Sanofi y Deepomatic: Observación y seguimiento de animales de laboratorio con automatización visual
Hoy por hoy el estudio de animales en investigación sigue siendo una práctica científica esencial, tanto desde el punto de vista de la eficiencia como de la seguridad de los medicamentos. La gran mayoría de estos animales son roedores y, en particular, ratones.
La investigación "in vivo" es llevada a cabo éticamente y es regulada por normas estrictas que garantizan el respeto de la regla de las 3 R:
→ Reemplazar (utilizar modelos distintos del animal siempre que sea posible)
→ Reducir (el número de animales utilizados)
→ Refinar(minimizar las limitaciones, el estrés y el dolor)
Esta ultima R es la que buscamos mejorar y, concretamente, alcanzar el objetivo de "establecer los límites adecuados mediante el dominio de la evaluación del bienestar de los animales".
Beneficios
#1
Extracción de datos suplementarios acerca del bienestar de los ratones
#2
Mayor rapidez en la detección de impactos en el bienestar de los ratones
#3
Mayor confianza en la evaluación del bienestar de los ratones
Desafío
Puesto que los ratones viven de noche, es el momento ideal para observar su comportamiento e identificar cambios en su actividad. Sin embargo, hoy en día la mayoría de los experimentos se llevan a cabo durante el día, con mediciones u observaciones breves y repetidas que duran unos minutos, manipulando a los ratones fuera de sus jaulas. Al favorecer el ritmo de trabajo humano, la información obtenida en los estudios es parcial e imperfecta, ya que el cambio de entorno induce un alto nivel de estrés en los ratones, lo que puede sesgar la observación del comportamiento.
Solution
Gracias al reconocimiento de imágenes, es posible analizar automáticamente ciertos comportamientos de los ratones, incluso cuando están encerrados en grupo en su jaula:
→ Detección de los periodos de actividad o inmovilidad de los ratones mediante tecnología de seguimiento
→ Detección del tiempo dedicado a comer y beber
Estos periodos detectados se representan en gráficos que los investigadores pueden analizar al día siguiente para verificar que se han alcanzado los objetivos del estudio y ajustar sus protocolos en función de dichas observaciones.
“Al mejorar la calidad de nuestros procesos de vigilancia de ratones, la solución de Deepomatic nos permite extraer información valiosa para evaluar mejor el bienestar de los ratones utilizados en nuestras investigaciones”
Pierre LainéeJefe del Centro de Investigación In Vivo FranciaSanofi