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AI-Enhanced Zebrafish Screening: A Low-Cost Solution for High-Throughput Biomedical Research

Projektbeschreibung

Werkzeuge für Verhaltensscreening-Paradigmen in der biomedizinischen Forschung

Eine gründliche, quantitative Verhaltensanalyse ist für Fortschritte in den Neurowissenschaften und in der Erforschung neurologischer Störungen unerlässlich. Um den Bedarf an einem Hochdurchsatz-Screening zu decken, ohne dabei die Tiefe der phänotypischen Daten zu verlieren, wurde megabouts.ai entwickelt. Die KI-basierte Pipeline leitet aus Quellen von Daten mit geringer Auflösung eine präzise Hochgeschwindigkeits-Verhaltenskinematik ab. Darüber hinaus wurde ein kostengünstiges, modulares Verhaltenstestsystem entwickelt, das nahtlos mit der megabouts.ai-Pipeline zusammenarbeitet und anspruchsvolle Verhaltensversuche ermöglicht, die sich für das Hochdurchsatz-Screening eignen. Im Rahmen des ERC-finanzierten Projekts Megabouts werden diese Werkzeuge für verschiedene Verhaltensscreening-Paradigmen entwickelt und validiert und die jeweiligen Anwendungsmöglichkeiten in der Grundlagen- und translationalen Forschung untersucht. Ziel ist es, diese Innovationen im akademischen und industriellen Umfeld zu fördern, neue Versuchsmöglichkeiten zu eröffnen und bestehende Lösungen zu verbessern.

Ziel

Thorough, quantitative analysis of behaviour is essential for advancing neuroscience and neurological disorder research and has the potential to significantly improve the characterization of phenotypes in genetic, pharmacological and toxicological screens commonly employed in the pharmaceutical and biotech industries. Achieving high-throughput screening, without compromising the richness of phenotypic data requires scalable, standardized and cost-effective solutions for behavioral recording that also allow seamless integration across labs. To address this need, we developed megabouts.ai (Jouary et al., Biorxiv, 2024) an AI-based pipeline for behavioral analysis capable of reliably inferring high-speed behavioral kinematics from diverse and low-resolution data sources. Complementing this, we have designed a low-cost, modular behavioral testing system optimized to leverage the strengths of the megabouts.ai pipeline, and enable sophisticated behavioral experiments compatible with high-throughput screening approaches. In this proposal, we will develop and validate these tools across a range of behavioral screening paradigms, exploring their potential applications in both basic and translational research. Our goal is to disseminate these innovations, promoting their effective use in academic and industry settings, unlocking new experimental possibilities and enhancing the capabilities of existing commercial and custom-built solutions.

Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)

Programm/Programme

Thema/Themen

Finanzierungsplan

HORIZON-ERC-POC - HORIZON ERC Proof of Concept Grants

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Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

(öffnet in neuem Fenster) ERC-2025-POC

Alle im Rahmen dieser Aufforderung zur Einreichung von Vorschlägen finanzierten Projekte anzeigen

Gastgebende Einrichtung

FUNDACAO D. ANNA DE SOMMER CHAMPALIMAUD E DR. CARLOS MONTEZ CHAMPALIMAUD
Netto-EU-Beitrag
€ 150 000,00
Adresse
AVENIDA BRASILIA, CENTRO DE INVESTIGACAO DA FUNDACAO CHAMPALIMAUD
1400-038 LISBOA
Portugal
Aktivitätstyp
Research Organisations
Links
Gesamtkosten
Keine Daten

Begünstigte (1)