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Future of AI-driven and data-driven animal experiments

生理学、解剖学、薬理学などの基礎生物学研究は、動物を“知る”ことから始まる。しかし動物を用いた実験の多くは、既存の方法に従って人が実験を行い、目視で結果を出す。得られる数値は限定的であり、客観性、再現性、ヒト外挿性など多くの課題がある。安定した数値を得るまでに多くの時間が必要となることも多い。基礎生物学研究のボトルネックともいえる動物実験であるが、近年DX化の試みが進みつつあり、米国NIHはこれに多くの予算をつけている。我々も画像や人工知能を用いて、非侵襲、無拘束の実験動物の心や体の状態を、ノンバイアスに多変量の数値に落として捉える技術を開発してきた。マウスやラット、サルの行動や表情、個体を識別できる機械学習を作り、実験への応用を進めている。これにより動物実験が抱える課題の多くが解決され、最低限の動物でマルチモーダルな解析が可能となってきた。本シンポジウムでは、アカデミアや企業での動物実験のDX化に取り組む研究者から、事例を紹介いた抱くとともに、今後の課題や展望について議論する。

APPW2025(第130回日本解剖学会/第102回日本生理学会/第98回日本薬理学会合同大会)

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[[OD]3S10a-1]Future of AI-driven and data-driven animal experiments

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