Studio del comportamento dei topi rivoluzionato: risultati precisi con meno animali grazie all'IA

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Di Fedele Bello
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Topi che interagiscono con strumenti di analisi del comportamento basati sull'intelligenza artificiale.

RomeI ricercatori dell'ETH di Zurigo hanno sviluppato un nuovo metodo per studiare il comportamento dei topi grazie all'intelligenza artificiale. Questo sistema permette di ridurre il numero di animali necessari per gli esperimenti. Si tratta di un passo importante verso un miglior trattamento degli animali e una ricerca più efficiente, in linea con i principi di sostituzione, riduzione e perfezionamento nell'uso degli animali negli studi. L'impiego dell'AI nell'analisi automatica del comportamento consente agli scienziati di ottenere risultati più precisi con un minor numero di animali.

Caratteristiche principali del metodo:

  • Analisi comportamentale automatizzata grazie alla visione artificiale e all'intelligenza artificiale
  • Capacità di rilevare differenze comportamentali sottili
  • Riduzione del numero di animali necessari
  • Attenzione alle transizioni comportamentali

Il metodo analizza le registrazioni video dei topi da laboratorio per comprendere il loro benessere e stress. Esamina i cambiamenti nel loro comportamento, come il passaggio da curiosi a cauti, per raccogliere informazioni importanti. Ad esempio, un topo che cambia comportamento frequentemente potrebbe essere ansioso, mentre uno con comportamento costante potrebbe essere più calmo. Questi cambiamenti comportamentali vengono ridotti a un valore unico, rafforzando l'analisi statistica.

Questa tecnica permette agli scienziati di esplorare come il cervello gestisce lo stress. Comprendendo questi meccanismi, si potrebbero sviluppare nuovi trattamenti per i disturbi legati allo stress negli esseri umani. I ricercatori hanno impiegato questo metodo per analizzare gli effetti dello stress sui topi, a seconda che sia a breve o a lungo termine, mettendo in relazione tali effetti con specifiche attività cerebrali.

L'adozione di questo metodo analitico offre numerosi vantaggi. Facilita la comparazione dei risultati tra diversi studi grazie all'utilizzo di standard comuni. Questa uniformità garantisce inoltre che altri ricercatori possano replicare gli studi e ottenere risultati simili, un aspetto spesso complicato nella ricerca comportamentale.

Il lavoro svolto all'ETH di Zurigo sta aprendo la strada alla ricerca futura promuovendo studi sugli animali etici. Hanno istituito il 3R Hub per assistere i ricercatori nell'adozione di metodi che migliorano il benessere degli animali e fanno avanzare la ricerca biomedica. Questo supporto è cruciale per i laboratori che incontrano difficoltà con i nuovi approcci 3R, in quanto possono risultare complessi.

L'IA contribuisce a diminuire il numero di animali utilizzati negli esperimenti, garantendo comunque la raccolta di dati di qualità. Questo metodo migliora la qualità della ricerca e le pratiche etiche.

Lo studio è pubblicato qui:

http://dx.doi.org/10.1038/s41592-024-02500-6

e la sua citazione ufficiale - inclusi autori e rivista - è

Lukas M. von Ziegler, Fabienne K. Roessler, Oliver Sturman, Rebecca Waag, Mattia Privitera, Sian N. Duss, Eoin C. O’Connor, Johannes Bohacek. Analysis of behavioral flow resolves latent phenotypes. Nature Methods, 2024; DOI: 10.1038/s41592-024-02500-6
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