個体の位置や身体の中心、ならびに身体の各部位の位置を座標として認識する技術です。 それらのデータを基に、移動に関する情報や身体の向き、身体の特定部分の動きを取得することが可能です。 これらの技術を応用することで、例えば、①マウスの移動量・速度やケージ内のどこにどの程度の時間居るかが分かることで、個々の身体・精神状態や社会性把握ができる、 ②動物の足の部位の相互の位置関係がわかることで、歩き方（歩容）、関節の動きなどが評価できる、 ③物体に対する向きや探索時間などの情報が得られることで、認知機能が評価できる、など動物の様々な状態把握が可能となります。
独自で開発した、動物行動検出に特化した機械学習モデルを活用し、いつ、どのような行動を、 どの程度の時間行っていたかを検出・記録することができる技術です。 行動は0.016秒単位での検出が可能であるため、それぞれの行動の1回あたりの秒数など、必要に応じて細かく分析することができます。 これらの技術を用いて、立ち上がり、グルーミング、ひっかきなどの一般行動はもちろん、異常行動の検知や社会的行動についても検出することが可能です。
個体識別、部位識別、行動検出などの技術を統合・応用し、 時間軸との照合なども行いながら、動物モデルや開発候補化合物のより総合的で実態を反映した評価へと繋げる技術・ノウハウです。 正確で、スループット性の高い行動解析基盤技術に加え、 動物や非臨床試験について幅広い見識を有する東京大学大学院農学生命科学研究科放射線動物科学研究室村田 幸久准教授をアドバイザーとして迎えることにより、よりヒトへの外挿性の高い病態・薬効評価方法の提案・実装が可能です。
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