Zusammenfassung des Webinars: Förderung der translationalen NHP-Forschung durch digitale Verhaltensphänotypisierung

[Shanghai, 5. August 2026]- Prisys Biotech veranstaltete kürzlich ein technisches Webinar zum ThemaNHP BehaviorAtlas: Hochpräzise 3D-NHP-Verhaltensverfolgung. Die Sitzung untersuchte die Rolle quantitativer Verhaltensendpunkte in der zeitgenössischen präklinischen Forschung und diskutierte, wie dreidimensionale, auf Computer Vision basierende Verhaltensanalysen objektivere und translationalere NHP-Studien unterstützen können.

Für diejenigen, die nicht an der Live-Sitzung teilnehmen können, fasst diese Zusammenfassung die wissenschaftlichen Themen, methodischen Ansätze und repräsentativen Anwendungen zusammen, die während des Webinars besprochen wurden.

Die NHP-Verhaltensbewertung beruht traditionell auf manueller Beobachtung, Videoüberprüfung und erfahrungsbasierter Bewertung. Obwohl diese Ansätze in vielen Forschungsumgebungen weiterhin nützlich sind, können sie zeitintensiv sein und einer Variabilität zwischen Beobachtern unterliegen. Sie können auch eine begrenzte zeitliche und räumliche Auflösung bieten, wenn subtile oder anhaltende Verhaltensänderungen charakterisiert werden müssen.

Während der EröffnungssitzungJames Song, General Manager und Mitbegründer von Prisys Biotech, diskutierten die zunehmende Bedeutung funktioneller Verhaltensendpunkte in ZNS-, Schmerz- und anderen translationalen Forschungsprogrammen. Da therapeutische Mechanismen immer komplexer werden, können Verhaltensdaten etablierte Messwerte wie PK/PD, Bildgebung, Pathologie und molekulare Biomarker ergänzen.

NHP-Modelle sind aufgrund ihrer anatomischen, physiologischen und funktionellen Ähnlichkeiten mit Menschen besonders wertvoll für die translationale Forschung. Um dieses Übersetzungspotenzial voll auszuschöpfen, müssen Verhaltensbeobachtungen jedoch mit angemessener Objektivität, Auflösung und Reproduzierbarkeit gesammelt und interpretiert werden. Die digitale Verhaltensphänotypisierung bietet einen Rahmen für die kontinuierliche und quantitative Charakterisierung des Verhaltens und minimiert gleichzeitig die Notwendigkeit physischer Marker oder wiederholter Handhabung.

Ein zentraler Teil des Webinars konzentrierte sich aufNHP-Verhaltensatlas, ein digitales Verhaltensanalyse-Framework, das entwickelt wurde, um die hochauflösende Charakterisierung von NHP-Bewegungen und -Verhalten zu unterstützen.

Der Ansatz kombiniert Multi-{0}Videoerfassung, markerlose dreidimensionale-Posenschätzung, Verhaltenskinematik, automatisierte Verhaltensklassifizierung und Datenvisualisierung. Durch die Rekonstruktion von Bewegung und Körperhaltung in drei Dimensionen kann das Framework Forschern dabei helfen, Verhaltensmerkmale zu charakterisieren, die durch herkömmliche Beobachtung allein möglicherweise nur schwer konsistent zu beurteilen sind.

Die technische Diskussion umfasste mehrere Funktionen:

• Markerlose 3D-Posenschätzung:Rekonstruktion wichtiger anatomischer Orientierungspunkte ohne das Anbringen physischer Markierungen, wodurch das Verhalten unter natürlicheren Bedingungen beurteilt werden kann und die Prinzipien der Verfeinerung innerhalb des 3R-Rahmens unterstützt werden.
• Verhaltensklassifizierung:Identifizieren und Quantifizieren von Verhaltensweisen wie Fortbewegung, Fellpflege, Kratzen, Haltungsänderungen und Aktivitätsmustern über definierte Beobachtungszeiträume.
• Verhaltenskinematik:Messung bewegungsbezogener Parameter, einschließlich Flugbahn, Geschwindigkeit, Körperhaltung, Gangeigenschaften und Koordination der Gliedmaßen.
• Analyse des Gesichtsausdrucks:Erforschung der Verwendung dreidimensionaler Gesichtsmodellierung zur Charakterisierung subtiler Veränderungen im Zusammenhang mit Schmerzen, Beschwerden oder anderen behandlungsbezogenen Reaktionen.

Das Webinar befasste sich auch mit der Bedeutung der studienspezifischen Validierung. Algorithmische Ergebnisse sollten anhand geeigneter, von Menschen überprüfter Referenzen bewertet und im Kontext des Tiermodells, des Studiendesigns und der Forschungsfrage interpretiert werden.

Das Webinar stellte mehrere Anwendungsbereiche vor, in denen die digitale Verhaltensphänotypisierung die NHP-Forschung unterstützen kann.

Eine automatisierte Analyse des Kratzverhaltens kann dabei helfen, die Häufigkeit, Dauer und zeitliche Verteilung von Kratzepisoden in Studien an Javaneraffen zu quantifizieren. Diese Maßnahmen können zusätzliche Wirksamkeitsendpunkte für anti-pruritische und entzündungshemmende-Programme liefern, insbesondere in Langzeitstudien, bei denen die manuelle Videoüberprüfung ressourcenintensiv sein kann-.

Die dreidimensionale Verfolgung kann auch dabei helfen, das Kratzen von anderen Aktivitäten wie Fellpflege oder Routinebewegungen zu unterscheiden, indem die Bewegungsbahn der Gliedmaßen, die Körperhaltung und der Kontakt mit bestimmten anatomischen Regionen berücksichtigt werden.

InParkinson-Krankheit, Schlaganfall und anderen neurologischen Krankheitsmodellen können bewegungsbedingte Veränderungen- subtile Veränderungen im Gang, in der Körperhaltung, in der Verwendung von Gliedmaßen, in der Koordination und in der spontanen Aktivität beinhalten.

Eine quantitative kinematische Analyse kann dabei helfen, diese Veränderungen im Zeitverlauf zu charakterisieren und die Bewertung der funktionellen Erholung nach der Behandlung unterstützen. Längsschnittmessungen innerhalb desselben Tieres können auch einen detaillierteren Überblick über den Krankheitsverlauf und die Reaktionsdynamik liefern und Forschern dabei helfen, die Variabilität zwischen Tieren zu berücksichtigen.

Die Analyse des Gesichtsausdrucks wird als ergänzender Ansatz zur Beurteilung von Schmerzen und Beschwerden in NHP-Studien untersucht. Multi--Bildgebung kann dabei helfen, dynamische Veränderungen zu erfassen, die aus einem einzigen Betrachtungswinkel schwer zu beurteilen sind.

Solche Analysen sollten zusammen mit etablierten klinischen Beobachtungen, physiologischen Messungen und anderen Studienendpunkten berücksichtigt und nicht isoliert interpretiert werden. Ihr Wert hängt von einer angemessenen Modellcharakterisierung, Annotationsqualität und Validierung im relevanten Forschungskontext ab.

Eine kontinuierliche oder wiederholte Verhaltensüberwachung kann auch nützliche Informationen für Sicherheitspharmakologie- und Verträglichkeitsstudien liefern. Veränderungen in spontaner Aktivität, Körperhaltung, Fortbewegung, Körperpflege oder anderen Verhaltensmustern könnten als unterstützende Indikatoren für behandlungsbedingte Wirkungen dienen-.

Digitale Verhaltensdaten können klinische Beobachtungen und andere Sicherheitsbewertungen ergänzen, indem sie eine detailliertere zeitliche Aufzeichnung von Verhaltensänderungen liefern.

In der letzten Sitzung wurde diskutiert, wie quantitative Verhaltensendpunkte in einen umfassenderen NHP-Forschungsworkflow bei Prisys Biotech integriert werden können.

Die Verhaltensphänotypisierung kann mit NHP-Krankheitsmodellen, In-vivo-Bildgebung, PK/PD-Analyse, Pathologie und molekularen Biomarkern kombiniert werden, um komplementäre Perspektiven auf das Ansprechen auf die Behandlung zu liefern. Dieser multimodale Ansatz kann Forschern dabei helfen, molekulare Exposition und Zielbiologie mit funktionellen Ergebnissen zu verbinden.

Ein repräsentativer Übersetzungsworkflow kann wie folgt ausgedrückt werden:

Verhalten → PK/PD → Bildgebung → Pathologie → Biomarker

Jede Modalität befasst sich mit einem anderen Aspekt der Forschungsfrage. Die Verhaltensanalyse liefert funktionelle und phänotypische Informationen, während PK/PD-, Bildgebungs-, Pathologie- und Biomarkerdaten dabei helfen, Exposition, Mechanismus, Auswirkungen auf Gewebeebene und biologische Reaktion zu charakterisieren.

Der wissenschaftliche Wert dieses integrierten Ansatzes liegt nicht darin, etablierte Endpunkte zu ersetzen, sondern darin, ergänzende Erkenntnisse zu kombinieren, um eine umfassendere Interpretation der Krankheitsbiologie und der Behandlungseffekte zu unterstützen.

Um die technischen Präsentationen und Anwendungsbeispiele anzusehen, greifen Sie bitte auf die folgenden Ressourcen zu:

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Prisys Biotech ist eine translationale Forschungsorganisation, die sich auf nicht-menschliche Primatenmodelle und präklinische Evaluierung spezialisiert hat. Zu seinen Fähigkeiten gehörenNHP-Krankheitsmodelle, ZNS-Forschung, Verhaltensstudien, In-vivo-Bildgebung, PK/PD-Analyse und integrierte Wirksamkeitsbewertung.

Durch die Kombination von Modellentwicklung mit quantitativen Verhaltens- und Bildgebungsansätzen unterstützt Prisys die Generierung strukturierter, reproduzierbarer und translational relevanter Beweise für globale biopharmazeutische Forschungsprogramme.

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