Análisis del comportamiento en ratones: resultados más precisos pese al menor número de animales
Los investigadores utilizan la IA para analizar el comportamiento de los ratones de laboratorio de forma más eficaz y reducir el número de animales en los experimentos
Hay una tarea específica en la que deben ser especialmente hábiles los investigadores que realizan experimentos con animales. Esto también se aplica a los investigadores que quieren mejorar las condiciones en las que se mantiene a los animales de laboratorio. Deben ser capaces de evaluar el bienestar de sus animales basándose en observaciones de su comportamiento, ya que, a diferencia de lo que ocurre con los seres humanos, no pueden limitarse a preguntarles cómo se sienten. Los investigadores del grupo dirigido por Johannes Bohacek, catedrático del Instituto de Neurociencia de la ETH de Zúrich, han desarrollado ahora un método que supone un avance significativo en el análisis del comportamiento de los ratones.
El proceso utiliza el análisis automatizado del comportamiento mediante visión artificial e inteligencia artificial (IA). Los ratones son filmados y las grabaciones se analizan automáticamente. Si bien el análisis del comportamiento animal solía requerir muchos días de minucioso trabajo manual -y aún hoy sigue siendo así en la mayoría de los laboratorios de investigación-, en los últimos años los principales laboratorios del mundo se han pasado a métodos eficaces de análisis automatizado del comportamiento.
Dilema estadístico resuelto
Uno de los problemas que esto ocasiona son las montañas de datos que se generan. Cuantos más datos y mediciones haya disponibles, y cuanto más sutiles sean las diferencias de comportamiento que haya que reconocer, mayor será el riesgo de ser inducido a error por artefactos. Por ejemplo, un proceso automatizado puede clasificar un comportamiento como relevante cuando no lo es. La estadística presenta la siguiente solución sencilla a este dilema: es necesario analizar más animales para anular los artefactos y seguir obteniendo resultados significativos.
El nuevo método de los investigadores de la ETH permite ahora obtener resultados significativos y reconocer sutiles diferencias de comportamiento entre los animales incluso con un grupo más pequeño, lo que ayuda a reducir el número de animales en los experimentos y a aumentar la significatividad de un experimento con un solo animal. Por tanto, apoya los esfuerzos 3R realizados por la ETH de Zúrich y otras instituciones de investigación. Las 3R significan sustituir, reducir y refinar, lo que significa intentar sustituir los experimentos con animales por métodos alternativos o reducirlos mediante mejoras en la tecnología o el diseño experimental.
La estabilidad del comportamiento en el punto de mira
El método de los investigadores de la ETH no sólo aprovecha los numerosos patrones aislados y muy específicos del comportamiento de los animales, sino que también se centra en las transiciones de un comportamiento a otro.
Algunas de las pautas de comportamiento típicas de los ratones son levantarse sobre las patas traseras cuando sienten curiosidad, permanecer cerca de las paredes de la jaula cuando se muestran cautelosos y explorar objetos que son nuevos para ellos cuando se sienten atrevidos. Incluso un ratón quieto puede ser informativo: el animal está especialmente alerta o inseguro.
Las transiciones entre estos patrones son significativas: un animal que cambia rápida y frecuentemente entre ciertos patrones puede estar nervioso, estresado o tenso. Por el contrario, un animal relajado o seguro de sí mismo suele mostrar pautas de comportamiento estables y cambia de una a otra con menos brusquedad. Estas transiciones son complejas. Para simplificarlas, el método las combina matemáticamente en un único valor significativo, lo que hace que los análisis estadísticos sean más sólidos.
Mejor comparabilidad
El profesor Bohacek de la ETH es neurocientífico e investigador del estrés. Entre otros temas, investiga qué procesos cerebrales determinan si un animal afronta mejor o peor las situaciones estresantes. "Si podemos utilizar análisis del comportamiento para identificar -o, mejor aún, predecir- la capacidad de un individuo para manejar el estrés, podremos examinar los mecanismos específicos del cerebro que intervienen en ello", afirma. De estos análisis podrían derivarse posibles opciones terapéuticas para determinados grupos humanos de riesgo.
Con el nuevo método, el equipo de la ETH ya ha podido averiguar cómo responden los ratones al estrés y a determinados medicamentos en experimentos con animales. Gracias a la magia estadística, se pueden reconocer incluso diferencias sutiles entre animales individuales. Por ejemplo, los investigadores han logrado demostrar que el estrés agudo y el estrés crónico modifican el comportamiento de los ratones de forma diferente. Estos cambios también están relacionados con distintos mecanismos cerebrales.
El nuevo enfoque también aumenta la estandarización de las pruebas, lo que permite comparar mejor los resultados de una serie de experimentos, incluso los realizados por distintos grupos de investigación.
Fomentar el bienestar animal en la investigación
"Cuando utilizamos la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para el análisis del comportamiento, contribuimos a una investigación biomédica más ética y eficiente", afirma Bohacek. Él y su equipo llevan varios años abordando el tema de la investigación 3R. Para ello han creado el Centro 3R en la ETH. El objetivo es influir positivamente en el bienestar de los animales en la investigación biomédica.
"El nuevo método es el primer gran éxito del ETH 3R Hub. Y estamos orgullosos de ello", afirma Oliver Sturman, director del Centro y coautor del estudio. El 3R Hub ayuda ahora a poner el nuevo método a disposición de otros investigadores de la ETH y de fuera de ella. "Los análisis como el nuestro son complejos y requieren amplios conocimientos", explica Bohacek. "Introducir nuevos enfoques 3R suele ser un gran obstáculo para muchos laboratorios de investigación". Esta es precisamente la idea que subyace en el 3R Hub: permitir la difusión de estos enfoques mediante un apoyo práctico para mejorar el bienestar de los animales.
Nota: Este artículo ha sido traducido utilizando un sistema informático sin intervención humana. LUMITOS ofrece estas traducciones automáticas para presentar una gama más amplia de noticias de actualidad. Como este artículo ha sido traducido con traducción automática, es posible que contenga errores de vocabulario, sintaxis o gramática. El artículo original en Inglés se puede encontrar aquí.
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