Tracciamento sincrono multiarticolare basato su deep learning per la quantificazione oggettiva della cinematica locomotoria degli arti posteriori nei ratti
3 aprile 2026
Questo protocollo stabilisce una pipeline di valutazione cinematica degli arti posteriori del ratto utilizzando un test su tapis roulant senza marker con auto-etichettatura multiarticolare guidata dal deep learning, che consente la quantificazione riproducibile del movimento.
Abbiamo sviluppato un tapis roulant basato sull'IA per monitorare i movimenti dei ratti, aiutandoci a valutare con precisione il recupero da lesioni del midollo spinale. A differenza dei metodi tradizionali di footprint che comportano un'economia articolare complessa, il nostro sistema di IA simulata traccia direttamente i movimenti multi-articolazione. Per cominciare, accendi il computer industriale e avvia il software di acquisizione e analisi video.
Posizionare l'obiettivo della fotocamera perpendicolare all'asse longitudinale del tapis roulant per ottenere una visuale strettamente laterale, mantenendo una distanza di lavoro orizzontale di 15 centimetri dal piano della cintura del tapis roulant. Successivamente, registra il peso corporeo di ogni ratto con una bilancia elettronica. Includere solo ratti con pesi corporei corrispondenti per minimizzare gli effetti sulla dimensione corporea.
Mettiti i guanti e afferra delicatamente il topo. Passa la fascia elastica del petto intorno all'ascella anteriore e fissala alla slitta regolabile. Poi regola la cinghia in modo che un dito possa essere inserito senza limitare la respirazione.
Sullo schermo di controllo touch, imposta la velocità a 150 millimetri al secondo e l'inclinazione a zero gradi. Effettua una sessione di acclimatazione di 10 minuti per adattare il ratto al livello di supporto del peso corporeo, monitorando il ratto per segni di stress e stanchezza, come riluttanza a muoversi e defecazione prolungata. Conferma l'acclimatamento riuscito quando il ratto mantiene un passo continuo e uniforme per almeno 60 secondi senza trascinare la zampa e con la coda naturalmente penzolante.
Escludere gli animali che non soddisfano questi criteri dopo il massimo periodo di acclimatazione. Inserisci i parametri per l'esperimento formale sul touchscreen. Inserisci sequenzialmente la velocità e l'inclinazione desiderate, poi seleziona la direzione della cinghia del tapis roulant.
Dopo la stabilizzazione, seleziona Avvia registrazione per iniziare l'acquisizione dei dati. Cattura continuamente almeno cinque cicli completi di andatura. Alla fine di ogni prova, riduci la velocità a zero millimetri al secondo.
Sgancia la fascia toracica e riporta il topo nella gabbia corrispondente. Estrae segmenti video di circa 10 secondi che contengono l'andatura bersaglio con almeno 10 cicli di camminata stabili. Registra le informazioni sui ratti, inclusi numero di identificazione, gruppo e condizioni sperimentali.
Importa il file MOV nel software di analisi. Normalizzare ogni ciclo di camminata da zero al 100% per standardizzare la durata del ciclo. Genera immagini rappresentative per illustrare la dinamica dell'andatura.
Esporta le coordinate di posizione spaziale di ciascuna giunzione nel tempo come file csv per ulteriori analisi. Dopo aver completato la modellazione animale, impiantare il dispositivo di registrazione elettrofisiologica. Per la registrazione dei segnali cerebrali, posizionare elettrodi sulla superficie del cranio, nello spazio epidurale o nella corteccia cerebrale per registrare i segnali cerebrali.
Per la registrazione del midollo spinale, inserire elettrodi di registrazione nello spazio epidurale del forame intervertebrale. Per la registrazione elettromiografia, infila fili d'argento bipolari nei muscoli bersaglio per registrare l'attività elettrica muscolare. Lascia che l'animale si riprenda per cinque o sette giorni dopo l'impianto.
Controlla ogni giorno la ferita e l'andatura per assicurarti che non ci siano segni di infezione o dolore prima dei test sul tapis roulant. Prepara l'attrezzatura e l'animale prima dell'esperimento sincronizzato. Successivamente sincronizza l'acquisizione dei dati elettrofisiologici con il video di movimento per assicurare che entrambi condividano lo stesso timestamp.
Allinea i segnali neurali con i corrispondenti fotogrammi video durante l'analisi per visualizzare i pattern elettrofisiologici in diverse fasi dell'andatura. I ratti con lesioni del midollo spinale hanno mostrato una significativa perdita di oscillazione e curve irregolari di spostamento iliaco. I ratti con lesioni del midollo spinale hanno mostrato fluttuazioni maggiori dell'angolo articolare rispetto ai ratti sani.
La mappa termica dell'intervallo di movimento articolare ha mostrato una notevole diminuzione della scala cromatica nei ratti con lesioni del midollo spinale rispetto a quelli sani, mentre la mappa dell'attività della traiettoria ha mostrato una significativa riduzione dell'estensione del movimento di ciascuna articolazione, insieme a una compromessa della continuità del movimento. Per i ratti con lesioni del midollo spinale, la mappa delle nuvole puntiforme mostrava un aumento della dispersione e uno spostamento verso sinistra del centro di massa. Il grafico a cascata dell'altezza mostra una distribuzione bimodale lungo l'asse x tra gruppi con una diminuzione generale di differenza a metà movimento.
Per l'asse y, si osserva una diminuzione di differenza all'inizio del movimento. La distribuzione complessiva delle differenze è caotica, indicando fasi di movimento anomale nei ratti con lesioni del midollo spinale rispetto a quelli sani. La distribuzione verticale delle dita in altezza è stata spostata a destra nei ratti con lesioni del midollo spinale.
La tabella dell'intervallo delle velocità mostrava che la gamma combinata di velocità in ogni frame era ridotta nel gruppo con lesioni. Inoltre, i ratti con lesioni del midollo spinale hanno mostrato anche una riduzione dell'area del piano di fase, dell'indice di forza di propulsione massima stimato e degli indicatori di fluidità del movimento. Il nostro sistema consente ai ricercatori di misurare con precisione le traiettorie multi-articolazione, la distribuzione delle forze e la fluidità del movimento in tempo reale.
Una considerazione importante è abituare accuratamente il ratto al sistema del tapis roulant per garantire una stabilità e analizzare i modelli di camminata. Possiamo sincronizzare il sistema con EMG o EEG per decodificare i segnali dei meccanismi dietro questo movimento.
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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.
