ETH జ్యూరిచ్‌లోని పరిశోధకులు ప్రయోగశాల ఎలుకల ప్రవర్తనను మరింత సమర్థవంతంగా విశ్లేషించడానికి మరియు ప్రయోగాలలో జంతువుల సంఖ్యను తగ్గించడానికి కృత్రిమ మేధస్సును ఉపయోగిస్తున్నారు.
జంతు ప్రయోగాలు చేసే ఒత్తిడి పరిశోధకులకు ప్రత్యేక నైపుణ్యం అవసరం అని ఒక నిర్దిష్ట పని ఉంది. ప్రయోగశాల జంతువులను ఉంచే పరిస్థితులను మెరుగుపరచాలనుకునే పరిశోధకులకు కూడా ఇది వర్తిస్తుంది. ప్రవర్తనా పరిశీలనల ఆధారంగా వారు తమ జంతువుల శ్రేయస్సును అంచనా వేయగలగాలి, ఎందుకంటే మనుషుల మాదిరిగా కాకుండా, వారు ఎలా భావిస్తున్నారో వారిని అడగలేరు. ETH జూరిచ్‌లోని ఇన్‌స్టిట్యూట్ ఫర్ న్యూరోసైన్స్ ప్రొఫెసర్ జోహన్నెస్ బోహాసెక్ నేతృత్వంలోని సమూహంలోని పరిశోధకులు ఇప్పుడు మౌస్ ప్రవర్తనపై వారి విశ్లేషణను గణనీయంగా అభివృద్ధి చేసే పద్ధతిని అభివృద్ధి చేశారు.
ప్రక్రియ యంత్ర దృష్టి మరియు కృత్రిమ మేధస్సు ద్వారా స్వయంచాలక ప్రవర్తనా విశ్లేషణను ఉపయోగించుకుంటుంది. ఎలుకలు చిత్రీకరించబడతాయి మరియు వీడియో రికార్డింగ్‌లు స్వయంచాలకంగా విశ్లేషించబడతాయి. జంతువుల ప్రవర్తనను విశ్లేషించేటప్పుడు చాలా రోజుల శ్రమతో కూడిన మాన్యువల్ పనిని తీసుకుంటారు – మరియు నేటికీ చాలా పరిశోధనా ప్రయోగశాలలలో చేస్తున్నారు — ప్రపంచంలోని ప్రముఖ ప్రయోగశాలలు ఇటీవలి సంవత్సరాలలో సమర్థవంతమైన స్వయంచాలక ప్రవర్తనా విశ్లేషణ పద్ధతులకు మారాయి.
గణాంక సందిగ్ధత పరిష్కరించబడింది
దీని వలన ఏర్పడే ఒక సమస్య ఏమిటంటే, డేటా యొక్క పర్వతాలు సృష్టించబడతాయి. మరింత డేటా మరియు కొలతలు అందుబాటులో ఉన్నాయి మరియు మరింత సూక్ష్మమైన ప్రవర్తనా వ్యత్యాసాలను గుర్తించినట్లయితే, కళాఖండాల ద్వారా తప్పుదారి పట్టించే ప్రమాదం ఎక్కువగా ఉంటుంది. ఉదాహరణకు, ప్రవర్తన లేనప్పుడు సంబంధితంగా వర్గీకరించే స్వయంచాలక ప్రక్రియను ఇవి కలిగి ఉండవచ్చు. గణాంకాలు ఈ సందిగ్ధతకు క్రింది సరళమైన పరిష్కారాన్ని అందజేస్తున్నాయి — కళాఖండాలను రద్దు చేయడానికి మరియు అర్థవంతమైన ఫలితాలను పొందేందుకు మరిన్ని జంతువులను పరీక్షించాల్సిన అవసరం ఉంది.
ETH పరిశోధకుల కొత్త పద్ధతి ఇప్పుడు అర్ధవంతమైన ఫలితాలను పొందడం మరియు జంతువుల మధ్య సూక్ష్మమైన ప్రవర్తనా వ్యత్యాసాలను చిన్న సమూహంతో గుర్తించడం సాధ్యం చేస్తుంది, ఇది ప్రయోగాలలో జంతువుల సంఖ్యను తగ్గించడానికి మరియు ఒకే జంతు ప్రయోగం యొక్క అర్ధవంతమైనతను పెంచడానికి సహాయపడుతుంది. కనుక ఇది ETH జ్యూరిచ్ మరియు ఇతర పరిశోధనా సంస్థలు చేసిన 3R ప్రయత్నాలకు మద్దతు ఇస్తుంది. 3Rలు భర్తీ చేయడం, తగ్గించడం మరియు మెరుగుపరచడం కోసం నిలుస్తాయి, అంటే జంతువుల ప్రయోగాలను ప్రత్యామ్నాయ పద్ధతులతో భర్తీ చేయడానికి లేదా సాంకేతికత లేదా ప్రయోగాత్మక రూపకల్పనలో మెరుగుదలల ద్వారా వాటిని తగ్గించడానికి ప్రయత్నించడం.
దృష్టిలో ప్రవర్తన స్థిరత్వం
ETH పరిశోధకుల పద్ధతి జంతువుల ప్రవర్తన యొక్క అనేక వివిక్త, అత్యంత నిర్దిష్ట నమూనాలను ఉపయోగించడమే కాదు; ఇది ఒక ప్రవర్తన నుండి మరొక ప్రవర్తనకు మారడంపై కూడా నిశితంగా దృష్టి పెడుతుంది.
ఎలుకలలో కొన్ని సాధారణ ప్రవర్తనా విధానాలు ఆసక్తిగా ఉన్నప్పుడు వారి వెనుక కాళ్ళపై నిలబడటం, జాగ్రత్తగా ఉన్నప్పుడు పంజరం గోడలకు దగ్గరగా ఉండటం మరియు ధైర్యంగా ఉన్నప్పుడు వాటికి కొత్త వస్తువులను అన్వేషించడం వంటివి ఉన్నాయి. నిశ్చలంగా నిలబడి ఉన్న ఎలుక కూడా సమాచారంగా ఉంటుంది — జంతువు ప్రత్యేకంగా అప్రమత్తంగా లేదా అనిశ్చితంగా ఉంటుంది.
ఈ నమూనాల మధ్య పరివర్తనాలు అర్థవంతంగా ఉంటాయి — నిర్దిష్ట నమూనాల మధ్య త్వరగా మరియు తరచుగా మారే జంతువు నాడీ, ఒత్తిడి లేదా ఉద్రిక్తంగా ఉండవచ్చు. దీనికి విరుద్ధంగా, రిలాక్స్డ్ లేదా నమ్మకంగా ఉండే జంతువు తరచుగా స్థిరమైన ప్రవర్తనా విధానాలను ప్రదర్శిస్తుంది మరియు వాటి మధ్య తక్కువ ఆకస్మికంగా మారుతుంది. ఈ పరివర్తనాలు సంక్లిష్టంగా ఉంటాయి. వాటిని సరళీకృతం చేయడానికి, ఈ పద్ధతి గణితశాస్త్రపరంగా వాటిని ఒకే, అర్ధవంతమైన విలువగా మిళితం చేస్తుంది, ఇది గణాంక విశ్లేషణలను మరింత పటిష్టంగా అందిస్తుంది.
మెరుగైన పోలిక
ETH ప్రొఫెసర్ బోహాసెక్ ఒక న్యూరో సైంటిస్ట్ మరియు ఒత్తిడి పరిశోధకుడు. ఇతర అంశాలతోపాటు, ఒత్తిడితో కూడిన పరిస్థితులను ఎదుర్కోవడంలో జంతువు మెరుగ్గా ఉందా లేదా అధ్వాన్నంగా ఉందో లేదో మెదడులోని ఏ ప్రక్రియలు నిర్ణయిస్తాయో అతను పరిశీలిస్తున్నాడు. “ఒక వ్యక్తి ఒత్తిడిని ఎంత బాగా నిర్వహించగలడో గుర్తించడానికి – లేదా, మరింత మెరుగ్గా, అంచనా వేయడానికి మేము ప్రవర్తనా విశ్లేషణలను ఉపయోగించగలిగితే, ఇందులో పాత్ర పోషిస్తున్న మెదడులోని నిర్దిష్ట విధానాలను మనం పరిశీలించవచ్చు” అని ఆయన చెప్పారు. కొన్ని మానవ ప్రమాద సమూహాల కోసం సంభావ్య చికిత్స ఎంపికలు ఈ విశ్లేషణల నుండి తీసుకోవచ్చు.
కొత్త పద్ధతితో, జంతు ప్రయోగాలలో ఒత్తిడి మరియు కొన్ని మందులకు ఎలుకలు ఎలా స్పందిస్తాయో ETH బృందం ఇప్పటికే కనుగొనగలిగింది. గణాంక విజార్డ్రీకి ధన్యవాదాలు, వ్యక్తిగత జంతువుల మధ్య సూక్ష్మ వ్యత్యాసాలను కూడా గుర్తించవచ్చు. ఉదాహరణకు, తీవ్రమైన ఒత్తిడి మరియు దీర్ఘకాలిక ఒత్తిడి ఎలుకల ప్రవర్తనను వివిధ మార్గాల్లో మారుస్తుందని పరిశోధకులు చూపించగలిగారు. ఈ మార్పులు మెదడులోని వివిధ విధానాలతో కూడా ముడిపడి ఉంటాయి.
కొత్త విధానం పరీక్షల ప్రామాణీకరణను కూడా పెంచుతుంది, వివిధ పరిశోధనా సమూహాలచే నిర్వహించబడిన ప్రయోగాల శ్రేణి ఫలితాలను బాగా పోల్చడం సాధ్యపడుతుంది.
పరిశోధనలో జంతు సంక్షేమాన్ని ప్రోత్సహించడం
“మేము ప్రవర్తనా విశ్లేషణ కోసం కృత్రిమ మేధస్సు మరియు యంత్ర అభ్యాసాన్ని ఉపయోగించినప్పుడు, మేము మరింత నైతిక మరియు మరింత సమర్థవంతమైన బయోమెడికల్ పరిశోధనకు సహకరిస్తున్నాము” అని బోహాసెక్ చెప్పారు. అతను మరియు అతని బృందం ఇప్పుడు చాలా సంవత్సరాలుగా 3R పరిశోధన అనే అంశంపై ప్రసంగిస్తున్నారు. ఈ ప్రయోజనం కోసం వారు ETH వద్ద 3R హబ్‌ను ఏర్పాటు చేశారు. బయోమెడికల్ పరిశోధనలో జంతు సంక్షేమంపై సానుకూల ప్రభావం చూపాలని హబ్ లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది.
“కొత్త పద్ధతి ETH 3R హబ్ యొక్క మొదటి పెద్ద విజయం. మరియు మేము దాని గురించి గర్విస్తున్నాము” అని హబ్ హెడ్ మరియు ఈ అధ్యయనం యొక్క సహ రచయిత ఒలివర్ స్టర్మాన్ చెప్పారు. 3R హబ్ ఇప్పుడు ETH మరియు వెలుపల ఉన్న ఇతర పరిశోధకులకు కొత్త పద్ధతిని అందుబాటులో ఉంచడంలో సహాయపడుతుంది. “మా లాంటి విశ్లేషణలు సంక్లిష్టమైనవి మరియు విస్తృతమైన నైపుణ్యం అవసరం” అని బోహాసెక్ వివరించాడు. “కొత్త 3R విధానాలను పరిచయం చేయడం తరచుగా అనేక పరిశోధనా ప్రయోగశాలలకు ప్రధాన అడ్డంకిగా ఉంటుంది.” ఇది ఖచ్చితంగా 3R హబ్ వెనుక ఉన్న ఆలోచన — జంతు సంక్షేమాన్ని మెరుగుపరచడానికి ఆచరణాత్మక మద్దతు ద్వారా ఈ విధానాల వ్యాప్తిని ప్రారంభించడం.
