행동은 중개 연구에서 가장 유익한 기능적 판독값 중 하나입니다. 신경 장애, 만성 통증, 가려움증, 자가면역 질환, 유전자 치료 등을 평가하는 경우 행동 변화를 통해 치료 효능에 대한 가장 빠른 증거를 얻을 수 있는 경우가 많습니다. 그러나 -비인간 영장류(NHP) 연구에서 신뢰할 수 있는 행동 데이터를 생성하는 것은 전통적으로 노동 집약적인 비디오 검토와 주관적인 인간 관찰에 의존해 왔으며-일관성, 확장성 및 규제 재현성에 문제가 있었습니다.
Prisys Biotech에서는 다중 카메라 3D 컴퓨터 비전, 마커 없는 모션 캡처, 행동 분류 및 디지털 바이오마커 개발을 결합한 AI{0}}기반 행동 표현형 플랫폼을 통해 이 프로세스를 혁신하고 있습니다. 단순히 동물 행동을 기록하는 것이 아니라, 플랫폼은 복잡한 움직임을 현대 전임상 약물 개발에 통합할 수 있는 정량적이고 객관적이며 추적 가능한 데이터 세트로 변환합니다.
기존 행동 평가로는 더 이상 충분하지 않은 이유
행동 종점은 분자 바이오마커나 영상만으로는 포착할 수 없는 기능적 결과를 직접적으로 반영하기 때문에 수많은 치료 영역에서 여전히 필수적입니다. 파킨슨병, 알츠하이머병, 뇌졸중, 만성 통증, 아토피성 피부염 또는 신경정신 질환과 관련된 연구에서 미묘한 행동 개선은 종종 약리학적 활동의 의미 있는 증거를 나타냅니다.
그 중요성에도 불구하고 기존의 행동 평가에는 몇 가지 한계가 있습니다. 장기- NHP 연구에서는 숙련된 관찰자가 직접 검토해야 하는 수백 시간의 비디오 녹화물이 생성되는 경우가 많습니다. 평가자마다 약간씩 다른 채점 기준을 적용할 수 있으며 피로와 주관적 해석으로 인해 필연적으로 변동성이 발생합니다. 더 중요한 점은 수동 채점은 지속적인 프레임- 수준 행동 정보가 아닌 요약된 관찰만을 제공하므로 미묘한 치료 효과를 포착하거나 규제 제출을 위해 완전히 추적 가능한 데이터 세트를 구축하기 어렵게 만듭니다.
전임상 약물 개발이 점점 더 객관적이고 재현 가능한 증거에 의존함에 따라 AI{0}}지원 행동 분석이 이러한 문제를 극복하기 위한 강력한 솔루션으로 등장했습니다.
인간이 아닌 영장류를 위한 디지털 표현형 플랫폼 구축-
프리시스에서는NHP 행동분석 플랫폼기존 비디오 분석 소프트웨어 이상으로 확장됩니다. 이는 중개 연구를 위해 특별히 설계된 포괄적인 디지털 표현형 생태계를 나타냅니다.
이 플랫폼은 동기화된 다중{0}}카메라 이미징, 3차원-마커 없는 자세 추정, AI{2}} 기반 행동 인식, 행동 데이터베이스 구축 및 변환 분석을 통합 워크플로에 통합합니다. 이 접근 방식을 통해 연구자들은 개별 동물과 전체 연구에 걸쳐 표준화된 정량적 종말점을 자동으로 생성하는 동시에 자발적인 행동을 지속적으로 모니터링할 수 있습니다.
시간이 지남에 따라 플랫폼은 질병-특정 행동 데이터베이스의 개발도 지원하므로 연구자는 정상적인 행동 기준과 질병 진행 및 치료 반응을 비교할 수 있습니다. 시스템은 개별 실험을 분석하는 대신 미래 모델 개발 및 중개 연구를 향상시키는 디지털 행동 자산을 지속적으로 축적합니다.
마커리스 3D 모션 캡쳐로 자연스러운 행동 관찰 가능
기존의 모션 캡처 시스템에는 일반적으로 피사체에 반사 마커를 부착해야 하는데, 이는 인간이 아닌 영장류를 대상으로 한 -장기 연구에는 실용적이지 않으며 자연스러운 움직임을 방해할 수 있습니다.
대신 Prisys는 동기화된 다중{0}}뷰 컴퓨터 비전을 활용하여 물리적 마커 없이 3차원{1}} 골격 움직임을 재구성합니다. AI는 머리, 팔다리, 몸통, 관절을 포함한 해부학적 랜드마크를 자동으로 식별하여 표준 주거 환경 내에서 신체 자세와 운동을 정확하게 재구성할 수 있습니다.
여러 대의 동기화된 카메라가 동물을 동시에 관찰하기 때문에 시스템은 기존의 2차원 비디오 녹화에서 일반적으로 발생하는 폐색 문제를 크게 줄여줍니다.- 따라서 동물은 구속, 마취 또는 행동 간섭 없이 지속적으로 모니터링될 수 있습니다.
움직임 추적에서 디지털 행동 바이오마커까지
움직임을 포착하는 것은 첫 번째 단계일 뿐입니다. AI의 진정한 가치는 모션 데이터를 생물학적으로 의미 있는 행동 종점으로 변환하는 데 있습니다.
당사의 행동 분석 플랫폼은 운동, 오르기, 손질, 긁기, 휴식, 자세 전환, 손 움직임 및 보행 특성을 포함한 광범위한 행동을 자동으로 분류합니다. 단순히 행동 이벤트를 계산하는 대신 시스템은 행동 빈도, 지속 시간, 공간 궤적, 관절 운동학, 이동 속도, 가속도 및 사지 조정을 측정합니다.
이러한 정량적 매개변수는 관찰 가능한 임상 개선에 앞서 미묘한 약력학적 반응을 검출할 수 있는 매우 민감한 디지털 바이오마커를 제공합니다. 이러한 객관적인 측정은 작은 기능적 변화가 초기 치료상의 이점을 나타내는 경우가 많은 신경 질환에서 특히 중요합니다.
AI는 객관성과 확장성을 향상시킵니다.
AI{0} 기반 행동 분석의 가장 큰 장점 중 하나는 주관적인 관찰을 표준화된 계산 평가로 대체할 수 있다는 것입니다.
수동 비디오 검토에 의존하는 대신 플랫폼은 연속 녹화를 자동으로 처리하고 연구 내의 모든 동물에 대해 동일한 분석 기준을 적용합니다. 이는 전체 실험 기간 동안 프레임별 행동 추적을 활성화하는 동시에-관찰자 간 변동성을 제거합니다.
모든 행동 이벤트는 원본 비디오 기록과 연결된 상태로 유지되어 품질 보증, 데이터 검증 및 규제 문서를 지원하는 완전히 추적 가능한 분석 워크플로우를 생성합니다. 약물 개발자가 재현 가능한 디지털 엔드포인트를 점점 더 추구함에 따라 이러한 수준의 투명성은 기존 행동 채점에 비해 상당한 이점을 나타냅니다.
전체-신체 동작을 넘어 행동 분석 확장
행동 표현형은 운동 그 이상으로 확장됩니다. 얼굴 표정은 통증, 불편함, 신경학적 상태를 나타내는 중요한 지표가 되는 경우가 많습니다.
이러한 요구를 해결하기 위해 Prisys는 또한 다음을 기반으로 하는 고급 3차원 표정 분석 프레임워크를 개발하고 있습니다.{0}}인간이 아닌-영장류 3D 얼굴 찡그린 얼굴 척도(3DGS). 이 기술은 다중-뷰 얼굴 이미징과 AI-기반 특징 추출을 통합함으로써 기존의 시각적 채점 방식으로는 일관되게 평가하기 어려운 미묘한 얼굴 근육 움직임을 객관적으로 정량화할 수 있습니다.
생성된 디지털 통증 바이오마커는 진통제 개발, 수술 후 통증 평가, 염증성 질환 모델 및 동물 복지 모니터링에 폭넓게 적용됩니다.
여러 치료 영역에 걸친 응용
행동 종단점은 약물 개발 전반에 걸쳐 널리 사용되므로 AI{0}} 기반 행동 표현형 분석은 신경과학을 넘어서는 수많은 연구 프로그램을 지원합니다.
중추신경계 연구에서 디지털 행동 분석은 운동 회복, 보행 이상, 자세, 인지 및 기능 개선에 대한 객관적인 평가를 제공합니다. 통증 연구는 자발적인 움직임, 회피 행동 및 안면 통증 지표에 대한 정량적 평가를 통해 이점을 얻습니다. 피부과 및 면역학 프로그램은 긁는 행동을 민감한 약력학적 종말점으로 모니터링할 수 있습니다.만성 가려움증그리고아토피성 피부염. 유전자 치료, 세포 치료 및 생물학적 제제는 분자 및 영상 바이오마커를 보완하는 기능 회복에 대한 지속적인 장기 모니터링을 통해 유사한 이점을 얻습니다.{1}}
중개행동과학의 미래
전임상 약물 개발은 신경 영상, 전기 생리학, 약동학, 약력학 및 분자 바이오마커와 함께 행동 데이터를 분석하는 통합 디지털 표현형 분석으로 빠르게 이동하고 있습니다.
Prisys Biotech에서는 AI{0}}기반 행동 분석이 선택적 분석 도구가 아닌 중개 연구의 필수 구성 요소가 될 것이라고 믿습니다. 고급 컴퓨터 비전과 확립된 비인간 영장류 질병 모델, 임상 이미징 기능, 무선 EEG 기술 및 중개 신경과학 전문 지식을 결합함으로써 우리는 약물 개발자에게 전임상 의사 결정에 대한 신뢰도를 향상시키는 객관적이고 재현 가능하며 임상적으로 관련된 기능적 종점을 제공하는 것을 목표로 합니다.-
결론
신뢰할 수 있는 행동 평가는 비인간 영장류 연구에서 치료 효능을 이해하는 데 여전히 기본입니다.{0}} 그러나 현대 약물 개발에는 주관적인 관찰 이상의 것이 요구됩니다.-정량적이고 재현 가능하며 규제에 준비된 증거가 필요합니다-.
AI{0}} 기반 3D 마커리스 모션 캡처, 디지털 표현형 분석, 자동화된 행동 분류, 정량적 바이오마커 개발을 통해 Prisys Biotech는 행동 연구를 수동 관찰에서 표준화된 디지털 과학으로 전환하는 데 도움을 주고 있습니다. 전임상 연구 전반에 걸쳐 AI의 채택이 계속 가속화됨에 따라 디지털 행동 분석은 번역 예측 가능성을 개선하고 보다 안전하고 효과적인 치료법 개발을 지원하는 데 점점 더 중요한 역할을 할 것입니다.
