Suivi synchrone multiarticulaire basé sur l’apprentissage profond pour la quantification objective de la cinématique locomotrice des membres postérieurs chez les rats
3 avril 2026
Ce protocole établit une chaîne d’évaluation cinématique des membres postérieurs de rat utilisant un test de tapis roulant sans marqueurs avec auto-marquage multi-articulaires piloté par apprentissage profond, permettant une quantification reproductible du mouvement.
Nous avons développé un tapis de course piloté par IA pour suivre les mouvements des rats, nous aidant à évaluer précisément la récupération des lésions de la moelle épinière. Contrairement aux méthodes traditionnelles d’empreinte qui impliquent une économie articulaire complexe, notre système d’IA simulée suit directement les mouvements multiarticulaires. Pour commencer, allumez l’ordinateur personnel et lancez le logiciel d’acquisition et d’analyse vidéo.
Positionnez l’objectif perpendiculaire à l’axe longitudinal du tapis de course pour obtenir une vue strictement latérale, en maintenant une distance de travail horizontale de 15 centimètres depuis le plan de la courroie du tapis. Ensuite, notez le poids corporel de chaque rat avec une balance électronique. N’incluez que les rats dont le poids corporel est identique afin de minimiser les effets sur la taille corporelle.
Mettez des gants et attrapez doucement le rat. Passez la sangle élastique autour de l’aisselle avant et attachez-la au rail de glissière réglable. Ensuite, ajustez la sangle pour qu’un doigt puisse être inséré sans restreindre la respiration.
Sur l’écran tactile, réglez la vitesse à 150 millimètres par seconde et l’inclinaison à zéro degré. Réalisez une séance d’acclimatation de 10 minutes pour adapter le rat au niveau de soutien du poids corporel tout en surveillant les signes de stress et d’épuisement, tels que la réticence à bouger et la défécation prolongée. Confirmez l’acclimatation réussie lorsque le rat maintient une foulée continue et uniforme pendant au moins 60 secondes sans traîner la patte et avec une queue naturellement pendante.
Excluez les animaux qui ne remplissent pas ces critères après la période maximale d’acclimatation. Entrez les paramètres de l’expérience formelle sur l’écran tactile. Entrez séquentiellement la vitesse et l’inclinaison souhaitées, puis sélectionnez la direction de la courroie du tapis de course.
Après la stabilisation, sélectionnez Démarrer l’enregistrement pour commencer l’acquisition des données. Capturez continuellement au moins cinq cycles complets de démarche. À la fin de chaque essai, réduisez la vitesse à zéro millimètre par seconde.
Détachez la sangle pectorale et remettez le rat dans sa cage correspondante. Extraire des segments vidéo d’environ 10 secondes contenant la démarche cible avec au moins 10 cycles de pas stables. Enregistrez les informations sur le rat, y compris le numéro d’identification, le groupe et les conditions expérimentales.
Importez le fichier MOV dans le logiciel d’analyse. Normalisez chaque cycle de marche de zéro à 100 % pour standardiser la durée du cycle. Générez des images représentatives pour illustrer la dynamique de la démarche.
Exportez les coordonnées de position spatiale de chaque articulation au fil du temps sous forme de fichier csv pour une analyse plus approfondie. Après avoir terminé la modélisation animale, implantez le dispositif d’enregistrement électrophysiologique. Pour l’enregistrement des signaux cérébraux, placez des électrodes sur la surface du crâne, l’espace épidural ou le cortex cérébral pour enregistrer les signaux cérébraux.
Pour l’enregistrement de la moelle épinière, insérez des électrodes d’enregistrement dans l’espace péridural, le foramen intervertébral. Pour l’enregistrement électromyographique, enfouir des fils d’argent bipolaires dans les muscles cibles afin d’enregistrer l’activité électrique musculaire. Laissez l’animal récupérer pendant cinq à sept jours après l’implantation.
Vérifiez la plaie et la démarche quotidiennement pour vous assurer qu’il n’y a aucun signe d’infection ou de douleur avant le test sur tapis roulant. Préparez l’équipement et l’animal avant l’expérience synchronisée. Ensuite, synchronisez l’acquisition des données électrophysiologiques avec la vidéo de mouvement pour s’assurer que les deux partagent le même horodatage.
Alignez les signaux neuronaux avec les images vidéo correspondantes lors de l’analyse pour visualiser les schémas électrophysiologiques à différentes phases de démarche. Les rats atteints de lésions de la moelle épinière présentaient une perte significative de balancement et des courbes irrégulières de déplacement iliaque. Les rats atteints de lésions de la moelle épinière ont montré des fluctuations d’angle articulaire plus importantes que les rats en bonne santé.
La carte thermique de l’amplitude de mouvement articulaire a montré une diminution généralisée de l’échelle de couleurs chez les rats atteints de lésions de la moelle épinière par rapport aux rats en bonne santé, tandis que la carte de l’activité de trajectoire a révélé une réduction significative de l’amplitude de mouvement de chaque articulation, ainsi qu’une alteration de la continuité des mouvements. Pour les rats à lésions de la moelle épinière, la carte des nuages de points montrait une dispersion accrue et un décalage vers la gauche du centre de masse. Le graphique en cascade de hauteur montre une distribution bimodale le long de l’axe des x entre les groupes, avec une différence générale en chute au milieu du mouvement.
Pour l’axe des y, une chute de différence est observée au début du mouvement. La répartition globale des différences est chaotique, indiquant des phases de mouvement anormales chez les rats atteints de lésions de la moelle épinière par rapport aux rats en bonne santé. La répartition verticale des pointes de hauteur des orteils était décalée vers la droite chez les rats atteints de lésions de la moelle épinière.
Le tableau de la plage de vitesses montrait que la plage combinée de vitesses dans chaque frame était réduite dans le groupe blessé. De plus, les rats atteints de lésions de la moelle épinière ont également montré une réduction de la surface du plan de phase, de l’indice estimé de force de propulsion maximale et des indicateurs de fluidité des mouvements. Notre système permet aux chercheurs de mesurer précisément en temps réel les trajectoires multi-articulations, la distribution des forces et la fluidité des mouvements.
Un point important à considérer est de bien s’habituer au système de tapis roulant afin d’assurer une stabilité et d’analyser les schémas de démarche. Nous pouvons synchroniser le système avec un EMG ou un EEG pour décoder les signaux des mécanismes derrière ce mouvement.
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Overview
This article presents a markerless, treadmill-based gait analysis system for rodents that leverages custom deep learning algorithms to enable real-time, multidimensional tracking of lower-limb joint kinematics. The system provides objective, high-throughput quantification of gait parameters under various experimental conditions, and is validated using spinal cord injury (SCI) models to demonstrate its sensitivity and utility in neuromuscular research.
Key Study Components
Area of Science
- Neuroscience
- Kinesiology
- Behavioral analysis
- Biomedical engineering
Background
- Accurate assessment of rodent gait is critical for studying neuromuscular and neurological disorders.
- Traditional footprint-based methods are limited in capturing complex, multi-joint kinematics.
- Objective, high-dimensional gait analysis tools are needed to reduce bias and improve data richness.
- Integration of neural signal recording with behavioral analysis can elucidate central-peripheral control mechanisms.
Purpose of Study
- To develop a markerless, AI-driven treadmill system for real-time, multi-joint gait analysis in rodents.
- To enable objective quantification of gait parameters under variable speed, incline, and weight support.
- To validate the system's sensitivity in distinguishing healthy from spinal cord injured rodents.
Methods Used
- Setup of a programmable treadmill with lateral video capture for markerless joint tracking.
- Application of deep learning algorithms for automatic extraction of joint trajectories and gait parameters.
- Experimental modulation of treadmill speed (0–300 mm/s), incline (±30°), and weight support (0–500 g).
- Integration of electrophysiological recordings (EEG, EMG, spinal cord signals) synchronized with gait video.
- Analysis of gait cycles, joint kinematics, force distribution, and movement smoothness.
Main Results
- The system enables real-time, high-throughput extraction of multi-joint trajectories and gait cycle parameters.
- SCI rats exhibited significant loss of swing, irregular iliac displacement, increased joint angle fluctuations, and reduced range of motion compared to healthy controls.
- Heat maps and trajectory analyses revealed impaired movement continuity and altered force distribution in SCI rats.
- Synchronization with neural recordings allowed visualization of electrophysiological patterns across gait phases.
Conclusions
- The markerless treadmill system provides objective, multidimensional gait analysis, overcoming limitations of traditional methods.
- It is sensitive to neuromuscular deficits and suitable for disease discrimination and grading.
- The platform supports integration with neurophysiological recordings, enabling advanced studies of motor control and neuromodulation.
Frequently Asked Questions
Executive Industry Relevance
Objective, high-throughput quantification of rodent hindlimb kinematics is critical for translational neuroscience and neuromuscular drug discovery. This deep learning-based, markerless gait analysis system enables multidimensional, bias-free assessment of locomotor function, supporting robust target validation and mechanistic de-risking in preclinical models. Its integration of synchronized neural and biomechanical data advances predictive confidence at key discovery and preclinical inflection points.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Enables rigorous interrogation of neuromuscular function in disease-relevant rodent models.
- Supports functional target validation by quantifying joint trajectories and force outputs.
- Facilitates mechanistic de-risking through objective, multidimensional behavioral readouts.
- Improves predictive confidence for early-stage portfolio triage in neurotherapeutic pipelines.
Screening & Assay Development
- Provides validated, reproducible kinematic outputs for downstream screening workflows.
- Standardizes gait cycle and joint trajectory measurements for assay comparability.
- Enables high-throughput, automated data collection for scalable compound evaluation.
- Reduces subjective bias and low-dimensionality limitations of traditional footprint assays.
Translational & Preclinical Research
- Aligns preclinical functional endpoints with disease-relevant neuromuscular phenotypes.
- Supports continuity from discovery through preclinical validation with synchronized neural and biomechanical data.
- Enables risk-adjusted advancement decisions based on sensitive, quantitative locomotor metrics.
- Facilitates biomarker development for neuromodulatory and neuroregenerative strategies.
Pipeline & Workflow Integration
This system bridges early discovery, lead identification, and preclinical validation by providing objective, quantitative locomotor phenotyping in rodent models.
- Discovery Biology: Supports hypothesis testing and pathway clarification in neuromuscular and neurodegenerative disease models.
- Screening: Delivers reproducible, high-dimensional kinematic outputs for assay readiness and compound triage.
- Analytics: Enables export of joint position, force, and movement smoothness data for robust statistical comparison.
- Translational Research: Integrates neural and biomechanical signals to align preclinical endpoints with clinical relevance.
- Enterprise Reuse: Functions as a reusable platform for diverse disease models and mechanistic studies.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence and reduces mechanistic ambiguity in neuromuscular target validation.
- Operational Value: Standardizes and automates gait analysis for reproducibility and scalability.
- Strategic Value: Enables informed go/no-go decisions and capital-efficient portfolio management.
- Portfolio Impact: Supports risk-adjusted prioritization and advancement of neurotherapeutic candidates.
Implementation Considerations
- Requires expertise in rodent handling, deep learning-based video analysis, and neurophysiological data integration.
- Needs programmable treadmill, high-speed video capture, and synchronized electrophysiological recording infrastructure.
- Demands cross-team standardization of acclimation, data acquisition, and analysis protocols.
- Adaptable across central and peripheral nerve injury, neurodegeneration, and musculoskeletal disease models.
- Stable gait pattern acquisition depends on thorough animal acclimation and stress minimization.
