Учёные из Университета штата Огайо (The Ohio State University) разработали метод, позволяющий системам искусственного интеллекта (ИИ) распознавать тонкие двигательные различия у лабораторных животных и с их помощью предсказывать исходы эпилептических приступов.
Исследование опубликовано в журнале Annals of Neurology.
Как ИИ «видит» приступы
Эпилептические припадки сопровождаются кратковременными нарушениями моторного контроля, которые подчиняются определённым поведенческим паттернам. Эти паттерны отражают тип припадка, зону его возникновения и возможный исход.
Однако традиционные методы анализа видео с лабораторных животных требуют ручной разметки, что субъективно и трудоёмко. Именно здесь на помощь приходит ИИ.
Исследователи из Медицинского центра Векснера Университета штата Огайо, Колледжа медицины и Колледжа ветеринарии применили ИИ-инструменты для распознавания сложных двигательных паттернови классификации припадков на основе данных из видеозаписей.
«Наш подход на основе ИИ предоставляет мощный и объективный способ понимания динамики эпилептических приступов. Анализируя движения в формате больших данных, мы можем точно классифицировать типы припадков и предсказать их развитие», — объясняет старший автор исследования, доктор философии Бин Гу, доцент кафедры нейронаук Университета штата Огайо.
63 модели поведения и «генетическая подпись» припадков
Команда использовала два ИИ-инструмента для анализа 32 инбредных линий мышей, отражающих генетическое разнообразие человека, а также модель синдрома Ангельмана — редкого генетического расстройства, сопровождающегося судорогами.
ИИ выделил 63 различаемые группы поведенческих паттернов, позволяющие:
- различать стадии и типы припадков,
- отслеживать динамику заболевания,
- учитывать пол, породу и мутации мышей.
Таким образом, исследование показало, что движения тела могут служить биомаркером эпилептической активности — и ИИ способен «читать» эти сигналы с высокой точностью.
Перспективы: от лаборатории до смартфона
«В будущем анализ видео, снятых на смартфоны или домашние камеры, может изменить диагностику эпилепсии, позволив семьям и врачам собирать ценные данные вне клиники», — отмечает Гу.
Это особенно важно для телемедицины и пациентов из отдалённых регионов, где доступ к неврологам ограничен.
По словам Юйянь Шэнь, первой авторки работы и аспирантки кафедры нейронаук, подобные подходы могут применяться и в ветеринарной практике:
«Видеоанализ поможет ветеринарам и владельцам животных лучше диагностировать и отслеживать припадки у домашних питомцев в реальной среде».
💡 Почему это важно
- ИИ-инструменты позволяют объективно и быстро анализировать сложные движения, ранее доступные только при экспертной оценке.
- Такой анализ открывает путь к персонализированной диагностике и лечению эпилепсии.
- Использование ИИ повышает точность исследований и может сократить необходимость в инвазивных методах.
Литература:
Yuyan Shen et al, Behavior Decoding Delineates Seizure Microfeatures and Associated Sudden Death Risks in Mouse Models of Epilepsy, Annals of Neurology (2025). DOI: 10.1002/ana.78032