①既存試験項目の検出自動化と評価項目多角化

新規物探索行動試験、オープンフィールド試験等、現行で実施されている動物試験・行動評価をAIを用いて自動化し、 客観的で再現性の高い実験結果取得、研究者の負担減少を実現します。 また、既存試験の連続性は担保した上で、新たな評価指標を追加することにより、同一試験から更なる知見を得ることも可能です。 例えば、異常行動検出、競合品・既存薬に対する差別化データ構築、他疾患への適応拡大可能性の探索などが実現します。

②定量的指標を用いた化合物の薬効・毒性評価

定型の撮影システムを用い、定量的で再現性の高い行動評価により、特定の動物モデルの特徴を評価。 また、化合物をモデルに投与した際のそれらの指標の変化を観察することで、薬効と毒性を評価します。

③薬効や標的に応じた新規評価系構築支援

一般行動・異常行動の組み合わせにより、対象とする疾患モデルや開発候補化合物の評価が適切に行える新規評価系を探索 ターゲット疾患に対する化合物評価に最適化した、従来にない動物評価系を新規構築することで、 従来型の試験よりもより正確且つ効率的な評価が可能にこれまで実施している評価系の内容をヒアリングの上、 既存の評価系の課題を抽出、よりヒト臨床外挿性や効率に優れた評価系の提案と実装を一気通貫でサポートします。

掻痒行動検出

ひっかき行動検出の評価を自動化。 これまで目視で行ってきたひっかき行動の検出・評価を自動化することで、目視よりも正確、かつ、迅速な評価を実現。

新規物探索行動試験（NOR）自動化

これまで目検で計測していた各物体への探索時間を自動計測可能に。​ 目検で行っていた際と同等の精度での検出システムを実装。 ​

統合失調症モデルの行動解析​

これまで3-chamber試験のみで計測していた統合失調症モデルについて、移動量やグルーミングなど他の指標を用いた多面的な評価可能性を検討。 結果、これまでの定型試験だけではなく、自然状態下における行動を観察することで、病態モデルの特徴が明らかとなることがわかった。