Tierforschung KI-Technologie verringert Bedarf an Labormäusen in der Forschung

Durch den Einsatz von KI in der Verhaltensanalyse von Mäusen kann die biomedizinische Forschung den Bedarf an Labormäusen erheblich reduzieren.

Eine innovative Methode, entwickelt von Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern der ETH Zürich, nutzt künstliche Intelligenz, um das Verhalten von Labormäusen effizienter zu analysieren. Diese Technologie ermöglicht es der biomedizinischen Forschung, mit weniger Labormäusen auszukommen.

Die Methode basiert auf der automatisierten Analyse von Verhaltensmustern durch Bilderkennung und KI. Mäuse werden gefilmt, und die Videoaufnahmen werden automatisch ausgewertet, wie die ETH Zürich in einer Mitteilung am Donnerstag bekanntgab.

Traditionell erforderte die Analyse des Tierverhaltens oft tagelange, mühsame Handarbeit. Obwohl führende Forschungslabors weltweit in den letzten Jahren auf leistungsfähige automatisierte Systeme umgestellt haben, bleibt die Datenmenge eine Herausforderung.

Die ETH weist darauf hin, dass mit zunehmender Datenmenge und der Notwendigkeit, feine Verhaltensunterschiede zu erkennen, das Risiko von Fehlinterpretationen steigt.

Ergebnisse mit weniger Tieren

Die neue Methode der ETH ermöglicht es, auch mit einer kleineren Anzahl von Tieren aussagekräftige Ergebnisse zu erzielen und subtile Unterschiede im Verhalten der Tiere zu erkennen. Dies trägt dazu bei, die Anzahl der Versuchstiere zu verringern und die Standardisierung von Tests zu verbessern.

Mit dieser Methode konnte das ETH-Team bereits feststellen, wie Mäuse auf Stress und bestimmte Medikamente reagieren. Zudem wurde herausgefunden, dass akuter und chronischer Stress das Verhalten der Mäuse unterschiedlich beeinflusst.