在神经科学及临床前新药研发领域，对非人灵长类动物（NHP）行为进行精准且客观的量化，是理解脑功能、阐明疾病机制及评估药物疗效的基础。传统方法往往依赖人工观察或侵入性物理标记，存在主观性强、干扰动物自然行为以及数据维度有限等问题。浦灵生物（Prisys Biotech）推出了一套先进的AI驱动、无标记、多视角三维行为分析系统。该技术旨在获取高保真的行为数据，从而提升神经科学研究的数据深度与分析效率。

引言：从观察到定量分析的转变

非人灵长类动物（NHP）因其在神经解剖结构和认知能力上与人类的高度相似性，成为研究高级脑功能及神经系统疾病不可或缺的模型。然而，如何在非侵入的前提下，捕捉并量化其自然状态下的行为，始终是一项技术挑战。

浦灵生物的新一代NHP行为分析系统融合了计算机视觉、深度学习和三维重建技术。这种技术的融合实现了对动物行为的自动化、精细化及多维度解析，标志着临床前行为学研究正在从传统的定性描述向精准的定量分析过渡。

核心技术：精准分析的三大支柱

本系统的构建基于三项旨在最大化数据完整性与动物福利的核心技术：

1. 无标记设计 (Markerless Design)：优先保障自然行为与福利

• 技术原理： 系统摒弃了传统的反光标记点或可穿戴传感器。利用高分辨率视频流，结合先进的深度学习算法，系统能够直接从原始影像中实时检测并追踪解剖学关键点。

• 科学价值： 消除物理标记避免了对动物造成的不适、行为抑制或标记脱落的风险。这确保了动物在实验过程中保持自然状态，显著提升了数据的生态效度（Ecological Validity），并符合严格的动物伦理与福利标准。

2. 多视角同步三维追踪 (Multi-View Synchronized 3D Tracking)：超越二维平面

• 技术原理： 通过部署多个同步的高帧率摄像机，系统从不同角度捕捉行为。利用多视角几何与重建算法，融合二维图像输入，生成实时的三维骨架结构和空间运动轨迹。

• 科学价值： 研究人员可获得行为的完整空间重建数据。除了简单的二维热图外，系统还能定量分析复杂的运动学参数，如关节角度（例如膝关节屈曲度）、肢体轨迹和姿态动力学。这种数据深度对于分析步态异常、运动协调性和精细运动技能至关重要，是传统方法难以企及的。

3. 基于深度学习的识别 (Deep Learning-Based Recognition)：从运动学到行为语义

• 技术原理： 基于大规模标注的行为视频数据集训练，我们的深度神经网络不仅能进行骨架追踪，还能自动分类离散的行为事件（如行走、攀爬、抓握、理毛）。系统会记录这些事件的时间序列、频率和持续时间。

• 科学价值： 这一过程将原始的运动学数据转化为具有生物学意义的行为学洞察。它允许自动生成“行为谱”（Ethograms）并分析行为的时间模式。系统不断演进的AI算法确保了识别准确性的持续提升，使其能够检测到由疾病进展或药物干预引起的微微表型变化。

神经科学中的关键应用

该系统目前已应用于多个神经科学及疾病模型领域的疗效评估：

• 运动障碍疾病（帕金森病、脊髓损伤）： 对步态参数（步长、步频、对称性）、震颤幅度、运动迟缓和姿势稳定性进行精准量化，为评估神经保护剂或细胞疗法提供客观的生物学终点。

• 疼痛研究与镇痛评估： 客观识别与疼痛相关的自发行为——如蜷缩、保护性姿态、避免负重和特定部位的抓挠——并结合三维运动分析，评估疼痛对整体活动水平和运动模式的影响。

• 神经精神疾病模型：

  • 焦虑/恐惧： 分析旷场实验中的探索行为、僵直时间（Freezing）及风险评估行为。

  • 动机/快感缺失 (Anhedonia)： 量化对奖赏（食物、社交互动）的趋近行为、付出的努力程度及反应速度。

• 自身免疫性疾病（如类风湿性关节炎）： 除了关节炎症本身，系统还建立“疾病行为谱”，分析由疼痛引起的代偿性运动功能和行为转变，为评估生活质量的改善提供新的维度。

未来展望：拓展研究边界

该平台的灵活架构支持超越当前标准模型的广泛应用：

• 社会神经科学： 在多动物场景中追踪个体间的距离、朝向和互动模式，用于研究社会等级、攻击性及亲社会行为的神经机制。

• 睡眠与昼夜节律： 24/7全天候连续记录支持对睡眠结构和觉醒状态的精细分析，这对于研究昼夜节律紊乱及神经退行性疾病中的睡眠问题至关重要。

• 精细运动控制： 对手指运动和物体操作的高精度追踪，为皮层运动控制研究、脑机接口（BCI）开发及康复策略提供数据支持。

• 多模态数据融合： 系统的高精度时间戳允许与EEG、EMG、神经影像及在体神经记录进行毫秒级同步。这种能力促进了闭环分析，将行为输出与潜在的神经环路活动直接关联。

结语

浦灵生物的AI驱动无标记三维行为分析系统代表了神经科学领域的一次方法学进步。通过将研究人员从繁重且主观的评分工作中解放出来，它提供了客观、高维度的行为数据集。通过无标记追踪与深度学习的无缝集成，该系统在复杂的NHP行为与神经机制之间架起了桥梁，加速了从基础科学发现到有效临床疗法转化的进程。