KI reduziert Einsatz von Labormäusen in der Forschung
Eine neue, von der ETH Zürich entwickelte Methode revolutioniert die Analyse des Verhaltens von Labormäusen.
Forscherinnen und Forscher der ETH Zürich haben eine neue, KI-gestützte Methode entwickelt, die das Verhalten von Mäusen im Labor effizienter analysiert. Dadurch benötigt die biomedizinische Forschung weniger Labormäuse. Das Verfahren nutze die automatische Verhaltensanalyse mittels Bilderkennung und künstlicher Intelligenz (KI).
Mäuse würden gefilmt und die Videoaufnahmen automatisch ausgewertet, schreibt die ETH Zürich in einer Medienmitteilung vom Donnerstag. Die Analyse des Tierverhaltens bedeutete oft tagelange, mühselige Handarbeit, schreibt de ETH. Zwar stellten in den vergangenen Jahren weltweit führende Forschungslabors auf eine leistungsfähige automatisierte Verhaltensanalyse um. Doch die Berge von Daten fielen trotzdem an.
Fehlinterpretation durch Datenflut
Und: Je umfangreicher die Daten und je feiner die zu erfassenden Verhaltensunterschiede, desto grösser ist laut der ETH das Risiko für Fehlinterpretationen. Die neue Methode der ETH-Forschenden erlaube es nun, auch mit einer kleineren Tiergruppe aussagekräftige Ergebnisse zu erhalten und subtile Verhaltensunterschiede zwischen den Tieren zu erkennen, heisst es weiter.
So helfe der neue Ansatz auch, die Zahl der Versuchstiere zu reduzieren. Und die Standardisierung von Tests könne erhöht werden. Mit der neuen Methode konnte das ETH-Team unter anderem bereits herausfinden, wie Mäuse im Tierversuch auf Stress und auf bestimmte Medikamente reagieren. Und, dass akuter und chronischer Stress das Verhalten der Mäusen unterschiedlich verändern.
