ভিডিও থেকে ডেটা পর্যন্ত: NHP আচরণের জন্য 3D AI ট্র্যাকিং

আচরণগত শেষ পয়েন্টগুলি অ-{0}}মানব প্রাইমেট (NHP) ওষুধের বিকাশে প্রকৃত ওজন বহন করে, বিশেষ করে যখন একটি থেরাপিউটিক প্রভাব জৈব রাসায়নিক বা কাঠামোগত রিডআউটে দেখা যায় না। গতিবিধি, ভঙ্গি, চালচলন, স্বতঃস্ফূর্ত ক্রিয়াকলাপ, স্ক্র্যাচিং, মুখের প্রতিক্রিয়া: এইগুলির যে কোনও একটিতে পরিবর্তন রোগের অগ্রগতি বা চিকিত্সার প্রতিক্রিয়ার কার্যকরী প্রমাণ হতে পারে।

সমস্যা হল NHP আচরণ ক্রমাগত এবং অত্যন্ত বহুমাত্রিক। প্রচলিত মূল্যায়ন ম্যানুয়াল পর্যবেক্ষণ, ভিডিও পর্যালোচনা, বা পূর্বনির্ধারিত স্কোরিং সিস্টেমের উপর নির্ভর করে। এগুলি কাজ করে, কিন্তু তারা সময় খায় এবং আন্তঃ-পর্যবেক্ষকের পরিবর্তনশীলতা বহন করে, যা আপনি যখন সূক্ষ্ম বা ধীরগতির-উন্নয়নশীল পরিবর্তনগুলিকে পরিমাপ করার চেষ্টা করছেন তখন সবচেয়ে কঠিন কামড় দেয়৷

কম্পিউটার ভিশন এবং এআই আরেকটি রুট অফার করে: সাধারণ মাল্টি-ভিডিওকে স্ট্রাকচার্ড থ্রি-মাত্রিক আচরণগত ডেটাতে পরিণত করুন। ভিডিওটিকে একটি রেকর্ড হিসাবে বিবেচনা করার পরিবর্তে যা কাউকে বসতে হবে, মার্কারলেস ট্র্যাকিং আন্দোলনকে পরিমাণগত গতিগত এবং নীতিগত শেষ পয়েন্টে রূপান্তরিত করে।

সুতরাং এনএইচপি অনুবাদমূলক কাজের জন্য প্রশ্ন হল এআই "একটি প্রাণীকে ট্র্যাক করতে পারে কিনা।" এটি কি রোগের বৈশিষ্ট্য এবং ফার্মাকোলজির মূল্যায়ন করার জন্য ভিডিও থেকে প্রাপ্ত পরিমাপগুলি-বৈজ্ঞানিকভাবে অর্থপূর্ণ শেষ পয়েন্ট হয়ে ওঠে।

মার্কারলেস 3D আচরণগত বিশ্লেষণ জোড়া সিঙ্ক্রোনাইজড মাল্টি-ভিডিও অধিগ্রহণকে কম্পিউটার ভিশন এবং গভীর-লার্নিং-ভিত্তিক পোজ অনুমান সহ সিঙ্ক্রোনাইজ করে।

কোনো প্রতিফলিত মার্কার নেই, প্রাণীর সাথে কোনো সেন্সর সংযুক্ত নেই। সিস্টেমটি ভিডিও ফ্রেম থেকে সরাসরি শারীরবৃত্তীয় মূল পয়েন্টগুলি সনাক্ত করে, এবং একাধিক ক্যামেরা ভিউ একে অপরের অন্ধ স্থানগুলিকে পূরণ করে, একক-2D বিশ্লেষণে জর্জরিত আবদ্ধতা এবং দৃষ্টিকোণ সমস্যাগুলিকে সহজ করে। এটি থেকে, আপনি তিনটি মাত্রায় প্রাণীর ভঙ্গি এবং গতিবিধি পুনর্গঠন করতে পারেন। Prisys-এর NHP আচরণগত বিশ্লেষণ কর্মপ্রবাহ 21টিরও বেশি শারীরবৃত্তীয় মূল পয়েন্ট ট্র্যাক করে, যা সমগ্র-শরীরের গতিবিধি এবং জয়েন্ট-সংশ্লিষ্ট গতিবিদ্যাকে পরিমাণগতভাবে চিহ্নিত করার জন্য যথেষ্ট।

পাইপলাইন চলে:একাধিক-ভিডিও দেখুন → 3D পোজ পুনর্গঠন → আচরণগত বিভাজন → প্যারামিটার নিষ্কাশন → ফার্মাকোলজিকাল এন্ডপয়েন্ট

একটি জিনিস সম্পর্কে পরিষ্কার হওয়া উচিত: ভঙ্গি অনুমান শেষবিন্দু নয়। এর মূল্য হল হাজার হাজার বা লক্ষ লক্ষ স্বতন্ত্র আন্দোলন পর্যবেক্ষণকে আচরণগত বৈশিষ্ট্যে পরিণত করা যা আপনি আসলে ব্যাখ্যা করতে পারেন।

একবার আপনার কাছে 3D পোজ ডেটা থাকলে, প্যারামিটারগুলির একটি সম্পূর্ণ স্তর খোলে।

গতিবিদ্যা প্রথম: অবস্থান, বেগ, গতিপথ, অঙ্গবিন্যাস, চলাফেরার বৈশিষ্ট্য, অঙ্গ-প্রত্যঙ্গের সমন্বয়, জয়েন্ট-সম্পর্কিত নড়াচড়ার ধরণ। তারপর আচরণ: আন্দোলনের ক্রমগুলিকে স্বীকৃত আচরণগত অবস্থায় বিভক্ত করা হয় এবং সংজ্ঞায়িত পর্যবেক্ষণ উইন্ডোতে বিশ্লেষণ করা হয়। প্রিসিসের প্ল্যাটফর্ম ডকুমেন্টেশন সেকেন্ডের স্কেলে অস্থায়ী নির্ভুলতার সাথে আচরণগত ক্রমগুলির স্বয়ংক্রিয় পচন বর্ণনা করে, যা আপনাকে অবিচ্ছিন্ন আচরণগত প্রোফাইলের দিকে বিচ্ছিন্ন আচরণগত স্কোরগুলিকে অতীতে নিয়ে যায়।

একটি প্রাণী "বর্ধিত কার্যকলাপ দেখিয়েছে" তা লেখার পরিবর্তে, আপনি কখন ক্রিয়াকলাপ বেড়েছে, এটি কতক্ষণ ধরে রাখা হয়েছে, কোন আন্দোলনের ধরণগুলি পরিবর্তনকে চালিত করেছে এবং ডোজিংয়ের সাথে টাইমিং লাইন আপ হয়েছে কিনা তা লিখে রাখতে পারেন। এটি ফেনোটাইপ এবং চিকিত্সার প্রতিক্রিয়ার আরও সূক্ষ্ম-দানাযুক্ত ছবি৷

মার্কারলেস ট্র্যাকিংয়ের সুস্পষ্ট সুবিধা: আপনি প্রাণীর সাথে কিছু সংযুক্ত না করে আচরণগত ডেটা সংগ্রহ করেন।

মার্কার-ভিত্তিক মোশন ক্যাপচার আপনাকে গতিবিধির বিস্তারিত তথ্য দেয়, কিন্তু মার্কার বা সেন্সর সংযুক্ত করার অর্থ অতিরিক্ত হ্যান্ডলিং, এবং হার্ডওয়্যার আপনি যে গতিবিধি পরিমাপ করার চেষ্টা করছেন তাতে হস্তক্ষেপ করতে পারে। মার্কারলেস সাইডস্টেপস, যা সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ যখন স্বতঃস্ফূর্ত আচরণ নিজেই আগ্রহের শেষ বিন্দু। Prisys-এর প্রযুক্তিগত কাঠামো মার্কারলেস ট্র্যাকিংকে সিঙ্ক্রোনাইজড মাল্টি-ভিউ অধিগ্রহণ এবং গভীর-লার্নিং-ভিত্তিক বিশ্লেষণ, স্বয়ংক্রিয় কী-পয়েন্ট ট্র্যাকিং এবং আচরণগত বিশ্লেষণের সাথে একত্রিত করে যখন বাধা এবং দৃষ্টিকোণ সীমা ছাঁটাই করে৷

মার্কারলেস মানে বৈধতা-বিনামূল্যে নয়। AI-উত্পন্ন আচরণগত এন্ডপয়েন্টগুলির এখনও মডেল-নির্দিষ্ট বৈধতা প্রয়োজন, এবং ওয়েবিনার রিক্যাপ এই বিষয়টি সরাসরি তুলে ধরেছে: অ্যালগরিদমিক আউটপুটগুলি উপযুক্ত মানুষের-পর্যালোচনা করা রেফারেন্সের বিরুদ্ধে পরীক্ষা করা উচিত এবং প্রাণীর মডেল, অধ্যয়নের নকশা এবং গবেষণা প্রশ্নের প্রসঙ্গে পড়া উচিত। এটি দ্বিগুণ হয়ে যায় যখন আচরণগত শ্রেণীবিভাগ অনুসন্ধানমূলক পর্যবেক্ষণের পরিবর্তে ফার্মাকোডাইনামিক এন্ডপয়েন্ট হিসাবে কাজ করে।

আপনি যখন একটি নির্দিষ্ট জৈবিক বা ফার্মাকোলজিকাল প্রশ্নে আন্দোলনের ডেটা বেঁধে দেন তখন অনুবাদমূলক অর্থ পাওয়া যায়।

একটি কার্যকারিতা গবেষণায়, "আন্দোলন" শেষ বিন্দু নয়। শেষ বিন্দু হল চিকিত্সা একটি রোগগত আচরণ হ্রাস করে, মোটর ফাংশন পুনরুদ্ধার করে, বা রোগের অগ্রগতির গতিপথ পরিবর্তন করে।

Prisys–Bayone NHP BehaviorAtlas ওয়েবিনার থেকে তিনটি প্রয়োগের ক্ষেত্র দেখায় যে এটি দেখতে কেমন।

স্ক্র্যাচিং বস্তুনিষ্ঠ পরিমাণ নির্ধারণের জন্য একটি নিখুঁত ক্ষেত্রের কাছাকাছি।

প্রুরিটাস অধ্যয়নের জন্য স্ক্র্যাচিং ফ্রিকোয়েন্সি, সময়কাল, অস্থায়ী বিতরণ এবং আন্দোলনের বৈশিষ্ট্য প্রয়োজন। ম্যানুয়াল স্কোরিং কাজ করে কিন্তু যখন পর্যবেক্ষণগুলি ঘন্টা বা দিন ধরে পুনরাবৃত্তি হয় তখন শাস্তি হয়

প্রিসিস-এ, এই বিশ্লেষণটি এনএইচপি প্রুরিটাস স্টাডিতে স্লট করে, সহIL-31-প্ররোচিত সাইনোমলগাস ম্যাকাক মডেল, যা পরিমাপযোগ্য স্ক্র্যাচিং আচরণ এবং প্রদাহজনক প্রতিক্রিয়া তৈরি করে যা অ্যান্টি-প্রুরিটিক এবং সম্পর্কিত থেরাপিউটিক কৌশলগুলির মূল্যায়নের জন্য। আচরণগত পরিমাপগুলি ক্লিনিকাল পর্যবেক্ষণ, প্রদাহজনক বায়োমার্কার এবং প্যাথলজিকাল মূল্যায়নের সাথে পরিপূরক ফার্মাকোডাইনামিক শেষ পয়েন্ট হিসাবে বসে।

মোটর ফেনোটাইপ অন্যান্য প্রাকৃতিক ফিট হয়.

এনএইচপি মডেলগুলিতেপারকিনসন রোগ, স্ট্রোক, এবং অন্যান্য স্নায়বিক ব্যাধি, কার্যকরী পরিবর্তনগুলি চলাফেরা, অঙ্গবিন্যাস, স্বতঃস্ফূর্ত কার্যকলাপ, অঙ্গ-প্রত্যঙ্গের ব্যবহার, সমন্বয় বা নড়াচড়ার গতিতে দেখা যায়। একটি একক পর্যবেক্ষণমূলক স্কোর সেই সমস্ত. 3ডি ট্র্যাকিং একটি সময়-নির্ভর ডেটাসেট হিসাবে আন্দোলনকে উপস্থাপন করে, যাতে আপনি রোগের আবর্তন বা চিকিত্সার আগে এবং পরে অনুদৈর্ঘ্যভাবে আচরণগত বৈশিষ্ট্যগুলি তুলনা করতে পারেন। গাইট প্রতিসাম্য, গতিবেগ, ভঙ্গি পরিবর্তন, এবং অঙ্গ সমন্বয় বিচ্ছিন্ন নোটের পরিবর্তে একসাথে মূল্যায়ন করা হয়।

এটি কার্যকারিতা অধ্যয়নের ক্ষেত্রে সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ যেখানে কার্যকরী পুনরুদ্ধার একটি পরিষ্কার হ্যাঁ/না হিসাবে আসার পরিবর্তে ধীরে ধীরে তৈরি হয়।

ফেনোটাইপিংকে পুরো-শরীরের নড়াচড়া বন্ধ করতে হবে না।

ওয়েবিনার 3D ফেসিয়াল মডেলিং এবং এক্সপ্রেশন বিশ্লেষণকে ব্যাথা বা অস্বস্তির সাথে যুক্ত সূক্ষ্ম প্রতিক্রিয়াগুলি ধরার উপায় হিসাবে কভার করেছে, মুখের জ্যামিতি এবং নড়াচড়ার পরিবর্তনগুলিকে পরিমাপ করা হয়েছে বিষয়গত ভিজ্যুয়াল ব্যাখ্যার উপর ঝুঁকে পড়ার পরিবর্তে। এটি এখনও একটি উদীয়মান অ্যাপ্লিকেশন। এটিকে প্রতিষ্ঠিত ক্লিনিকাল পর্যবেক্ষণ, শারীরবৃত্তীয় পরিমাপ, এবং অন্যান্য অধ্যয়নের শেষ পয়েন্টগুলির পাশাপাশি পড়ুন এবং মুখের বৈশিষ্ট্যগুলি একটি আনুষ্ঠানিক ফার্মাকোডাইনামিক এন্ডপয়েন্ট হিসাবে কাজ করার আগে টীকা, মডেল-নির্দিষ্ট বৈশিষ্ট্য এবং যাচাইকরণে রাখুন।

প্রচলিত মূল্যায়ন নমুনা আচরণ নির্দিষ্ট সময় পয়েন্টে, এবং এটি একটি বাস্তব সীমাবদ্ধতা। একটি চিকিত্সা সম্পর্কিত আচরণগত পরিবর্তন যা পর্যবেক্ষণ উইন্ডোগুলির মধ্যে ঘটে তা সনাক্ত করা যায় না। ক্রমাগত বা বারবার স্বয়ংক্রিয় পর্যবেক্ষণ একটি ঘন টেম্পোরাল রেকর্ডে পূরণ করে।

এটি ফার্মাকোলজিতে গুরুত্বপূর্ণ, যেখানে একটি আচরণগত প্রভাবের সময় প্রায়শই ওষুধের এক্সপোজারের সাথে যুক্ত থাকে:ওষুধ প্রশাসন → এক্সপোজার → ফার্মাকোডাইনামিক প্রতিক্রিয়া → আচরণগত পরিবর্তন

PK/PD ডেটার পাশাপাশি আচরণগত পরিমাপ সংগ্রহ করুন এবং আপনি জিজ্ঞাসা করতে পারেন প্রত্যাশিত ফার্মাকোলজিকাল উইন্ডোর ভিতরে আচরণ পরিবর্তিত হয়েছে কিনা এবং প্রতিক্রিয়ার আকার এক্সপোজারের সাথে ট্র্যাক করে কিনা। আচরণগত শেষ পয়েন্ট একটি বিচ্ছিন্ন পর্যবেক্ষণের পরিবর্তে একটি বিস্তৃত অনুবাদমূলক ডেটাসেটের একটি উপাদান হয়ে ওঠে।

আচরণগত বিশ্লেষণ তার বজায় রাখে যখন এটি অন্যান্য পদ্ধতির পাশাপাশি চলে।

প্রিসিস-এ, ফেনোটাইপিং রোগের মডেল, পিকে/পিডি মূল্যায়ন, ভিভো ইমেজিং, প্যাথলজি এবং বায়োমার্কার বিশ্লেষণ সহ বৃহত্তর এনএইচপি গবেষণায় ভাঁজ করে। এটি প্রতিষ্ঠিত শেষ পয়েন্ট প্রতিস্থাপন করার জন্য নেই. এটি একটি কার্যকরী স্তর যুক্ত করে যা আণবিক এবং শারীরবৃত্তীয় পরিবর্তনকে পর্যবেক্ষণযোগ্য ফেনোটাইপের সাথে সংযুক্ত করে।

কর্মপ্রবাহ:আচরণ → PK/PD → ইমেজিং → প্যাথলজি → বায়োমার্কার

প্রতিটি টুকরা একটি ভিন্ন প্রশ্নের উত্তর দেয়। আচরণ ফাংশন দেয়, PK/PD এক্সপোজার এবং ফার্মাকোলজিকাল প্রতিক্রিয়া দেয়, ইমেজিং অনুদৈর্ঘ্য শারীরবৃত্তীয় বা কার্যকরী তথ্য দেয়, প্যাথলজি টিস্যু{1}}স্তরের প্রভাব দেয়, বায়োমার্কার অন্তর্নিহিত প্রক্রিয়া দেয়। সংমিশ্রণটি সবচেয়ে বেশি গণনা করে যখন একটি চিকিত্সা সূক্ষ্ম কার্যকরী পরিবর্তন তৈরি করে যা কোনও একক আণবিক বা কাঠামোগত শেষবিন্দু সম্পূর্ণরূপে প্রতিফলিত করে না।

এখানে বড় পরিবর্তন: ভিডিও একটি পর্যবেক্ষণমূলক রেকর্ড হওয়া বন্ধ করে এবং একটি পরিমাণগত ডেটা উৎস হয়ে ওঠে।

ফুটেজে ঘন্টার পর ঘন্টা আচরণগত তথ্য ধারণ করে, কিন্তু হাত দিয়ে তা বের করা ধীর এবং বেমানান। মার্কারলেস 3D ট্র্যাকিং একই ফুটেজকে কাঠামোগত ডেটাসেটে পরিণত করে যাতে ভঙ্গি, আন্দোলন, আচরণগত ক্রম এবং অস্থায়ী নিদর্শন থাকে। এটি এনএইচপি গবেষণায় ডিজিটাল আচরণগত ফেনোটাইপিংয়ের ভিত্তি।

এক সতর্কতা। ডিজিটাল ফেনোটাইপিং একটি অটোমেশন ব্যায়াম নয়। এক্সট্রাক্ট করা প্যারামিটারগুলি জৈবিকভাবে প্রাসঙ্গিক, পুনরুত্পাদনযোগ্য এবং হাতে থাকা প্রশ্নের জন্য বৈধ হলেই বিজ্ঞান ধরে রাখে। অনুশীলনে, এর অর্থ বিশ্লেষণ শুরু হওয়ার আগে আচরণগত শেষবিন্দু নির্বাচন করা, রেফারেন্স আচরণ সংজ্ঞায়িত করা, বৈধতা পদ্ধতি স্থাপন করা, এবং প্রচলিত ফার্মাকোলজি এবং রোগের শেষ পয়েন্টগুলির পাশাপাশি AI- প্রাপ্ত পরিমাপ ব্যাখ্যা করা।

যেহেতু প্রিক্লিনিকাল গবেষণা পরিমাণগত, অনুদৈর্ঘ্যের শেষবিন্দুর উপর শক্তভাবে ঝুঁকছে, আচরণগত বিশ্লেষণ ফার্মাকোলজি, ইমেজিং এবং বায়োমার্কার কৌশলগুলির কাছাকাছি বসবে। মার্কারলেস 3D ট্র্যাকিং, স্বয়ংক্রিয় আচরণগত শ্রেণীবিভাগ, এবং মাল্টিমোডাল অনুবাদমূলক ডেটাসেট আপনাকে ড্রাগ এক্সপোজার এবং জৈবিক কার্যকলাপ থেকে কার্যকরী ফেনোটাইপ পর্যন্ত বিভিন্ন স্তরে চিকিত্সার প্রতিক্রিয়া পড়তে দেয়।

সিএনএস, ব্যথা, প্রুরিটাস এবং অন্যান্য ইঙ্গিতগুলির জন্য যেখানে আচরণ রোগের ফেনোটাইপের একটি মূল অংশ, এটি কার্যকরী ফলাফলগুলিকে আরও উদ্দেশ্যমূলক পরিমাপের কাঠি দেয়।

আসল সুযোগটি আরও আচরণগত ডেটা সংগ্রহ করা নয়। এটি আরও ভাল-সংজ্ঞায়িত আচরণগত এন্ডপয়েন্ট তৈরি করছে যা ফার্মাকোলজিক্যাল মেকানিজম এবং অনুবাদ সংক্রান্ত প্রশ্নগুলির সাথে সংযোগ স্থাপন করে।

এই নিবন্ধটি Prisys এবং Bayone ওয়েবিনার, "NHP BehaviorAtlas: High-Fidelity 3D NHP Behavioral Tracking for Drug Development" এর উপর তৈরি করেছে, যা বহু-ভিউ 3D ট্র্যাকিং, মার্কারলেস পোজ অনুমান, আচরণগত গতিবিদ্যা, স্বয়ংক্রিয় আচরণ প্রকাশের শ্রেণিবিন্যাস, এনএইচপি গবেষণা এবং ফ্যালিনা গবেষণা।

পূর্ণ আলোচনার জন্য, উভয় পৃষ্ঠাই পড়ার যোগ্য:

• মূল ওয়েবিনার:এনএইচপি আচরণ অ্যাটলাস ওয়েবিনার|ড্রাগ ডেভেলপমেন্টের জন্য 3D NHP আচরণগত ট্র্যাকিং
• ওয়েবিনার রিক্যাপ:ওয়েবিনার রিক্যাপ: ডিজিটাল আচরণগত ফেনোটাইপিংয়ের মাধ্যমে অনুবাদমূলক এনএইচপি গবেষণার অগ্রগতি

রিক্যাপটি ব্যথা, প্রুরিটাস, স্নায়বিক রোগের মডেল, মুখের অভিব্যক্তি বিশ্লেষণ এবং পিকে/পিডি, ইমেজিং, প্যাথলজি এবং বায়োমার্কারের সাথে আচরণগত শেষ পয়েন্টগুলির একীকরণের উপর গভীরভাবে যায়।

এনএইচপি কার্যকারিতা বা অনুবাদমূলক গবেষণার পরিকল্পনা করা গবেষকদের জন্য: প্রশ্নটি এআই আরও আচরণগত ডেটা তৈরি করতে পারে কিনা তা নয়। এটি সেই তথ্যটি বৈধ, জৈবিকভাবে অর্থপূর্ণ শেষ পয়েন্টে রূপান্তরিত হয় যা আপনি কীভাবে চিকিত্সার প্রতিক্রিয়া পড়েন তা তীক্ষ্ণ করে।

প্রিসিস বায়োটেকের সাথে যোগাযোগ করুন