Mindre djur, större precision: ny AI-teknik för avancerade beteendestudier av möss

StockholmForskare vid ETH Zürich har utvecklat en ny metod för att studera musbeteende med hjälp av artificiell intelligens. Denna metod minskar antalet djur som behövs för experiment. Detta är ett stort steg mot bättre djurvård och mer effektiv forskning, i linje med principerna för att ersätta, minska och förfina användningen av djur i studier. Genom att använda AI för att automatiskt analysera beteende kan forskare nu få mer exakta resultat med färre djur.

Viktiga egenskaper hos metoden innefattar:

• Automatiserad beteendeanalys med hjälp av maskinseende och AI
• Förmåga att mäta subtila skillnader i beteende
• Minskning av antal djur som behövs
• Fokus på övergångar i beteendet

Metoden analyserar videoinspelningar av laboratoriemöss för att förstå deras välbefinnande och stressnivåer. Den observerar förändringar i deras beteende, som att gå från att vara nyfiken till försiktig, för att samla viktiga insikter. Till exempel kan en mus som ofta byter beteende vara ängslig, medan en med konsekvent beteende kan vara lugnare. Dessa beteendeförändringar sammanfattas i ett enda värde, vilket stärker den statistiska analysen.

Denna metod underlättar för forskare att undersöka hur hjärnan hanterar stress. Genom att förstå detta kan nya sätt att behandla stressrelaterade problem hos människor utvecklas. Vetenskapsmän har använt denna teknik för att studera hur stress påverkar möss på olika sätt, både kortvarig och långvarig stress, vilket är kopplat till specifika hjärnaktiviteter.

Läs också:

Idag · 12:24

AI lokaliserar snabbt svårfångade hjärntumörer under operation med ny teknik från verktyget FastGlioma

Att använda denna analytiska metod har flera fördelar. Den underlättar för olika studier att jämföra sina resultat eftersom de följer samma standarder. Denna konsekvens säkerställer också att andra forskare kan upprepa studierna och uppnå liknande resultat, vilket ofta är svårt inom beteendeforskning.

Arbetet vid ETH Zürich banar väg för framtida forskning genom att främja etiska djurstudier. De har skapat 3R Hub för att stödja forskare i att använda metoder som förbättrar djurens välbefinnande och främjar biomedicinsk forskning. Detta stöd är avgörande för laboratorier som står inför utmaningar med nya 3R-strategier, eftersom de kan vara komplexa.

AI minskar behovet av djur i experiment och möjliggör ändå insamling av högkvalitativa data. Detta tillvägagångssätt förbättrar forskningskvaliteten och etiska standarder.