开发一种人工智能辅助的胚胎选择系统,使用伊比利亚肋状新进行胚胎胎发育毒性测试

科学领域:

• 毒理学 毒理学 毒理学
• 两动物研究研究
• 科学中的人工智能.

背景情况:

• 3Rs原则 (减少,改进,替代) 正在推动动物试验替代品的创新.
• 在体外方法对复杂的系统毒性评估有局限性,需要体内模型.
• 伊比利亚肋状新 (Pleurodeles waltl) 被探索为发展毒性测试的模型生物.

研究的目的:

• 开发一种新的发育性毒性测试协议,使用伊比利亚肋状新.
• 整合人工智能 (AI) 图像分析以提高胚胎选择.
• 提高发育毒性评估的准确性和可重复性.

主要方法:

• 建立了一个发育毒性测试协议,根据斑马鱼的测试进行了调整.
• 进行了体外受精和胚胎培养,并诱导了排卵.
• 人工智能图像分析被用来评估胚胎的生存能力,并选择胚胎进行测试.
• 时间延迟摄影用于监测胚胎发育从受精后24-48小时到第8天.

主要成果:

• 75%的培养胚胎达到了发育的先进阶段 (晚尾芽或初始化).
• 人工智能图像分析在胚胎分类中显示出高精度 (92.0%和92.9%).
• 与手动视觉检查相比,人工智能驱动的胚胎选择显示出更高的精度.

结论:

• 伊比利亚肋状新是适合发育毒性测试的替代模型,与3Rs原则保持一致.
• 人工智能图像分析显著提高了在毒性测试中胚胎选择的准确性和可重复性.
• 这种综合方法提供了一种可靠的方法来评估药物的发育毒性.