacen que la lectura pase del simple recuento de actividad al movimiento, la postura, la coordinación y los patrones de comportamiento seleccionados.
Para el SNC, el dolor y otras áreas terapéuticas donde el resultado funcional importa, estas mediciones complementan los criterios de valoración farmacológicos y fisiológicos establecidos.
En Prisys, la evaluación cuantitativa del comportamiento es parte de un flujo de trabajo de investigación traslacional más amplio del NHP. Lo que tiene peso científico es el vínculo entre un experimento in vivo cuidadosamente diseñado y una medición del comportamiento que sea biológicamente significativa y esté debidamente validada.
Los artículos posteriores de esta serie cubren aplicaciones específicas, incluido el reconocimiento automatizado del rascado, la coordinación motora bilateral, el análisis de la marcha sin marcadores, la evaluación conductual longitudinal y la integración de datos conductuales con otros criterios de valoración farmacológicos.
Explora la serie de aplicaciones
Este artículo establece la base metodológica. Los siguientes artículos examinan cómo se aplica el enfoque a preguntas de investigación específicas del NHP:
- Reconocimiento automatizado del comportamiento de rascado en macacos cangrejeros. Cuantificación de criterios de valoración conductuales relacionados con el prurito con estimación de postura 3D y análisis de movimiento.
- Evaluación de la coordinación motora bilateral en modelos NHP. Evaluación de trayectorias de movimiento izquierda-derecha y anomalías motoras funcionales.
- Análisis de la marcha en 3D sin marcadores en primates no humanos. Caracterizar la locomoción, trayectorias de las extremidades y coordinación del movimiento.
- Fenotipado conductual longitudinal y análisis de comportamiento estereotipado. Monitorear cambios en los patrones de actividad y comportamiento repetitivo en las condiciones del estudio.
- Integración del análisis del comportamiento de la IA con la farmacología del NHP. Conexión de criterios de valoración conductuales con PK/PD, imágenes, monitorización fisiológica y otras mediciones traslacionales.
El fenotipado conductual cuantitativo respalda el diseño de estudios preclínicos del NHP más informativos.
Acerca de Prisys Biotecnología
Prisys Biotech se especializa en modelos de enfermedades de primates no humanos, farmacología preclínica e investigación traslacional. Sus capacidades cubren evaluación de eficacia in vivo, evaluación del comportamiento, imágenes clínicas y estudios farmacológicos integrados para empresas farmacéuticas y biotecnológicas. Para consultas sobre colaboración en investigación o diseño de estudios de NHP, comuníquese conbd@prisysbiotech.com.
